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微粒群算法在工程项目多目标多资源均衡问题中的应用
被引量:
5
1
作者
李诗娴
王雪青
《科技管理研究》
北大核心
2010年第17期224-226,共3页
微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术。介绍了微粒群算法的产生背景、基本算法、算法流程、算法参数,同时基于pso算法的基础上探讨在多目标下如何实现资源更有效地分配,从整体角度出发来考虑单个项目对其他正...
微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术。介绍了微粒群算法的产生背景、基本算法、算法流程、算法参数,同时基于pso算法的基础上探讨在多目标下如何实现资源更有效地分配,从整体角度出发来考虑单个项目对其他正在进行的项目的影响和实施期间资源的可得性,以最合理的资源配置来满足项目中各个分目标,以达到最好的整体项目效益,为多目标下的多资源配置问题初步建立了模型。
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关键词
微粒群算法
多目标多资源均衡
优先级别量化
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职称材料
题名
微粒群算法在工程项目多目标多资源均衡问题中的应用
被引量:
5
1
作者
李诗娴
王雪青
机构
天津大学管理学院
出处
《科技管理研究》
北大核心
2010年第17期224-226,共3页
文摘
微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术。介绍了微粒群算法的产生背景、基本算法、算法流程、算法参数,同时基于pso算法的基础上探讨在多目标下如何实现资源更有效地分配,从整体角度出发来考虑单个项目对其他正在进行的项目的影响和实施期间资源的可得性,以最合理的资源配置来满足项目中各个分目标,以达到最好的整体项目效益,为多目标下的多资源配置问题初步建立了模型。
关键词
微粒群算法
多目标多资源均衡
优先级别量化
Keywords
Particle Swarm Optimization
multi-resource equilibrium of multi-objective
priority level quantization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微粒群算法在工程项目多目标多资源均衡问题中的应用
李诗娴
王雪青
《科技管理研究》
北大核心
2010
5
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