【摘 要】
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资源约束项目调度问题(RCPSP)的求解方法一直是国内外学者研究的一个重点领域,因为其不仅具有理论研究意义,也具有实际应用价值。粒子群算法(Particle Swarm Optimization, P
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资源约束项目调度问题(RCPSP)的求解方法一直是国内外学者研究的一个重点领域,因为其不仅具有理论研究意义,也具有实际应用价值。粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是求解RCPSP的一种重要算法,本文主要针对RCPSP的特点,对求解RCPSP的PSO进行研究和改进,以提高算法的性能。论文对遗传算法、蚁群算法和PSO进行对比研究,针对PSO的优缺点,提出从PSO与其它算法的合并和对PSO参数进行优化两方面来改进算法性能。论文首先根据PSO的基本原理,提出将差分进化算法(DE)与其结合组成混合算法——差分进化粒子群算法(DEPSO),采用双种群的方式分别迭代,在两个种群中建立信息交互机制,使两个种群在迭代过程中实现信息共享,以有效的降低PSO陷入局部最优的风险。采用标准问题库PSPLIB对算法进行测试,验证了混合算法的性能。为进一步提高算法的全局和局部搜索能力以及搜索精度,论文引入云模型对混合算法中PSO部分的惯性权重进行改进,使PSO种群的粒子在迭代过程中能自动调整惯性权重的大小。采用标准测试函数和标准问题库PSPLIB对该算法进行测试,验证了改进算法的有效性。论文最后将基于云模型的差分进化粒子群算法用于对X企业摩托车新产品开发项目调度问题进行求解,表明了算法具有实际应用价值。
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