多目标资源受限项目调度问题蚁群算法研究的开题报告.docx

多目标资源受限项目调度问题蚁群算法研究的开题报告
开题报告
题目：多目标资源受限项目调度问题蚁群算法研究
一、选题的背景和意义
多目标资源受限项目调度问题是指在多个可选的项目中，选择一些项目并将其分配给有限的资源，以最大限度地满足多个目标函数的问题。这个问题在各种实际情况中都存在，如生产调度、物流调度等等。然而，该问题由于涉及多个目标函数，让问题变得复杂，难以寻找全局最优解。
蚁群算法是一种基于群体智能的全局优化算法，已经被广泛应用于多个问题领域。该算法模拟了蚂蚁的交流行为、众多蚂蚁的协作行为，能够寻找到全局最优解。因此，将蚁群算法应用于多目标资源受限项目调度问题，可以在之前的结果的基础上获得更优的结果。
二、研究内容和目标
本文旨在研究多目标资源受限项目调度问题，并采用蚁群算法来寻找最优解。具体研究内容包括：
1、多目标资源受限项目调度问题的基础知识介绍和相关研究综述
2、蚁群算法的基本原理及其在多目标问题中的应用
3、针对多目标资源受限项目调度问题，设计基于蚁群算法的求解模型，包括目标函数、约束条件等
4、仿真实验分析，比较蚁群算法与其他算法在多目标资源受限项目调度问题上的效果
三、研究方法
本文将采用以下研究方法：
1、扩展NSGA-II算法实现多目标问题优化，以适应多目标资源受限项目调度问题
2、从文献中获取数据并运行仿真实验，通过比较不同算法的结果，来分析蚁群算法的表现
3、尝试对蚁群算法的参数进行优化，以获得更好的效果
四、预期成果
本文预期的成果如下：
1、设计了基于蚁群算法的多目标资源受限项目调度问题求解模型
2、运行仿真实验数据，并进行对比分析不同算法的效果
3、如果能够成功解决多目标资源受限项目调度问题，可以在实际生产中得到应用
五、进度安排
1-2周：熟悉多目标资源受限项目调度问题及其求解方法
3-4周：研究蚁群算法的基本原理及其应用
5-6周：设计基于蚁群算法的多目标资源受限项目调度问题求解模型
7-8周：进行仿真实验研究，对比分析算法效果
9-10周：对结果进行分析并根据结果进行优化
11-12周：撰写毕业论文，并进行总结和把握。
六、参考文献
1、彭珊珊,康林,张桂平,等.基于多目标遗传算法的资源受限项目调度问题研究[J].工程管理学报,2016,30(6):53-59.
2、李小龙,卢艳楠,曾鲲,等.多目标资源约束下的多项目优化模型研究[J].现代制造工程,2017,17(6):154-157.
3、张成,陈凯,朱厚富,等.蚁群算法的多目标优化方法及应用[J].计算机科学,2015,42(5):50-54.
4、DorigoM,StützleT.AntColonyOptimization[M].Cambridge,Massachusetts:MITPress,2004.