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基于蚁群算法的软件行业工期固定--资源均衡优化决策及其实现

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
        1.2.1 精确算法第11页
        1.2.2 启发式算法第11-12页
        1.2.3 智能仿生算法第12页
    1.3 研究内容、组织结构第12-16页
        1.3.1 研究内容第12-13页
        1.3.2 技术路线第13-14页
        1.3.3 主要工作第14-16页
2 相关理论综述第16-31页
    2.1 项目管理的理论知识第16-17页
        2.1.1 项目管理概念第16-17页
        2.1.2 项目管理特点第17页
    2.2 软件行业项目管理的相关理论第17-18页
        2.2.1 软件行业项目管理概念第17-18页
        2.2.2 软件行业项目管理特点第18页
    2.3 网络计划的相关理论第18-24页
        2.3.1 网络计划第18-19页
        2.3.2 网络图第19-22页
        2.3.3 网络参数第22-23页
        2.3.4 网络计划技术第23-24页
    2.4 软件行业工期固定-资源均衡的相关理论第24-25页
        2.4.1 软件行业资源的概念和分类第24-25页
        2.4.2 软件行业工期固定-资源均衡概念第25页
    2.5 基本蚁群算法第25-29页
        2.5.1 蚁群算法生物学基础第25-26页
        2.5.2 蚁群算法的基本原理第26-27页
        2.5.3 蚁群算法的基本模型第27-29页
        2.5.4 基本蚁群算法的实现步骤第29页
    2.6 本章小结第29-31页
3 软件行业工期固定-资源均衡问题模型建立第31-35页
    3.1 软件行业工期固定-资源均衡问题的基本要素第31页
    3.2 工期固定-资源均衡的常见评价指标第31-32页
        3.2.1 资源均衡方差2s第31-32页
        3.2.2 资源均衡极差DR第32页
        3.2.3 资源均衡最大绝对离差maxDR第32页
        3.2.4 资源均衡不均衡系数V第32页
    3.3 软件行业工期固定-资源均衡问题数学模型的建立第32-34页
        3.3.1 资源均衡评价指标第32-33页
        3.3.2 约束条件第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
4 软件行业工期固定-资源均衡的蚁群算法第35-41页
    4.1 基本蚁群算法的优缺点第35-36页
    4.2 软件行业工期固定-资源均衡蚁群算法设计第36-37页
        4.2.1 转移规则第36页
        4.2.2 信息素更新规则第36-37页
    4.3 软件行业工期固定-资源均衡蚁群算法的基本思路第37-40页
    4.4 本章小结第40-41页
5 软件行业工期固定-资源均衡模型仿真实验第41-51页
    5.1 算例介绍第41-43页
        5.1.1 单资源均衡算例第41-42页
        5.1.2 多资源均衡算例第42-43页
    5.2 算例数学模型第43-44页
        5.2.1 单资源均衡数学模型第43页
        5.2.2 多资源均衡数学模型第43-44页
    5.3 实验过程及结果分析第44-50页
        5.3.1 单资源均衡结果分析第44-46页
        5.3.2 多资源均衡结果分析第46-50页
    5.4 蚁群算法和遗传算法进化速度对比第50页
    5.5 本章小结第50-51页
6 结论与展望第51-55页
    6.1 研究结论第51-52页
    6.2 对策建议第52-53页
        6.2.1 制定项目进度计划、保证实施进度第52页
        6.2.2 合理配置企业资源、高效节约成本第52-53页
        6.2.3 动态核算资源、提高管理水平第53页
    6.3 研究展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-61页
附录第61页
    作者在攻读学位期间发表的论文目录第61页

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