根据蚁群算法的性质与资源约束项目排序问题(CPSP:Resource-Constrained Project Schedul- ing Problem)的特征,本文给出了蚁群算法中信息素的表示及更新方案、启发信息的计算方法等,由此提出了一种求解RCPSP的修正蚁群算法。最后,通过...根据蚁群算法的性质与资源约束项目排序问题(CPSP:Resource-Constrained Project Schedul- ing Problem)的特征,本文给出了蚁群算法中信息素的表示及更新方案、启发信息的计算方法等,由此提出了一种求解RCPSP的修正蚁群算法。最后,通过对项目排序问题库中的标准问题集进行计算,结果表明本文提出的修正蚁群算法是可行优良的。展开更多
针对行为综合功能流水线中带资源约束的调度问题,提出了一种新的功能流水线调度算法负载平衡蚁群调度算法(load-balanced ant colony scheduling,LB-ACO)。该算法将蚁群算法和力向算法的受力公式相结合,在保证较低运行时间复杂度O(cn2)...针对行为综合功能流水线中带资源约束的调度问题,提出了一种新的功能流水线调度算法负载平衡蚁群调度算法(load-balanced ant colony scheduling,LB-ACO)。该算法将蚁群算法和力向算法的受力公式相结合,在保证较低运行时间复杂度O(cn2)的前提下,可获得近似最优的流水线调度结果。通过确定蚁群算法的局部试探因子和全局试探因子的计算方法,描述了该算法的实现步骤。通过仿真实验证明了该算法的流水线调度性能。展开更多
文摘根据蚁群算法的性质与资源约束项目排序问题(CPSP:Resource-Constrained Project Schedul- ing Problem)的特征,本文给出了蚁群算法中信息素的表示及更新方案、启发信息的计算方法等,由此提出了一种求解RCPSP的修正蚁群算法。最后,通过对项目排序问题库中的标准问题集进行计算,结果表明本文提出的修正蚁群算法是可行优良的。
文摘针对行为综合功能流水线中带资源约束的调度问题,提出了一种新的功能流水线调度算法负载平衡蚁群调度算法(load-balanced ant colony scheduling,LB-ACO)。该算法将蚁群算法和力向算法的受力公式相结合,在保证较低运行时间复杂度O(cn2)的前提下,可获得近似最优的流水线调度结果。通过确定蚁群算法的局部试探因子和全局试探因子的计算方法,描述了该算法的实现步骤。通过仿真实验证明了该算法的流水线调度性能。
