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资源有限网络计划的PRWI启发式优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在综合考虑了有资源约束的网络计划结构特征、资源强度、时间约束等方面因素的基础上,提出了一种新的资源优化的启发式优化方法—PRWI方法,并通过分析证明了该方法处理问题的效果较现有的其它方法好。 相似文献
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GRAN研究的目的是为了使网络算法得到更好的研究,目前GRAN已应用到网络分析的各个方面,诸如算法效率的评价,占用内存的多少,运算速度的快慢,多种算法的比较选择等等。本文便是利用文[2—3]所设计的GRAN产生了一定数量的网络后,探讨在资源约束的活动网络计划中启发式准则的效果与网络特征的关系以及用回归方程预估最小松驰时间准则的效果。这样若对多种启发式方法进行同样的分析,便可在应用这些方法之前,比较各种准则的效果,从而选择一个最适合于问题特征的启发式准则。 相似文献
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资源有限网络计划启发式方法的评价(中):启发式方法的综合比较和评价 总被引:1,自引:0,他引:1
通过设计评价启发式方法优劣效果的度量指标——工期比率、比率和及差值率,利用随机活动网络发生器产生的50 个网络计划,对最常用的31 种资源有限网络计划的启发式方法的总体效果进行了比较、分析、评价和排序,便于人们在使用启发式方法之前,就可以预知该方法的大致效果,估计可能引起的偏差,在满足实际需要的前提下,选择合适的启发式方法。 相似文献
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本文研究了随机活动工期下如何调度资源约束项目使得项目的期望净现值最大。首先对问题进行了界定,建立了相应的优化模型,其次针对问题的特点设计了一种动态规划算法。在算法设计的过程中,本文通过对项目网络图结构及不同状态最优值之间关系的分析,优化了动态规划算法状态的生成过程及状态最优值的求解过程,从而加快了算法的求解。使用随机生成的540个不同规模、不同结构的仿真案例对算法的有效性进行了验证,并分析了项目网络特征对算法效率的影响。实验发现:项目的次序强度对算法所需时间有着较大的影响,随着项目次序强度的减小,生成的状态数量会增加,从而计算时间也会增加。本文的研究可以为不确定环境下的项目调度提供决策支持。 相似文献
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6.
以往Max-npv项目调度问题的研究都假定活动之间的关系为单一结束-开始类型,现实中活动之间关系复杂多变,因此,将广义优先关系引入Max-npv项目调度问题中,构建了广义优先关系约束下的Max-npv项目调度模型。针对该优化模型设计了一种双层遗传算法,外层遗传算法负责任务执行模式的优化,内层遗传算法负责任务调度的优化。在内层遗传算法中,采用任务开始时间之差作为新的编码方式,大大简化了交叉变异算子,针对网络图中的环状结构设计了修复算子,确保了编码的有效性。通过一个算例对算法进行了测试,实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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在对网络计划问题分析的基础上,提出了两个衡量资源约束网络计划问题复杂性特征的度量指标-网络复杂性系数CNC及有资源约束网络的复杂性系数CRNC,并基于此设计了一种产生给定网络复杂性要求的随机活动网络发生器GRAN,最后针对资源约束的网络计划问题设计了一种评价与分析其启发式算法效果的试验模型。 相似文献
8.
针对实践中分布式多项目的活动往往具有多种执行模式,提出多模式分布式资源约束多项目调度问题。在项目动态到达环境下,考虑活动不同的执行模式,以工期最短和多项目延期成本最小为目标分别构建局部单项目调度模型和全局多项目决策模型,采用改进变邻域搜索算法求解初始局部调度计划,并设计基于模式调整的全局协商调度算法求解全局决策模型,通过双层算法实现分布式多项目调度中局部单项目调度与全局多项目调度系统性协调,减少项目中断和多项目延期成本。基于构建的多模式测试集进行的多项目数值实验表明:本文设计的双层算法可有效求解多模式分布式多项目调度问题,并且对不同规模问题求解具有良好的适应性。 相似文献
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将回归分析技术引入资源有限网络计划问题的研究之中,并以此为手段,研究了三十多种启发式方法处理问题的效果与网格计划特征之间的相关关系,给出了二者之间的回归曲线方程,这将便于人们在处理网络资源优化问题之前选择适合自己所处理问题特征的启发式方法 相似文献
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