基于改进遗传算法的多项目资源配置问题研究

摘要

多项目环境日益复杂，施工企业之间的竞争时刻存在，如何在激烈的竞争中形成强大的核心竞争力，在有限的市场中占据一席之地甚至发展壮大，对企业来说十分重要。企业越来越关注如何对多项目资源进行有效配置，因为多项目资源配置的成功与否关乎项目管理的成败和企业的发展，对于多项目资源配置问题的解决逐渐成为企业着重关注的焦点。同一时间段下，施工企业往往会出现多项目并行实施的情况，资源在多个项目之间不断出现共享与矛盾冲突。因此，施工企业要在多项目管理环境日益复杂的状况下生存下来，需要有效合理地配置各种资源，减少因资源配置不当所产生的成本浪费，从而满足企业对效益的追求。 本文以项目非关键线路为切入点，将多项目连接起来，就施工企业多项目资源配置问题建立了非线性约束优化模型，以资源配置方差最小为优化目标，并创新性地对遗传算法进行改进，来提高遗传算法的求解性能，即实时调整选择概率的和变异概率来防止遗传模式遭到破坏，同时引入模拟退火算法来扩大个体适应度差异，避免遗传操作陷入早熟的局面，在算法运行中能够顺利选择出优秀个体。然后以工程当中的三个项目作为算例运用到模型当中，利用改进遗传算法进行求解，将改进遗传算法计算得到的结果与解析法、启发式算法和常规遗传算法计算得到的结果进行对比分析来验证遗传算法经过改进是否具有有效性。最后，从材料、人员和机械设备三个方面提出具有实践价值的建议。 研究结果表明：遗传算法经过改进具有效性，运用改进遗传算法得到的结果与解析法、启发式算法和常规遗传算法相比，其搜索精度大大提高，计算结果更加贴近实际，所达到的效果更为理想。针对多项目资源配置问题建立起非线性约束优化模型，并利用改进遗传算法对模型求解，不仅能保证资源的配置均衡性，而且能使施工企业提高资源的使用效率，保障项目的顺利实施，从而增加企业的经济效益。

目录

第一个书签之前

OLE_LINK4

OLE_LINK5

OLE_LINK8

OLE_LINK10

OLE_LINK12

OLE_LINK14

OLE_LINK19