項目優(yōu)化調(diào)度的病毒協(xié)同進化遺傳算法doc-在線瀏覽
2024-08-28 16:22本頁面
【正文】 al scheduling sequences subject to the precedence constraints and the optimal resource modes for the activities of the project.Key words: resourceconstrained project scheduling。徐曉飛(1962－),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究領(lǐng)域為CIMS,數(shù)據(jù)庫,管理與決策信息系統(tǒng)。項目優(yōu)化調(diào)度的病毒協(xié)同進化遺傳算法* Supported by the National HighTech Research and Development Plan of China under Grant , 2001AA414 010 (國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863))。 the Key ScienceTechnology Project of the National ‘Tenth FiveYearPlan’ of China under Grant (國家“十五”重點科技攻關(guān)項目)作者簡介: 胡仕成(1970－),男,湖北浠水人,博士生,主要研究領(lǐng)域為CIMS,管理與決策信息系統(tǒng)。李向陽(1950－),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究領(lǐng)域為CIMS,技術(shù)經(jīng)濟,管理與決策信息系統(tǒng). 胡仕成1+, 徐曉飛1, 李向陽21(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)2(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)A Virus Coevolution Genetic Algorithm for Project Optimization SchedulingHU ShiCheng1+, XU XiaoFei1, LI XiangYang21(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)2(School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)+ Corresponding author: Phn: +864516419787, Email: hu_shicheng, Received 20021112。 multimode。 virus evolution。多模式。病毒進化?；顒佑卸鄠€模式,。第種可重復(fù)使用的資源(稱為資源ρ)單位時間限量為,單位成本為,活動j在模式下所消耗的資源量為,。,J(M或S)206。199。,并且M和S對應(yīng)于同一個J,則稱為的一個調(diào)度,記為206。199。和裁剪\.設(shè)有向量和,則:(1) ,稱為v連接到w。(3) ,稱為w按v裁剪。接著反復(fù)執(zhí)行以下步驟直到生成pophost1個資源υ可行的模式向量:隨機選擇一個活動。,.其中,()表示()中活動對應(yīng)的模式,()表示()中活動對應(yīng)的模式,則和產(chǎn)生的兩個子代個體分別是,.交叉操作的作用是,在MPS的解空間中隨機產(chǎn)生活動的新的調(diào)度順序和資源模式.變異(mutation):設(shè)表示活動的所有前行活動的集合,對于每個活動,如果,則以概率發(fā)生變異:和換位。群體初始化: 執(zhí)行Initialization操作產(chǎn)生個個體j的初始主群體hostpop(t),計算。//以下步驟執(zhí)行GA操作.Crossover: 由hostpop(t)產(chǎn)生crosshostpop(t+1)。Selection: 由hostpop(t)200。//以下步驟執(zhí)行病毒的進化操作VE,對viruspop(t)中每個病毒個體i執(zhí)行以下操作. Virus_Infection: 病毒個體i以概率感染hostpop(t+1)中每個主個體,記hostpop(t+1)中被病毒i感染后的子群體為U。計算和ai,t+1:=ai,t。否則對病毒個體i執(zhí)行Cut操作,將病毒個體i記入viruspop(t+1)。產(chǎn)生新病毒: 如果lifei,t+10,則從hostpop(t+1)中隨機選擇一個主個體執(zhí)行Copy操作,產(chǎn)生新的病毒個體,替換viruspop(t+1)中的病毒個體i,并初始化相關(guān)參數(shù),。VE進行MPS最優(yōu)解的局部搜索,通過Virus_Infection在MPS的解空間中產(chǎn)生多個部分活動具有相同的較優(yōu)資源模式的解(包括活動的調(diào)度順序和資源模式),通過Copy可以增加這些解中具有相同較優(yōu)資源模式的活動的數(shù)目,如果調(diào)度順序和資源模式較優(yōu),則通過Copy逐漸加速它的產(chǎn)生過程。從圖7可以看出:僅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進化計算不能產(chǎn)生最優(yōu)解,:VE有很強的局部搜索性能,能夠加快MPS的求解收斂速度,但不能產(chǎn)生MPS的最優(yōu)解。VEGA有很強的全局搜索和局部搜索能力,能夠以較快的速度產(chǎn)生MPS的最優(yōu)解.在求解MPS問題時,參數(shù)值對VEGA的求解效果有很大影響,如病毒群體規(guī)模()和病毒的最大感染率()(=100),取=6,8,10,12,14,16,=,以100個實例的平均最優(yōu)值(avg opt)為評價指標(biāo),當(dāng)病毒規(guī)模較小時,應(yīng)適當(dāng)增加的值才能求得MPS的最優(yōu)值,但太大又容易受限于局部最優(yōu)。 Industrial Engineering, 1997,32(1):227~242.[3] Sprecher A, Drexl A. MultiMode resourceconstrained project scheduling by a simple, general and powerful sequencing algorithm. European Journal of Operational Research, 1998,107(2):431~450.[4] Roland H. ResourceConstrained project scheduling: A heuristic for the multim
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