谭伟
- 作品数：4 被引量：28H指数：3
- 供职机构：中国地质大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于遗传算法的多项目网络计划优化研究
- 网络计划优化在工程项目管理中是非常重要的，其核心问题就是按既定的目标对网络计划进行必要的调整，建立一个合理的进度安排，使整个项目所耗费的资源最小，资金最少，同时工期最短，它是工程项目利润高低的关键问题。
一般网络计...
- 谭伟
- 关键词：网络计划优化遗传算法工程项目管理
- 文献传递
- 基于遗传算法的资源均衡优化研究被引量：6
- 2008年
- 从多任务的资源优化问题出发,对利用遗传算法对资源受限的多任务调度问题及其资源均衡优化问题进行了研究。对多任务网络计划的资源均衡问题进行了讨论,重点将资源受限的多任务调度问题与资源均衡优化相结合进行均衡优化,提出了一种基于改进遗传算法的求解方法,很好地解决了多任务调度问题并使资源分布更为均衡。该方法在解决较大规模网络计划的多任务调度及资源均衡问题时,具有其它方法无法比拟的优势。
- 李向谭伟康立山
- 关键词：网络计划优化遗传算法多任务多资源
- 微粒群优化算法的研究被引量：2
- 2009年
- 粒子群优化(PSO)算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。分析了粒子群优化算法的基本原理,给出了多种改进形式以及研究现状和发展情况,并提出了未来可能的研究方向。
- 谭伟李向
- 关键词：粒子群优化算法演化算法群体智能
- 基于模拟退火遗传算法的多项目调度问题研究被引量：12
- 2009年
- 针对多资源约束条件下的多项目调度问题,提出了一种模拟退火遗传算法的求解方法。该方法首先分别对普通的遗传算法和模拟退火算法进行改进,然后在遗传算法中插入模拟退火操作,通过模拟退火操作来克服遗传算法容易陷入局部最优解的缺陷,同时该方法也继承了遗传算法收敛速度快的特点。最后的实例计算结果表明该算法能克服模拟退火算法和遗传算法的缺点,获得比其它算法更优的解,与其它启发式算法及智能算法相比具有更高的求解效率。
- 谭伟赵蔓李向
- 关键词：多项目调度资源约束遗传算法模拟退火
