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大规模项目调度问题的分解和协调优化方法
被引量:
5
1
作者
程序
吴澄
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期153-156,共4页
为了解决大规模有资源约束的项目调度问题,提出一种串行分解和并行分解相结合的项目逐层分解方法,以便克服精确算法求解时间不可接受,而启发式算法解的质量较差的问题。根据该分解方法特点,提出基于采样选择的启发式协调方法,以及基于...
为了解决大规模有资源约束的项目调度问题,提出一种串行分解和并行分解相结合的项目逐层分解方法,以便克服精确算法求解时间不可接受,而启发式算法解的质量较差的问题。根据该分解方法特点,提出基于采样选择的启发式协调方法,以及基于分枝定界方法的精确底层调度的子项目协调优化算法,并通过仿真分析了关键参数的选取。仿真结果表明,该算法解的平均质量明显优于相关启发式算法,并且求解时间能够满足工程上的要求,能够有效地提高大规模项目调度问题的求解质量,具有实用价值。
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关键词
大规模项目调度
问题分解
智能优化算法
原文传递
题名
大规模项目调度问题的分解和协调优化方法
被引量:
5
1
作者
程序
吴澄
机构
清华大学自动化系
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期153-156,共4页
基金
国家"九七三"基础研究资助项目(2002CB312202)
文摘
为了解决大规模有资源约束的项目调度问题,提出一种串行分解和并行分解相结合的项目逐层分解方法,以便克服精确算法求解时间不可接受,而启发式算法解的质量较差的问题。根据该分解方法特点,提出基于采样选择的启发式协调方法,以及基于分枝定界方法的精确底层调度的子项目协调优化算法,并通过仿真分析了关键参数的选取。仿真结果表明,该算法解的平均质量明显优于相关启发式算法,并且求解时间能够满足工程上的要求,能够有效地提高大规模项目调度问题的求解质量,具有实用价值。
关键词
大规模项目调度
问题分解
智能优化算法
Keywords
large-scale project scheduling
problem decomposition
intelligent optimization algorithm
分类号
F272.2 [经济管理—企业管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大规模项目调度问题的分解和协调优化方法
程序
吴澄
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
原文传递
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