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一种求解资源受限多项目调度问题的分解算法
被引量:
22
1
作者
王军强
张松飞
+2 位作者
陈剑
张映锋
孙树栋
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期83-96,共14页
针对资源受限多项目调度的多目标优化问题,采用约束逐层分解策略,提出了依次处理项目时序约束和资源约束的两阶段分解算法。第一阶段为时序约束优化阶段,采用蚁群算法进行任务列表的优化求解。通过改进信息素增量规则并采用并联进度生...
针对资源受限多项目调度的多目标优化问题,采用约束逐层分解策略,提出了依次处理项目时序约束和资源约束的两阶段分解算法。第一阶段为时序约束优化阶段,采用蚁群算法进行任务列表的优化求解。通过改进信息素增量规则并采用并联进度生成机制,提高蚁群算法的求解效率和质量。其中,在构建任务合成链表的过程中遇到并联活动抢夺资源情形,采用基于熵权的逼近理想解排序法和基于有序加权平均算子的多属性决策方法来确定活动的综合权重,并依据权重对冲突活动进行排序,实现资源的冲突消解。第二阶段为资源约束优化阶段,以获得的优化任务合成链表为输入,逐项进行资源能力约束的核查与调整,最终生成项目调度的优化方案。通过多项目算例仿真结果验证了所提方法的有效性。
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关键词
资源受限多项目调度
问题
多目标优化
蚁群算法
冲突消解
多属性决策
下载PDF
职称材料
求解资源受限多项目调度的改进遗传规划算法
被引量:
7
2
作者
陈浩杰
丁国富
+1 位作者
张剑
阎开印
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1213-1221,共9页
针对优先级规则调度不具备优化能力的缺陷,提出了一种应用于资源受限多项目调度的改进超启发式遗传规划算法以进化出更理想的优先级规则。通过分析现有优先级规则构建出适用多项目调度的归一化属性集和顶层判别编码方式,并结合NSGA-Ⅱ...
针对优先级规则调度不具备优化能力的缺陷,提出了一种应用于资源受限多项目调度的改进超启发式遗传规划算法以进化出更理想的优先级规则。通过分析现有优先级规则构建出适用多项目调度的归一化属性集和顶层判别编码方式,并结合NSGA-Ⅱ虚拟适应度分配方法对种群进行评估以实现多目标优化。设计了一种多样性种群更新方式,以避免传统遗传规划易陷入局部最优的缺陷和提高搜索能力。通过基于标准数据集PSPLIB所构造的算例和飞机总装装配线的生产实例验证了该方法的有效性和可行性。
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关键词
遗传规划
超启发式
多目标优化
资源受限多项目调度
NSGA-Ⅱ
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职称材料
题名
一种求解资源受限多项目调度问题的分解算法
被引量:
22
1
作者
王军强
张松飞
陈剑
张映锋
孙树栋
机构
西北工业大学系统集成与工程管理研究所
西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期83-96,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275421
51175435)
西北工业大学基础研究基金资助项目(JC20120227)~~
文摘
针对资源受限多项目调度的多目标优化问题,采用约束逐层分解策略,提出了依次处理项目时序约束和资源约束的两阶段分解算法。第一阶段为时序约束优化阶段,采用蚁群算法进行任务列表的优化求解。通过改进信息素增量规则并采用并联进度生成机制,提高蚁群算法的求解效率和质量。其中,在构建任务合成链表的过程中遇到并联活动抢夺资源情形,采用基于熵权的逼近理想解排序法和基于有序加权平均算子的多属性决策方法来确定活动的综合权重,并依据权重对冲突活动进行排序,实现资源的冲突消解。第二阶段为资源约束优化阶段,以获得的优化任务合成链表为输入,逐项进行资源能力约束的核查与调整,最终生成项目调度的优化方案。通过多项目算例仿真结果验证了所提方法的有效性。
关键词
资源受限多项目调度
问题
多目标优化
蚁群算法
冲突消解
多属性决策
Keywords
resource-constrained multi-project scheduling problem
multi-objective optimization
ant colony optimization
conflict resolution
multi-attribute decision making
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
求解资源受限多项目调度的改进遗传规划算法
被引量:
7
2
作者
陈浩杰
丁国富
张剑
阎开印
机构
西南交通大学机械工程学院先进设计与制造技术研究所
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1213-1221,共9页
基金
四川省应用基础研究项目(2020YJ0215)。
文摘
针对优先级规则调度不具备优化能力的缺陷,提出了一种应用于资源受限多项目调度的改进超启发式遗传规划算法以进化出更理想的优先级规则。通过分析现有优先级规则构建出适用多项目调度的归一化属性集和顶层判别编码方式,并结合NSGA-Ⅱ虚拟适应度分配方法对种群进行评估以实现多目标优化。设计了一种多样性种群更新方式,以避免传统遗传规划易陷入局部最优的缺陷和提高搜索能力。通过基于标准数据集PSPLIB所构造的算例和飞机总装装配线的生产实例验证了该方法的有效性和可行性。
关键词
遗传规划
超启发式
多目标优化
资源受限多项目调度
NSGA-Ⅱ
Keywords
genetic programming
hyper-heuristic
multi-objective optimization
resource constrained multi-project scheduling problem(RCMPSP)
non-dominated sorting genetic algorithmⅡ
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种求解资源受限多项目调度问题的分解算法
王军强
张松飞
陈剑
张映锋
孙树栋
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2013
22
下载PDF
职称材料
2
求解资源受限多项目调度的改进遗传规划算法
陈浩杰
丁国富
张剑
阎开印
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
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