计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (21): 15-20.
郭 研1,2,李 南1,李兴森2
GUO Yan1,2, LI Nan1, LI Xingsen2
摘要: 针对多技能员工受限的多项目调度问题的特点,建立了以项目群的总工期及总费用最小为目标的调度模型;将云模型嵌入到基于Pareto的向量评价微粒群算法(VEPSO-BP)中,提出了一种新的云多目标微粒群算法(CMOPSO);该算法结合任务分配矩阵及开工时间设计了微粒编码,能根据微粒适应度自动调整惯性因子;结合软件研发实例测试了CMOPSO的性能,与VEPSO-BP进行了对比;实验结果表明CMOPSO能取得更为丰富且优化效果更好的Pareto非支配解。