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基于遗传算法的工程项目工期与成本的优化  
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【英文题名】 GA's Arithmetic on Time-Cost Optimization in Architecture Engineering
【作者】 田振杰;
【导师】 吕淑萍;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 系统工程
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-20
【关键词】 遗传算法; 工期与成本优化; 网络计划优化; Pareto解;
【英文关键词】 Genetic Algorithm; Time-cost optimization; Network Plan Optimization; Pareto;
【中文摘要】 工期与成本优化是施工项目计划的一个重要方面,属于多目标优化。多目标优化问题一直是科学和工程研究领域的一个难点和热点问题,在遗传算法应用到这一领域以前,已经产生许多经典的方法,但这些方法在处理多维等复杂问题时存在许多不足。通常传统的规划方法往往由于对优化函数的数学特性的依赖和方法本身在搜索空间上的限制,不能很好地解决复杂的多目标优化问题。而遗传算法具有处理这类问题能力,因此应用遗传算法求解多目标优化问题将成为工程领域的发展趋势。本文基于遗传算法对工程工期与成本优化问题进行了研究。 论文对遗传算法及多目标优化的基本理论和框架进行了分析,阐述了多目标优化问题的Pareto最优解、传统多目标优化的方法及局限性研究了遗传算法的基本原理和流程,将制造系统的多工序选择模型PPP应用于网络计划优化中,并利用关键路线法,最后找到一系列的Pareto解。 论文给出了利用遗传算法对优化问题求解的设计思路,在分析基本的多目标遗传算法优化方法的基础上,提出了一种基于改进精英保存策略上的权系数改进遗传算法,该算法将改进(μ+λ)进化策略与基于权系数的遗传算法相结合,通过对种群规模的不断检测和部分群体重新初始来保证群体多样...
【英文摘要】 The time-cost optimization is one of the most crucial aspects of construction project planning, it belong to multi-objective optimization problem. Multi - objective optimization is a difficult problem and a research focus in the fields of engineering. Classical Multi-objective optimization methods have several shortcomings in solving high dimension and multi-model problems. Many problems which often depend on the mathematical characteristics of the objective functions can not be solved satisfactorily by the...
【更新日期】 2011-04-15

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导师:吕淑萍    导师单位:哈尔滨工程大学    学位授予单位:哈尔滨工程大学
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