基于遗传算法的工程项目多资源均衡优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及问题的提出 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-14页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·论文的研究思路和内容 | 第17-20页 |
| 2 资源均衡优化基本理论 | 第20-25页 |
| ·资源均衡优化概念 | 第20-22页 |
| ·资源 | 第20-21页 |
| ·资源均衡优化 | 第21-22页 |
| ·资源均衡优化的假设 | 第22页 |
| ·资源均衡优化的评价指标 | 第22-23页 |
| ·单资源均衡优化模型 | 第23-25页 |
| 3 遗传算法原理及实现技术 | 第25-38页 |
| ·遗传算法基本原理及特点 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第25页 |
| ·遗传算法的特点 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的实现 | 第26-36页 |
| ·简单遗传算法的流程 | 第26-28页 |
| ·遗传编码 | 第28-29页 |
| ·初始种群的设定 | 第29页 |
| ·适应度函数 | 第29-31页 |
| ·选择算子 | 第31-32页 |
| ·交叉算子 | 第32-34页 |
| ·变异算子 | 第34-36页 |
| ·终止准则 | 第36页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第36-38页 |
| 4 多资源均衡优化理论 | 第38-48页 |
| ·多资源均衡优化目标的表达 | 第38-39页 |
| ·多目标转化为单目标 | 第38页 |
| ·多资源转化为单资源 | 第38-39页 |
| ·资源重要度评价 | 第39-43页 |
| ·资源重要度评价指标体系 | 第39-41页 |
| ·AHP法确定指标权重 | 第41-43页 |
| ·资源重要度综合评价指标 | 第43页 |
| ·资源相关性分析 | 第43-46页 |
| ·灰色关联聚类分析原理 | 第44-45页 |
| ·多资源灰色关联聚类分析 | 第45-46页 |
| ·多资源均衡优化模型简化原则 | 第46-48页 |
| 5 多资源均衡优化模型及遗传算法实现 | 第48-66页 |
| ·多资源均衡优化简化模型的建立 | 第48-49页 |
| ·多资源均衡优化模型的遗传算法设计 | 第49-53页 |
| ·染色体结构和编码设计 | 第49页 |
| ·适应度函数设计 | 第49页 |
| ·遗传操作设计 | 第49-50页 |
| ·约束条件的处理 | 第50-51页 |
| ·遗传算法流程 | 第51-53页 |
| ·算例分析 | 第53-66页 |
| ·算例数据 | 第53-54页 |
| ·计算资源重要度综合评价指标 | 第54-55页 |
| ·对多资源灰色关联聚类 | 第55-56页 |
| ·遗传运算 | 第56-57页 |
| ·运算结果分析 | 第57-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录A 主要遗传算子函数Matlab代码 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
