項目優(yōu)化調(diào)度的病毒協(xié)同進化遺傳算法doc(參考版)
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【正文】 4．征文截止日期：2004年5月1日5．論文投寄地址：（430033）武漢 海軍工程大學信息與電氣學院 張志祥 收聯(lián)系電話：02783443985,83443984（張志祥，賁可榮）電子信箱：tcs2004。來稿一律不退，請自留底稿。并注明論文所屬領(lǐng)域。出處，年代出版社所在地：出版社名，出版年代序號 作者參考文獻的格式為：序號 作者稿件各部分依次為：一、引言；二、...；最后是結(jié)束語。稿件正文不超過六千字。2．稿件要求用計算機打印，格式為38行38字，字體為5號宋體?，F(xiàn)將有關(guān)征文要求通知如下：1．應(yīng)征論文應(yīng)未在其他刊物或?qū)W術(shù)會議上正式發(fā)表過。hring R, Neumann K, Pesch E. ResourceConstrained project scheduling: Notation, classification, models, and methods. European Journal of Operational Research, 1999,112(1):3~41.[16] Xing WX, Xie JX. Advanced Computational Methods for Optimization. Beijing: Tsinghua University Press, 1999. 140~181 (in Chinese).附中文參考文獻:[16] 邢文訓,:清華大學出版社,~181.????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????2004年全國理論計算機科學學術(shù)年會征 文 通 知由中國計算機學會理論計算機科學專業(yè)委員會主辦，海軍工程大學信息與電氣學院承辦的“2004年全國理論計算機科學學術(shù)年會”將于2004年10月在武漢召開。Bzycki R, Walig243。zefowska J, Mika M, R243。增加病毒群體的規(guī)模有助于搜索到MPS的最優(yōu)解,對于MPS,當參數(shù)取值為=/10,=, VEGA能以較快的速度產(chǎn)生最優(yōu)的調(diào)度順序和資源模式. Curves of avg. gen changing with N圖6 平均計算代數(shù)隨N變化的曲線 Curves of avg. sec changing with N圖5 平均計算時間隨N變化的曲線 Curves of avg. opt changing with N圖7 平均最優(yōu)值隨N變化的曲線 Effects of virus population size and max infection rate圖8 病毒群體大小和最大感染概率的影響POPvirus4 結(jié) 論本文對于一種以成本為優(yōu)化目標的多模式項目調(diào)度問題MPS進行了研究,提出了這一問題的優(yōu)化模型,從而能以很好的收斂速度求得MPS的最優(yōu)解,MPSVEGA的收斂速度、,同時對于研究不同優(yōu)化目標的MPS具有一定的理論貢獻和實際應(yīng)用價值.References:[1] Sprecher A, Kolisch R, Drexl A. SemiActive, active, and nondelay schedules for the resourceconstrained project scheduling problem. European Journal of Operational Research, 1995,80(1):94~102.[2] Nudtasomboon N, Randhawa SU. ResourceConstrained project scheduling with renewable and nonrenewable resources and timeresource tradeoffs. Computers amp。GA有很強的全局搜索能力,能產(chǎn)生MPS的最優(yōu)解。如果非優(yōu),則通過Cut逐漸減緩它的產(chǎn)生過程,因此相對于GA,VEGA可以極大地加快MPS的最優(yōu)調(diào)度順序和資源模式的產(chǎn)生過程. 病毒進化遺傳算法的性能分析模板理論是分析進化算法性能的一種重要方法,病毒進化遺傳算法在本質(zhì)上也是一種進化算法,因此其進化計算的速度在于以較快的速度產(chǎn)生較多的模板的期望個數(shù).首先定義主個體I的另一種適應(yīng)度函數(shù)如下:.這樣每個主個體就可以采用輪盤賭方式進行選擇,由病毒個體的編碼方法可知,一個病毒個體實質(zhì)上表示的是一個模板(Schema).設(shè)表示在群體hostpop(t)中具有模板的主個體的集合,經(jīng)過GA的進化計算后,在hostpop(t+1)中具有模板的主個體的期望數(shù)[16]為,其中,表示所包含的主個體數(shù),即,如果再通過病毒進行進化計算后,則在hostpop(t+1)中具有模板的主個體的期望數(shù)為.由于,所以,.這就是說,VEGA能夠比GA以更快的速度產(chǎn)生較多的模板的期望個數(shù).3 實驗結(jié)果隨機產(chǎn)生活動個數(shù)依次為N=10,20,30,40,50,60,70,80,90,100的MPS問題10個,對每個問題又隨機生成10個實例,對這100個實例分別進行GA,VE和VEGA的計算,采用3種指標評價它們的算法性能:每個問題的10個實例達到最優(yōu)值的平均時間(avg sec)、平均計算代數(shù)(avg gen)以及實例的最優(yōu)值占最大值(B)的百分比的平均值(avg. opt).算法的參數(shù)值初始化為=100,=,=10,=,=,=, =,g=,結(jié)果如圖5~、圖6可以看出:相對于GA,VEGA能夠以較短的計算時間和較少的計算代數(shù)產(chǎn)生MPS的最優(yōu)解(包括活動的調(diào)度順序和資源模式),說明利用部分活動的資源模式(即病毒個體)對MPS的可行解(即主個體)進行VE進化計算能夠加速最優(yōu)解的產(chǎn)生過程。結(jié)束條件: ,若滿足停止條件,則從hostpop(t)中選擇適應(yīng)度最小的個體進行解碼得到最優(yōu)解.MP
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