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资源受限的软件项目群调度问题研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-24页
   ·研究背景第14-15页
   ·研究意义第15-16页
   ·软件项目调度问题的研究现状第16-20页
     ·国外软件项目调度问题的研究现状第17-18页
     ·国内软件项目调度问题的研究现状第18-19页
     ·研究现状评述第19-20页
   ·研究内容、研究方法和技术路线第20-21页
     ·研究内容第20-21页
     ·研究方法和技术路线第21页
   ·创新点第21-24页
第二章 相关理论与方法综述第24-42页
   ·资源受限项目调度问题的网络建模第24-29页
     ·确定性网络模型第24-26页
     ·随机网络模型第26-28页
     ·不确定性网络模型第28-29页
   ·经典资源受限项目调度问题第29-36页
     ·问题描述及其数学模型第29-30页
     ·精确求解方法第30页
     ·启发式算法第30-33页
     ·智能优化算法第33-36页
   ·资源受限项目调度问题的扩展第36-42页
     ·多项目调度问题第36-37页
     ·多技能资源受限项目调度问题第37页
     ·多模式资源受限项目调度问题第37-39页
     ·资源均衡问题第39-42页
第三章 软件项目群调度体系的构建第42-55页
   ·软件项目群管理第42-45页
     ·项目群管理特点与内容第42-43页
     ·软件项目群管理特点第43页
     ·软件项目群管理的过程第43-45页
   ·软件项目资源分类及其特征分析第45-46页
   ·软件项目群调度框架与过程分析第46-54页
     ·软件项目 WBS 及其实例第46-49页
     ·软件项目任务管理及其实例第49-51页
     ·软件项目群调度框架分析第51-53页
     ·软件项目群调度过程分析第53-54页
   ·小结第54-55页
第四章 基于 CMOPSO 的软件项目群多技能员工配置第55-72页
   ·问题描述及其数学模型第55-57页
   ·基于 Pareto 的向量评价微粒群算法第57-62页
     ·多目标优化问题第57-58页
     ·微粒群算法概述第58-61页
     ·基于 Pareto 的向量评价微粒群算法设计第61-62页
   ·云多目标微粒群算法第62-63页
     ·云模型概述第62页
     ·云多目标微粒群算法设计第62-63页
   ·基于 CMOPSO 的软件项目群多技能员工配置算法第63-66页
     ·编码设计第63-64页
     ·算法流程第64-66页
   ·案例分析第66-71页
     ·应用案例第66-68页
     ·计算结果分析第68-71页
   ·小结第71-72页
第五章 基于 MOPSO-DP 的软件项目群多模式多资源均衡第72-95页
   ·序言第72页
   ·问题描述及其数学模型第72-75页
     ·问题描述第72-73页
     ·数学模型第73-75页
   ·基于动态种群的多目标微粒群算法第75-77页
     ·种群竞争模型概述第75-76页
     ·基于动态种群的多目标微粒群算法设计第76-77页
   ·基于 MOPSO-DP 的软件项目群多模式多资源均衡算法第77-80页
     ·编码设计第77-78页
     ·算法流程第78-80页
   ·案例分析一(任务模式数相等)第80-88页
     ·应用案例第80-82页
     ·计算结果分析第82-88页
   ·案例分析二(任务模式数不等)第88-94页
     ·应用案例第88-89页
     ·计算结果分析第89-94页
   ·小结第94-95页
第六章 基于模糊关键链的软件项目群调度优化第95-110页
   ·基于德尔菲的任务工期模糊估算第96-99页
     ·梯形模糊数第96-97页
     ·任务工期的模糊估算第97-98页
     ·高真度工期和安全时间的确定第98-99页
   ·基于模糊关键链的软件项目群调度步骤第99-101页
   ·软件项目群缓冲区尺寸研究第101-103页
   ·案例分析第103-109页
   ·小结第109-110页
第七章 论文总结与展望第110-112页
   ·论文总结第110-111页
   ·研究展望第111-112页
参考文献第112-124页
致谢第124-125页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第125页

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