模糊項(xiàng)目調(diào)度優(yōu)化算法研究.pdf

1、隨著全球網(wǎng)絡(luò)化經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，世界市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)變得越來越激烈，企業(yè)項(xiàng)目的規(guī)模越來越大，對(duì)項(xiàng)目管理的要求也越來越高，而有效地計(jì)劃和控制工作(活動(dòng))、資源、時(shí)間三個(gè)變量是確保項(xiàng)目成功的關(guān)鍵，從而項(xiàng)目調(diào)度在這種環(huán)境下發(fā)展起來，而且成為廣大學(xué)者研究的熱點(diǎn)。 在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境下，經(jīng)常可看到一些信息，例如交貨期和加工時(shí)間，這些變量的描述是不精確的，而且調(diào)度人員在調(diào)度過程中也經(jīng)?？紤]一些模糊的信息。模糊項(xiàng)目調(diào)度就是把一些或全部的數(shù)據(jù)(交貨期、加工時(shí)

2、間)描述為模糊變量的調(diào)度，引入到了實(shí)際的企業(yè)項(xiàng)目管理中，而且成為了研究的重點(diǎn)。但是，現(xiàn)在的模糊項(xiàng)目調(diào)度還著重于初期理論研究階段，理論研究和實(shí)際應(yīng)用并沒有很好的結(jié)合起來，而且對(duì)于這方面的研究還沒有找到一種很好的解決方法，一些智能化方法雖然已經(jīng)引入到了實(shí)際調(diào)度中，但這些方法都屬于是NP難問題，并沒有得到很好的應(yīng)用。 本課題是在認(rèn)真研究目前模糊項(xiàng)目調(diào)度及模糊理論的基礎(chǔ)上建立了模糊項(xiàng)目調(diào)度模型并確立了目標(biāo)函數(shù)，掌握了遺傳算法的思想，設(shè)計(jì)

3、采用了啟發(fā)式遺傳算法和混合遺傳算法解決此類問題，實(shí)現(xiàn)了資源的優(yōu)化利用，對(duì)于確立的目標(biāo)函數(shù)也得到了較優(yōu)的結(jié)果，顧客的滿意度得到了提高。本文最后以哈爾濱電機(jī)廠的實(shí)際生產(chǎn)為背景，調(diào)用了該廠的應(yīng)用實(shí)例，采用模糊數(shù)表示交貨期，利用設(shè)計(jì)的兩種遺傳算法仿真研究了模糊交貨期項(xiàng)目調(diào)度問題，最后給出了調(diào)度的結(jié)果，并且求出了給定的目標(biāo)函數(shù)值。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性，并對(duì)采用的兩種智能化算法做了比較，得出啟發(fā)式方法較混合遺傳算法目標(biāo)值更優(yōu)，但穩(wěn)定性沒有混合