求解多技能资源受限项目调度问题的混合蚁群优化方法
神经与进化计算
2016-04-01 v2
摘要
本文提出了一种用于求解多技能资源受限项目调度问题（MS-RCPSP）的混合蚁群优化（HAntCO）方法。我们提出了一种将项目调度的经典启发式优先级规则与蚁群优化（ACO）相连接的混合方法。此外，基于蚂蚁存储的最优与最差解，提出了一种更新信息素值的新方法。本文旨在研究 ACO 及其与优先级规则混合在求解 MS-RCPSP 中的可用性与鲁棒性。实验使用基于真实世界案例人工创建的数据集实例进行。我们发布了这些可作为基准的实例。结果表明，基于 ACO 的混合方法是一种高效途径。混合方法更具方向性的搜索过程使该方法更稳定，且多数情况下优于经典 ACO。
引用
@article{arxiv.1603.08538,
title = {Hybrid Ant Colony Optimization in solving Multi-Skill Resource-Constrained Project Scheduling Problem},
author = {Paweł B. Myszkowski and Marek E. Skowroński and Łukasz P. Olech and Krzysztof Oślizło},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.08538},
year = {2016}
}
备注
The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s00500-014-1455-x