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时间:2019-11-22
《蚁群算法在IT项目进度管理中运用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、上海交通大学硕士学位论文蚁群算避IT项目进度貰理中的运用研究姓名:万福赞申请学位级别:硕士专业:控制工程指导教师:王伟;毛宇兰20080320摘要作为一门新兴的学科,目前项目管理领域的研究越来越受到关注。木文主要针对IT项目管理中在处理项目进度计划时遇到的资源调度问题,尝试使川在解决资源优化这类组合问题上当前比较流行的算法——蚁群算法,来更合理地安排项目进度,调度可用资源。文章以项日管理的进度计划为研究对象,并从旅行商问题(TSP)的解决过程入手,分析蚁群算法相对其他一些传统算法的不同Z处,及其在处理组合优
2、化问题上的优势。再根据各类项目进度管理屮资源优化问题的相似性,提出使用蚁群算法对资源优化问题进行优化求解。在本文第二章屮,作者将项目管理屮的一些基本概念,如:AON网络图、关键路径等做了简耍介绍。而在第三章中则是阐述蚁群算法的原理,并从算法层面比较蚁群算法和遗传算法、模拟退火算法等三种算法在处理组合问题时的优劣,指出蚁群算法在该领域研究中领先的地位。在第四章,作者结合应用实例建立了一套运用蚁群算法进行资源优化的模型,并使用工作中的真实数据来验证蚁群算法在资源优化中的有效性。作者同时把冃前比较流行的资源优化方
3、法——平行法应用到上述实例,并通过图表的形式比较研究了蚁群算法与平行法优化的结果,证明了蚁群算法合理调度资源,最人化缩短工期的优势。由于该算法在项目管理领域应用较少,文章仅尝试对项目屮涉及的单资源进行优化研究,但鉴于蚁群算法同样适用于多资源的优化求解,该应用方向的研究有着更深远的实际价值和意义。关键词:旅行商问题、蚁群算法、资源优化、平行法、AON网络图第II页ABSTRACTAsanewsubject,researchonprojectmanagementhasreceivedmoreandmoreatt
4、entionsnowadays.ThisthesisdealswiththeproblemsofresourceoptimizationinITprojectmanagementwhenmakingprojectschedules,andtriestouseAntColonyOptimization,whichisoneofthepopularalgorithmsonsolvingthoseproblemscurrently,togetprojectplansandavailableresourcesmor
5、ereasonably.Thethesisconsidersprojectscheduleastheresearchobject,anddiscussesthedifferencebetweenAntColonyOptimizationandothertraditionalalgorithmsintheprocessofsolvingTraveling-SalesmanProblem(TSP).TheauthoralsofindsouttheadvantagesofAntColonyOptimization
6、oncombinatorialoptimizationproblems.Thenaccordingtothesimilarityofvarioustypesofprojectschedule,heattemptstomakeuseofAntColonyOptimizationtosolvethecombinatorialoptimizationproblemsoftheresources.Inthesecondchapter,theauthorintroducessomebasicconceptsofpro
7、jectmanagementfirstly,suchasAONdiagrams,criticalpathetc.ThentheprincipleofAntColonyOptimizationisdescribedinthefollowingchapter,andseveraladvancedalgorithms,forexampleGeneticAlgorithmandSimulatedAnnealingAlgorithm,arealsocomparedwithAntColonyOptimizationwh
8、enmanagingcombinatorial第in页optimizationproblems.Inthefourthchapter,theauthorfoundsasetofmodelscombinedwithanapplicationexampletosolvetheproblemsofresourceoptimizationwithAntColonyOptimization,andusestherealda
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