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为了更有效地解决工程施工管理中的多资源均衡问题,将改进的微粒群算法应用到多资源均衡优化中来,利用微粒群算法原理中粒子飞行中位置的进化过程来搜索各工序活动的最优开始时间方案。通过算例证明,该设计的目标函数可以更好地反映多资源均衡程度,同时以粒子群算法来解决此类问题具有搜索精度高,计算结果较为理想,贴近实际的特点,反映了在工程项目管理的多资源均衡优化中的可行性及有效性。文章提出的算法对于工程网络计划中的多资源均衡优化具有实际应用价值。 相似文献
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作为项目调度管理中三大控制要素的工期、成本、质量是决定项目建设成败的关键。首先通过采用动态加权技术构建工期-成本-质量的多目标综合优化模型,同时鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌优化嵌入基本粒子群的新算法用于求解该多目标项目调度模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,实现了项目调度管理中有效平衡工期-成本-质量各目标,并达到综合最优方案的理想效果。 相似文献
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本文在研究微粒群算法、任务分配和资源调度的基础上,结合云计算中资源动态变化的特点和模糊逻辑的相关知识,给出了一种改进的微粒群算法。通过仿真实验验证了本文改进的微粒群算法的正确性和有效性。 相似文献
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针对用物元可拓集描述的多目标群决策问题,将可拓变换与群决策优化结合起来,研究多维物元群决策的多目标转换与规范化,决策偏好下的可拓关联,无偏好下的可拓决策空间,以实现决策对象在不确定条件下的比较与选择,解决了群决策过程中多目标综合、多方案择优的系统决策问题,提高了群决策的准确性和可信度. 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(5):103005
In real-life applications, resources in construction projects are always limited. It is of great practical importance to shorten the project duration by using intelligent models (i.e., evolutionary computations such as genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) to make the construction process reasonable considering the limited resources. However, in the general EC-based model, for example, PSO easily falls into a local optimum when solving the problem of limited resources and the shortest period in scheduling a large network. This paper proposes two PSO-based models, which are resource-constrained adaptive particle swarm optimization (RC-APSO) and an input-adaptive particle swarm optimization (iRC-APSO) to respectively solve the static and dynamic situations of resource-constraint problems. The RC-APSO uses adaptive heuristic particle swarm optimization (AHPSO) to solve the limited resource and shortest duration problem based on the analysis of the constraints of process resources, time limits, and logic. The iRC-APSO method is a combination of AHPSO and network scheduling and is used to solve the proposed dynamic resource minimum duration problem model. From the experimental results, the probability of obtaining the shortest duration of the RC-APSO is higher than that of the genetic PSO and GA models, and the accuracy and stability of the algorithm are significantly improved compared with the other two algorithms, providing a new method for solving the resource-constrained shortest duration problem. In addition, the computational results show that iRC-APSO can obtain the shortest time constraint and the design scheme after each delay, which is more valuable than the static problem for practical project planning. 相似文献
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尽管在经济社会发展过程中科技产业和资源起到的推动作用已经得到了足够的重视,但目前学界和业界更多关注科技资源在投入规模、要素协调方面产生的产出效率问题,而忽视了另一种至关重要的资源配置问题:科技资源空间优化布局问题。在对现有文献进行梳理的基础上,构建一个科技资源布局选址模型,并利用CPSO算法进行仿真运算。研究结论表明,在科技资源需求、客户空间位置等外部环境给定的情形下,利用CPSO算法计算发现存在着资源配置效率最高对应空间布局。因此,政府在指导科技资源政策时需要重视科技资源的空间优化配置问题,特别是利用科学、有效的技术方法来进行科技资源的空间布局决策。 相似文献
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针对船舶预舾装工程资源受限项目调度问题,结合关键链法和遗传算法,提出了一种基于资源转移的资源优化配置办法。首先根据项目优先权对项目逐个进行资源的初始分配,进而识别关键链,最后确定资源分配计划。通过算例将资源配置方法应用于预舾装工程的项目管理中,提高了多项目管理中的资源利用率,缩短了项目工期,并为在多项目并行条件下进行关键链多项目管理提供了理论参考。 相似文献
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在物理课堂教学中把信息技术、信息资源、信息方法和课堂内容有机结合,形成一个整体,依据该学科及每堂课的具体情况进行选择和运用相应的信息技术,寻找最佳的切合点,从而实现教学效果和效益的最优化。 相似文献
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This paper presents the design and performance analysis of Proportional Integral Derivate (PID) controller for an Automatic Voltage Regulator (AVR) system using recently proposed simplified Particle Swarm Optimization (PSO) also called Many Optimizing Liaisons (MOL) algorithm. MOL simplifies the original PSO by randomly choosing the particle to update, instead of iterating over the entire swarm thus eliminating the particles best known position and making it easier to tune the behavioral parameters. The design problem of the proposed PID controller is formulated as an optimization problem and MOL algorithm is employed to search for the optimal controller parameters. For the performance analysis, different analysis methods such as transient response analysis, root locus analysis and bode analysis are performed. The superiority of the proposed approach is shown by comparing the results with some recently published modern heuristic optimization algorithms such as Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and Differential Evolution (DE) algorithm. Further, robustness analysis of the AVR system tuned by MOL algorithm is performed by varying the time constants of amplifier, exciter, generator and sensor in the range of ?50% to +50% in steps of 25%. The analysis results reveal that the proposed MOL based PID controller for the AVR system performs better than the other similar recently reported population based optimization algorithms. 相似文献
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建立较为完整的航天项目进度风险评价体系,该体系由5个方面,21个元素,89个指标构成,涉及航天项目的设计、生产、测试等诸多过程;利用基于模糊一致矩阵的模糊层次分析法(FAHP)建立算法模型,将结果的一致性检验与修正过程整合为非线性规划问题,并通过粒子群算法(PSO)进行优化求解,得到满足一致性要求的权重结果,并根据结果排序识别出航天项目进度管理中的重要工序,提高事前管理的效率,以便更好地进行工程项目进度管理。最后以载人航天工程X项目为例,证明该方法的合理性与可行性。 相似文献
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粒子群优化（PSO）算法是一种模拟自然生物群体（swarm）行为的优化技术。PSO算法源于对鸟群觅食行为的研究,该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。PSO算法不仅仅是种算法,更是一种学习和思维的创新,体现出学科之间交互所发生的一些突破。它不但是计算机理论上极大的理论创新,而且在哲学上也具有丰富的内涵。对此进行了论述。 相似文献
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商品学实务是市场营销和连锁经营管理等营销类专业开设的应用性很强的一门专业课,也是其他经济管理类专业的基础课。商品学知识不仅能为学生毕业后从事商品经营工作提供帮助,也能指导学生作为消费者在日常生活中正确地选购商品。本文分析了高职高专开设商品学实务的意义,如何在教学实践中运用各种社会资源,充分调动学生的积极性,取得最好的教学效果。 相似文献