大型工程项目任务多目标优化调度方法

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010，46（24）217大型工程项目任务多目标优化调度方法1，2111曾强，杨育，王小磊，赵川1，2111ZENGQiang，YANGYu，WANGXiao-lei，ZHAOChuan1.重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆4000302.河南理工大学，河南焦作4540001.StateKeyLaboratoryofMechanicalTransmissions，ChongqingUniversity，Chongqing400030，China2.HenanPolytechni

2、cUniversity，Jiaozuo，Henan454000，ChinaE-mail：zengqiang@cqu.edu.cnZENGQiang，YANGYu，WANGXiao-lei，etal.Multi-objectiveoptimizationmethodfortasksschedulingoflarge-scaleengineeringproject.ComputerEngineeringandApplications，2010，46（24）：217-221.Abstract：Amulti-objectiveoptimizationmethodforta

3、sksschedulingoflarge-scaleengineeringprojectisproposed.Inthemethod，amulti-objectiveprogrammingmodelisestablishedwiththeobjectivetominimizethecompletiontimeandtotalex-pensesandtomaximizethetotalqualityoftheproject.Consideringthemodel’scharacteristicofmulti-vary，multi-restrictionandlarg

4、esolutionspace，ahybridalgorithmnamedimprovedantcolonyalgorithmbasedonadaptivemutationprobabilityandsimulatedannealingthoughtisproposed.Theapplicationinalarge-scaleengineeringprojecttasksassignmentexamplevalidatesthecorrectnessandeffectivenessofthemethod.Keywords：tasksscheduling；multi-

5、objectivedecision；antcolonyalgorithm；adaptivemutationprobability；simulatedannealingalgorithm摘要：提出了一种大型工程项目任务多目标优化调度方法。构建了一种以项目工期最小化、费用最小化及质量最大化为目标函数的多目标优化模型；针对模型的多变量、多约束、大组合量特点，提出了一种基于自适应变异和模拟退火思想的改进蚁群算法。将模型和算法在某大型工程项目任务调度中加以应用，验证了所提出的优化调度方法的正确性和有效性。关键词：任务调度；多目标决策；蚁群算法；自适应变异；模拟退火算法DOI

6、：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.24.064文章编号：1002-8331（2010）24-0217-05文献标识码：Ａ中图分类号：C93-03；TP391随着中国经济的高速增长，单体投资超过百亿的大型工优化调度时常常陷入困境，迫切需要寻找一种科学合理的方程项目越来越多，项目管理研究越来越受到学术界、企业界高法以辅助决策。度关注。大型工程项目具有工期长、任务多、费用高、质量要针对工程项目管理实践需要，提出了一种项目任务多目求高的特点，因而在其运营之前制定一个良好的任务调度方标优化调度方法，首先构建了一种综合考虑工期、质量、费用案显得十分

7、重要。近年来国内外学者对项目任务调度的研究目标的多目标任务优化调度模型，针对模型特点，提出并设计主要集中在单目标和双目标优化两个方面，如质量优化、时间了一种改进的蚁群算法对其加以求解，最后将整个技术方案优化、费用优化、资源优化、时间-费用优化、时间-资源优化、时在工程实践中加以应用验证。间-质量优化、费用-质量优化、时间-成本-费用优化[1-3]。目标数为三个及三个以上的项目任务优化调度是一个复杂的系统1问题描述及假设问题描述：（1）n个任务（包）的集合TASK={T,T,,T}，T决策问题，其复杂性主要来自于三个方面的冲突：项目总工12ni为第i个子任务（包）

8、；（2）每