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基于混合多目标进化算法的资源受限项目调度问题研究的中期报告
本研究的目标是在资源受限的项目调度环境中，设计有效的混合多目标进化算法，以求得最优的方案。本报告主要介绍研究过程中已完成的工作和取得的进展。
一、研究背景
在实际应用中，项目调度涉及到多个因素，如时间、成本、质量等，因此具有多目标性质。另外，资源的限制也会对项目调度产生影响。在此背景下，混合多目标进化算法成为了解决这一问题的有效手段。
二、研究内容
本报告主要介绍了在资源受限的项目调度问题中，采用混合多目标进化算法求解的研究内容。具体包括以下三个方面：
1.问题建模
对资源受限的项目调度问题进行建模，并将其转化为多目标优化问题。考虑了时间、成本、质量等因素，并确定了相应的优化目标。
2.算法设计
设计了适用于该问题的混合多目标进化算法。该算法采用了遗传算法和蚁群算法的思想，并引入了贝叶斯网络对问题进行建模。同时，考虑到问题的多目标性质，采用了非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。
3.实验结果分析
通过实验对所设计的算法进行了测试，并和其他算法进行了比较。实验结果表明，所设计的混合多目标进化算法在求解该问题时表现出了较好的优化效果。
三、研究进展
截至目前，本研究已完成了问题建模和算法设计两个方面的工作，并在实验中初步验证了算法的有效性。接下来的工作重点是对算法的性能进行进一步优化，并将其应用到实际项目中进行测试。