求解RCPSP问题的带分布估计的差异演化算法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.04.001

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (4): 1-4.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.04.001

求解RCPSP问题的带分布估计的差异演化算法

陈旺¹，李波¹，史彦军²，滕弘飞²

1.中国北方车辆研究所，北京 100072
2.大连理工大学机械工程学院，辽宁大连 116023

收稿日期:2010-08-30 修回日期:2010-12-09 出版日期:2011-02-01 发布日期:2011-02-01
通讯作者: 陈旺

Differential evolution algorithm with estimation of distribution for solving RCPSP problem

CHEN Wang¹，LI Bo1，SHI Yanjun²，TENG Hongfei²

1.China North Vehicle Research Institute，Beijing 100072，China
2.School of Mechanical Engineering，Dalian University of Technology，Dalian，Liaoning 116023，China

Received:2010-08-30 Revised:2010-12-09 Online:2011-02-01 Published:2011-02-01
Contact: CHEN Wang

摘要/Abstract

摘要： 提出一种带分布估计的差异演化算法（DEED）用于求解资源受限项目调度问题（RCPSP）。该算法基于差异演化（DE）算法，利用分布估计算法（EDA）能够获得问题解空间的全局信息以及变量间的相互联系，以指导算法搜索过程，并对最优解的分布进行预测。DEED算法充分利用DE收敛速度快和EDA全局搜索优点。经标准问题库（PSPLIB）的单模式问题集验证，并与当前流行的算法进行比较，表明了DEED算法的有效性。

关键词: 资源受限, 项目调度, 差异演化, 分布估计算法

Abstract: This paper presents a Differential Evolution algorithm with Estimation of Distribution（DEED） for solving resource-
constrained project scheduling problem.DEED obtains the global information of solution space and interaction among variables based on differential evolution algorithm.The information is used to guide the search process of the algorithms and predict the distribution of the optimal solutions.The algorithm can take full advantage of fast convergence of DE and the global search of EDA.Finally，the DEED algorithm is compared with state-of-the-art algorithms using a set of standard problems available in the literature.The experimental results validate the efficiency of the proposed algorithm.

Key words: resource constrained, project scheduling, differential evolution, estimation of distribution algorithm

中图分类号:

TP391

陈旺¹，李波¹，史彦军²，滕弘飞². 求解RCPSP问题的带分布估计的差异演化算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(4): 1-4.

CHEN Wang¹，LI Bo1，SHI Yanjun²，TENG Hongfei². Differential evolution algorithm with estimation of distribution for solving RCPSP problem[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(4): 1-4.

[1]	武哲纬，周世杰，刘启和. 运算资源受限环境下的目标跟踪算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 24-40.
[2]	祝政，胡志华. 多次抢占项目调度问题的混合遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 225-230.
[3]	陈俊杰，同淑荣，聂亚菲，张静文. 考虑胜任力水平的研发项目群人力资源调度[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(3): 209-218.
[4]	杨小东，康雁，柳青，孙金文. 求解作业车间调度问题的禁忌分布估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 147-153.
[5]	陈青兰1，林琨庭2，魏秋建2. 蚁群算法求解多目标资源受限项目排程问题#br# ——结合不同排程法则的修正与比较[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(5): 249-254.
[6]	孙良旭1，曲殿利2，刘国莉3. 置换流水车间调度问题的两阶段分布估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(2): 64-71.
[7]	时光，刘健辰，陈忠华，郭凤仪，姜国强. 基于DE-EDA多目标优化的受电弓模糊控制[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(1): 229-232.
[8]	崔建双，杨建华. 多资源约束的项目调度问题离散粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(14): 253-257.
[9]	余娟，贺昱曜. 解决0-1背包问题的遗传分布估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(9): 12-16.
[10]	柳涛1，彭敏放1，宋丽伟1，王岳明1，沈美娥2. 基于分布估计算法的配电网故障区段定位[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(21): 243-247.
[11]	张庆彬1，2，刘波3，田彦平1，贺媛媛1. 基于自适应学习搜索框架的混合分布估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(6): 35-37.
[12]	吕学志1，2，曲长征1，刘云赋2，王宪文2. 考虑柔性资源能力差异的项目调度问题[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(36): 231-237.
[13]	朱文斌1，许晓飞2. 基于混合粒子群算法的保障资源优化研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(29): 210-213.
[14]	张琪新1，2，夏焕军3，闵海波2. 航天器近距离变轨能量时间关系研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(24): 201-205.
[15]	郭研1，2，李南1，李兴森2. 基于云多目标微粒群算法的多项目调度方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(21): 15-20.

求解RCPSP问题的带分布估计的差异演化算法

Differential evolution algorithm with estimation of distribution for solving RCPSP problem

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics