基于改进遗传算法的多项目资源配置问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 多项目资源配置国内外研究 | 第12-15页 |
| 1.2.1 多项目资源配置国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 多项目资源配置国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 遗传算法及其改进的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 遗传算法的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 遗传算法的改进研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 研究思路及方法 | 第17-18页 |
| 1.5 研究内容及技术路线 | 第18-21页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第19-21页 |
| 1.6 本文的创新点 | 第21-22页 |
| 2 相关理论综述 | 第22-36页 |
| 2.1 多项目管理理论 | 第22-24页 |
| 2.1.1 多项目管理的概念 | 第22-23页 |
| 2.1.2 多项目管理的特点 | 第23-24页 |
| 2.2 多项目资源配置理论 | 第24-26页 |
| 2.3 遗传算法基本理论 | 第26-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 多项目资源配置模型构建 | 第36-47页 |
| 3.1 多项目资源基本配置模式及问题明晰 | 第36-37页 |
| 3.2 多项目资源配置要素及资源类别 | 第37-41页 |
| 3.3 多项目资源配置的重要环节及模型假设 | 第41-43页 |
| 3.3.1 多项目资源配置重要环节 | 第41-43页 |
| 3.3.2 多项目资源配置模型假设 | 第43页 |
| 3.4 多项目资源配置模型目标函数确定及约束构建 | 第43-46页 |
| 3.4.1 模型目标函数确定 | 第43-45页 |
| 3.4.2 模型约束构建 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 遗传算法改进及模型求解 | 第47-55页 |
| 4.1 关于资源均衡配置问题几种常见的解决方法 | 第47-50页 |
| 4.2 遗传算法的改进分析 | 第50-52页 |
| 4.3 改进遗传算法求解多项目资源配置模型 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 算例分析 | 第55-66页 |
| 5.1 数据处理 | 第55-58页 |
| 5.2 目标函数及约束模型的数据代入 | 第58-59页 |
| 5.3 改进遗传算法的模型求解及结果对比分析 | 第59-62页 |
| 5.4 建议与对策 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 6 总结及展望 | 第66-69页 |
| 6.1 总结 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 个人简历、在学校期间发表的学术论文与研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
