با الگوریتم مبتنی بر ممتیک ترکیبی قورباغه

آفیس،فرمت داکس، 41 صفحه

چکيده

-الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه (SFLA) یک الگوریتم مبتنی بر ممتیک متاهیوریستیکِ است. این الگوریتم در سال‌های اخیر توسط Eusuff و Lansey ایجاد شد. الگوریتم SFLA از نحوه‌ی جستجوی غذای گروه‌های قورباغه سرچشمه می‌گیرد. این الگوریتم برای جستجوی محلی میان زیرگروه‌های قورباغه از روش نمو ممتیک استفاده می‌کند. SFLA از استراتژی ترکیب استفاده می‌کند و امکان مبادله پیام در جستجوی محلی را فراهم می‌سازد. الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه مزایایالگوریتم نمو ممتیک و بهینه‌سازی گروه ذرات (PSO) را ترکیب می‌کند. یکی از مسائل مشهور در زمینه کنترل پروژه،زمانبندیپروژه با محدودیت منابع و سایر محدودیتهامی باشد که زمان‌بندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع از جمله مسائل دارای پیشینه تحقیقاتی غنی است. مساله زمان‌بندی پروژه با منابع محدود در واقع کلی­ترین مساله زمان‌بندی است. مسائل زمان‌بندی کارگاهی، جریان کارگاهی، زمان‌بندی و سایر مسائل زمان‌بندی همگی زیر مجموعه ای از این مسئله به حساب می آیند. زمان‌بندی پروژه یکی از وظایف اصلی و فعالیت‌های اصلی در مدیریت پروژه است. وجود محدودیت منابع و همچنین روابط پیش نیازی بین فعالیت‌ها مسئله زمان‌بندی پروژه را امری دشوار می‌سازد. زمان‌بندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع از جمله مسائل با ادبیات غنی در حوزه مسائل تحقیق در عملیات است.این مسئله توجه محققان را در سالهای اخیر بشدت بخود جلب کرده است و تاکنون با الگوریتم های مختلف حل شده است. در این مقاله به بررسی و عملکرد الگوریتم جهش قورباغه (SFLA) در حل مسائل زمانبندی پروژه با محدودت منابع پایه پرداخته می شود که نتایج حاکی از عملکرد مناسب و قوی این الگوریتم فراابتکاری جدید می باشد.

1- مقدمه
مسئله زمانبندي پروژه بامحدودیت منابع (RCPSP) یکی ازمسائل بسیارمعروف ومطرح در زمینه تحقیق درعملیات ومدیریت پروژهاست . این دسته از مسائل به دو دلیل مورد توجه قرار گرفته‌اند: اول اینکه با توجه بهشرایط متفاوت کاربردی و صنعتی از نظر تابع هدف، خصوصیات فعالیت‌ها، منابع و نوع روابط پیش‌نیازی بسیار متنوع‌اند و دوم اینکه با توجه به Np-hard‌ بودن این مسائل، محققین همواره به دنبال ارائه راه حل‌های کارآتری برای حل این دسته از مسائل بوده‌اند[1].
روش‌های ابتکاری برای حل این مسائل را می توان به 2 دسته تقسیم کرد: دسته اول روش‌هایی هستند که فعالیت‌ها را طبق یک قاعده اولویت دهی مرتب می‌کنند و سپس در هر مقطع زمانی از بین فعالیت‌های باقیمانده با رعایت محدودیت‌های پیش‌نیازی و......ادامه

شرح مختصر : الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه (SFLA) یک الگوریتم مبتنی بر ممتیک متاهیوریستیکِ است. این الگوریتم در سال‌های اخیر توسط Eusuff و Lansey ایجاد شد. الگوریتم SFLA از نحوه‌ی جستجوی غذای گروه‌های قورباغه سرچشمه می‌گیرد. این الگوریتم برای جستجوی محلی میان زیرگروه‌های قورباغه از روش نمو ممتیک استفاده می‌کند. SFLA از استراتژی ترکیب استفاده می‌کند و امکان مبادله پیام در جستجوی محلی را فراهم می‌سازد. الگوریتم جهش ترکیبی قورباغه مزایای الگوریتم نمو ممتیک و بهینه‌سازی گروه ذرات (PSO) را ترکیب می‌کند. یکی از مسائل مشهور در زمینه کنترل پروژه، زمانبندی پروژه با محدودیت منابع و سایر محدودیتها می باشد که زمان‌بندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع از جمله مسائل دارای پیشینه تحقیقاتی غنی است.   مساله زمان‌بندی پروژه با منابع محدود در واقع کلی¬ترین مساله زمان‌بندی است. مسائل زمان‌بندی کارگاهی ، جریان کارگاهی ، زمان‌بندی و سایر مسائل زمان‌بندی همگی زیر مجموعه ای از این مسئله به حساب می آیند. زمان‌بندی پروژه یکی از وظایف اصلی و فعالیت‌های اصلی در مدیریت پروژه است. وجود محدودیت منابع و همچنین روابط پیش نیازی بین فعالیت‌ها مسئله زمان‌بندی پروژه را امری دشوار می‌سازد. زمان‌بندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع از جمله مسائل با ادبیات غنی در حوزه مسائل تحقیق در عملیات است.این مسئله توجه محققان را در سالهای اخیر بشدت بخود جلب کرده است و تاکنون با الگوریتم های مختلف حل شده است. در این مقاله به بررسی و عملکرد الگوریتم جهش قورباغه (SFLA) در حل مسائل زمانبندی پروژه با محدودت منابع پایه پرداخته می شود که نتایج حاکی از عملکرد مناسب و قوی این الگوریتم فراابتکاری جدید می باشد.

فهرست :

مقدمه

ادبیات موضوع

مساله زمانبندی پروژه با منابع محدود

مدل های ریاضی مسائل RCPSP

روشهای حل مدلهای RCPSP

الگوریتم جهش قورباغه (SFLA) (الگوریتم پیشنهادی در این پژوهش)

الگوریتم ترکیبی جهش قورباغه

تحقیقات داخلی و خارجی صورت گرفته

منابع