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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟全球化導(dǎo)致市場競爭的日趨激烈，現(xiàn)代項目日趨復(fù)雜，要求周期更短、質(zhì)量更高、成本更低.多模式資源受限項目調(diào)度問題是一類典型的項目調(diào)度問題，它屬于NP-hard問題的范疇，目前已有少量學(xué)者應(yīng)用遺傳算法、模擬退火等啟發(fā)式算法求解此類問題.本文將微粒群優(yōu)化算法(Particles WarmOptimization，PSO)應(yīng)用到多模式資源受限調(diào)度項目問題求解中，詳細介紹了微粒群算法求解多模式資源受限項目調(diào)度問題的求解過程. 本文在
2、對國內(nèi)外微粒群優(yōu)化算法研究動態(tài)作了詳細的綜合論述和介紹相關(guān)的理論基礎(chǔ)之后，對微粒群算法的優(yōu)越性作了深入探討，同時創(chuàng)造性的提出了應(yīng)用微粒群算法求解多模式資源受限項目調(diào)度問題.在應(yīng)用微粒群算法求解多模式資源受限項目調(diào)度問題時，對微粒的速度進行了定義，并對速度和位置的更新方式進行規(guī)范；通過設(shè)計網(wǎng)絡(luò)拓撲排序方法，將粒子與調(diào)度相對應(yīng)，以生成最優(yōu)調(diào)度方案.由于標準的微粒群算法應(yīng)用于多模式資源受限項目調(diào)度問題時存在一定的局限性，因此將遺傳算法的變異思
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