[发明专利]使用遗传算法进行资源配置子系统

说明书

所属技术领域

本发明涉及项目管理软件中的资源配置。

背景技术

二十世纪五十年代中期创立了仿生学，许多科学家从生物中寻求新的用于人造系统的灵感，一些科学家分别独立地从生物进化的机理中发展出适合于现实世界复杂问题优化的进化计算方法(Evolutionary Computation)，主要有Holland，Bremermann等创立的遗传算法，Rechenberg和Schwefe  等创立的进化策略以及Fogel Owens，Walsh等创立的进化规划，同时代有一些生物学家Fraser Baricelli等做了生物系统进化的计算机仿真，很遗憾他们没有引入到人工系统，遗传算法、进化策略及进化规划均来源于达尔文的进化论，但三者侧重的进化层次不同，其中遗传算法的研究最为深入、持久，应用面也最广。

遗传算法是一种结合了有向和随机两种能力的通用搜索方法。该算法可以在对搜索空间进行深度搜索和广度搜索之间维持很好的平衡。在遗传算法中，由选择机制来深度搜索积累的信息，由遗传算子来广度搜索解空间中新的区域。遗传算法是解决疑难问题的得力助手。

项目管理中的资源平衡问题就是一个疑难问题，先后出现过图解法和公式判断法，无论使用图解法还是公式判断法都会出现如下的问题：如果使用的网络比较简单，同时需要进行平衡的资源数量很少，那么图解法和公式判断法都是可以使用的。因为即使资源日历已确定，但修改起来比较方便。如果使用的网络图比较复杂，并且需要进行平衡的资源数量非常多，那么图解法和公式判断法就不再适合，因为这种事后调平衡的方法涉及的资源太多，要修改的资源日历也太多，因而资源的供需矛盾也就增多。遗传算法在解决项目管理中的资源平衡问题方面发挥了重要的作用，但仍然没有考虑资源日历，这是很大的遗憾。因为随着社会的发展，管理的作用越来越大，精细化管理受到前所未有的重视，细节决定成功更是对精细化管理的高度概括。因此，在使用任何方法进行资源配置时都应考虑资源日历，遗传算法也不例外。因此目前资源平衡的遗传算法还需要改进，我们经过多年的研究弥补了这一缺陷。

发明内容

为了克服目前遗传算法在进行资源平衡时没有考虑资源日历的缺陷，本发明设计的遗传算法不仅能平衡资源，而且在平衡资源时考虑了资源日历，彻底解决了资源平衡与资源短缺的矛盾，缩短了资源平衡的调整时间，提高了管理效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：选用十字链表作为网络图的数据结构，选用数组、结构和单链表作为求解资源平衡的遗传算法的数据结构。

该问题的数学模型如下：

min  Q_max/Q_m    (1)

s.t.  t_i-t_j≥d_j，j∈S_j    (2)

Σi∈Atirik≤bk,k=1,2,···,m---(3)]]>

t_i≥0，i＝1，2，…，n    (4)

其中Q_max—最高峰日期的每天资源总需用量

    Q_m—资源每天平均需用量，其值为