基于遺傳算法的拖曳聲靶項(xiàng)目的調(diào)度優(yōu)化和應(yīng)用.pdf

1、拖曳聲靶項(xiàng)目是一個(gè)資源約束型項(xiàng)目，其調(diào)度的優(yōu)化是一個(gè)NP-hard問(wèn)題,傳統(tǒng)的各種優(yōu)化方法如線(xiàn)性規(guī)劃的單純形法，非線(xiàn)性的分枝定界法，動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，各種啟發(fā)式算法等，一般都無(wú)法承受其計(jì)算的復(fù)雜程度，并且優(yōu)化的效果受到一定的限制，利用遺傳算法卻能更有效地解決。遺傳算法本質(zhì)上就是處理離散優(yōu)化搜索問(wèn)題的，它不要求問(wèn)題空間的連續(xù)性，不需要梯度信息，在處理大型復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題上己經(jīng)取得了顯著的成績(jī)。而且遺傳算法的方法具有通用性，具有能應(yīng)用于各種類(lèi)型工程項(xiàng)

2、目的優(yōu)點(diǎn)。所以本文選擇用遺傳算法來(lái)研究拖曳聲靶項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃優(yōu)化問(wèn)題。
　　 本文針對(duì)多資源約束型項(xiàng)目調(diào)度的優(yōu)化問(wèn)題設(shè)計(jì)了基于遺傳算法的資源約束型項(xiàng)目的調(diào)度優(yōu)化方法并總結(jié)了對(duì)資源約束型項(xiàng)目調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化的具體求解步驟,并根據(jù)資源約束型項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃優(yōu)化問(wèn)題本身的特點(diǎn)，對(duì)編碼、解碼、選擇、交叉、變異和適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)和討論。通過(guò)手工算例，詳細(xì)介紹了如何運(yùn)用遺傳算法對(duì)資源約束型項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化。
　　 根據(jù)資源約束型項(xiàng)目調(diào)

3、度計(jì)劃優(yōu)化問(wèn)題的特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行了軟件需求分析和功能分析，使用MATLAB7.8軟件為基于遺傳算法的資源約束型項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃設(shè)計(jì)了優(yōu)化工具箱軟件,并介紹了優(yōu)化工具箱的具體使用方法。
　　 對(duì)實(shí)際工作中的拖曳聲靶項(xiàng)目進(jìn)行了資源約束分析、條件約束分析和模型分析，結(jié)合拖曳聲靶項(xiàng)目自身的特點(diǎn)，對(duì)遺傳參數(shù)的如何選取進(jìn)行了討論分析及確定，并使用項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃優(yōu)化工具箱軟件結(jié)合資源約束型項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃優(yōu)化的步驟對(duì)拖曳聲靶項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃進(jìn)行了優(yōu)化，取得了