【摘 要】
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资源约束的多项目进度安排是一个十分重要而又比较复杂的问题,该文试图采用遗传算法这一比较先进的优化算法来解决它,要优化的目标为最短平均延迟,它关心的是所有项目的执行
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资源约束的多项目进度安排是一个十分重要而又比较复杂的问题,该文试图采用遗传算法这一比较先进的优化算法来解决它,要优化的目标为最短平均延迟,它关心的是所有项目的执行时间之和最小这一问题.在该遗传算法中,给出了一种多项目的编码方案,这种方案与杂交和变异算子都加入了与问题有关的知识,并在遗传算法的构成要素：初始群体的产生方法、评价函数及选择机制上提出了不同的实现方法.为了验证本遗传算法的性能,给出了它的一个程序实现,然后用随机生成的多项目实例对本遗传算法的参数组合进行比较,确定出最好的参数组合,再在最好的参数组合下所得到的结果去和两个较好的多项目优先级规则SASP、MAXTWK及流行的项目管理软件Microsoft Project2000进行比较.经过比较,发现该遗传算法对处理该类问题是可行的,且在较短时间内取得的结果要优于相比较的对象所得到的结果.最后,该文在做出结论的同时并提出要进一步研究的问题.
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