求解資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題的算法研究.pdf

1、10701TP18公開1102320829代號(hào)代號(hào)分類號(hào)分類號(hào)學(xué)號(hào)學(xué)號(hào)密級(jí)密級(jí)題（中、英文）（中、英文）目求解資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題的算法研究求解資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題的算法研究TheStudyofAlgithmsfResourceConstrainedProjectSchedulingProblems作者姓名作者姓名高超指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)劉靜教授教授學(xué)科門類學(xué)科門類工學(xué)提交論文日期提交論文日期二○一四年五月二○一四年五月

2、學(xué)科、專業(yè)學(xué)科、專業(yè)電路與系統(tǒng)電路與系統(tǒng)摘要摘要資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題是一類在滿足項(xiàng)目的資源約束和時(shí)序約束的條件下，合理安排項(xiàng)目中每個(gè)任務(wù)的開始時(shí)間，以實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目既定目標(biāo)最優(yōu)化的調(diào)度問題。該問題理屬于NPhard問題，具有豐富的問題模型，廣泛的存在于生產(chǎn)制造、建筑工程、軟件開發(fā)等實(shí)際問題中，其中車間調(diào)度問題是該問題的特殊形式。因此研究資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。當(dāng)前對(duì)于資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題的研究主要集中在問題分析、模型建立

3、、算法設(shè)計(jì)、實(shí)際應(yīng)用等方面，尤其對(duì)該問題的求解算法研究，迄今為止已提出了精確算法、啟發(fā)式算法和智能算法等眾多算法。盡管目前的各種算法對(duì)于問題的求解具有一定的合理性、適用性，但該問題模型豐富、考慮因素較多、求解難度大，需要更加高效、更加完善的算法對(duì)該問題進(jìn)行求解。因此，本文主要對(duì)單模式單目標(biāo)、單模式多目標(biāo)和多模式多目標(biāo)等三類資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題研究智能求解算法，本文主要工作如下：1)針對(duì)單模式單目標(biāo)的資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題，提出了UCTRC

4、PSPs算法。針對(duì)問題特點(diǎn)，該算法利用UCT算法的框架將其優(yōu)化成項(xiàng)目搜索樹結(jié)構(gòu)，并利用每次搜索的返回值來更新項(xiàng)目搜索樹中的信息，為后續(xù)的搜索提供依據(jù)。其中項(xiàng)目搜索樹在搜索之初為空，隨著搜索的進(jìn)行，項(xiàng)目搜索樹將逐漸增長(zhǎng)，直至搜索到最優(yōu)解或達(dá)到一定搜索次數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，該算法不但具有很好的搜索性能，而且對(duì)于任務(wù)數(shù)較多的項(xiàng)目也表現(xiàn)出了很好性能。2)針對(duì)多目標(biāo)資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題提出了一種多智能體進(jìn)化算法。在該算法中，將每個(gè)調(diào)度方案作為一個(gè)獨(dú)立的

5、智能體，并利用智能體系統(tǒng)中智能體之間的關(guān)系，對(duì)每個(gè)智能體進(jìn)行鄰域交叉、變異、自學(xué)習(xí)等操作，以實(shí)現(xiàn)智能體的進(jìn)化，并最終獲得問題的Pareto解集。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明該算法能夠有效的求解此類問題，并具有很好的穩(wěn)定性。3)針對(duì)多模式資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題提出了一種共生進(jìn)化算法。該算法利用共生進(jìn)化的原理，將調(diào)度問題中的模式序列和任務(wù)序列作為兩個(gè)共生體，分別展開進(jìn)化，從而找到問題的最優(yōu)解。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠很好的求解多目標(biāo)多模式資源受限項(xiàng)目調(diào)度問題，并