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遗传蚁群融合算法求解多项目资源能力平衡问题
被引量:
12
1
作者
李敬花
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期643-649,共7页
为探索更高效的多项目资源能力平衡优化方法,提出了一种基于遗传蚁群融合算法的求解方法。建立了以单位时间内所有项目的总资源消耗方差为优化目标的问题模型,并设计了模型求解的遗传蚁群融合算法。该算法前过程采用遗传算法进行迭代求...
为探索更高效的多项目资源能力平衡优化方法,提出了一种基于遗传蚁群融合算法的求解方法。建立了以单位时间内所有项目的总资源消耗方差为优化目标的问题模型,并设计了模型求解的遗传蚁群融合算法。该算法前过程采用遗传算法进行迭代求解,充分利用遗传算法的快速性和全局收敛性,生成初始信息素分布;后过程采用蚁群算法,充分利用蚁群算法的正反馈性和求精解效率高等特点收敛到最优解。通过具体算例验证了算法的可行性和有效性。
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关键词
多项目生产
遗传算法
蚁群算法
资源能力平衡问题
下载PDF
职称材料
题名
遗传蚁群融合算法求解多项目资源能力平衡问题
被引量:
12
1
作者
李敬花
机构
哈尔滨工程大学船舶工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期643-649,共7页
基金
黑龙江省博士后基金资助项目(323630180)~~
文摘
为探索更高效的多项目资源能力平衡优化方法,提出了一种基于遗传蚁群融合算法的求解方法。建立了以单位时间内所有项目的总资源消耗方差为优化目标的问题模型,并设计了模型求解的遗传蚁群融合算法。该算法前过程采用遗传算法进行迭代求解,充分利用遗传算法的快速性和全局收敛性,生成初始信息素分布;后过程采用蚁群算法,充分利用蚁群算法的正反馈性和求精解效率高等特点收敛到最优解。通过具体算例验证了算法的可行性和有效性。
关键词
多项目生产
遗传算法
蚁群算法
资源能力平衡问题
Keywords
multi-project production
genetic algorithm
ant colony algorithm
resource leveling method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遗传蚁群融合算法求解多项目资源能力平衡问题
李敬花
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010
12
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