[发明专利]一种基于自适应耗散粒子群的资源均衡优化方法

说明书

一种基于自适应耗散粒子群的资源均衡优化方法，涉及人工智能技术领域，包括模式一和模式二，所述的模式一为：针对工期固定‑资源均衡问题，基于ADPSO算法进行求解；所述的模式二为：针对动态工期固定‑资源均衡问题，将工程网络计划时间参数计算与ADPSO算法求解工期固定‑资源均衡问题相结合，连续多次应用ADPSO求解实时更新的网络计划时间参数，实现动态问题施工方案的智能优化。本发明针对工期固定‑资源均衡问题，提供了一种基于ADPSO的解决方法，提高了收敛精度及稳定性。针对动态网络计划情况，将工程网络计划时间参数计算与ADPSO算法求解工期固定‑资源均衡问题相结合，有效实现动态问题施工方案的智能优化。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于自适应耗散粒子群的资源均衡优化方法。

背景技术

资源管理对工程项目进度与成本的管理有重要影响，是工程项目管理研究的重要问题，而资源优化在保证项目正常进行、合理配置资源、降低施工成本、缩短项目工期等方面有重要的实践意义。工程网络计划是一种能够保证实现预期目标的计划管理技术，在资源、工期、成本等及优化问题等方面有广泛的研究与应用。其中，资源均衡优化对资源供给的合理配置与企业经济效益的提高有重要研究价值。智能仿生类算法在求解工程网络计划优化问题时表现出了较好的优化效果。随着算法的不断改进及问题的深入研究，施工方案的优化效果不断提升，利用智能仿生类算法求解资源均衡优化问题，进行施工方案的智能优化，具有重要的理论与应用价值。

在实际工程中，总会存在各种不可预见的因素影响任务的进行，如设计变更、工程变更、物资供应不及时、业主决策时长超限、承包商计划编制不合理、外界环境恶劣等因素，使原定施工工期改变。在按资源均衡优化方案施工时，若发生一种或多种不利因素造成某一工序停工延期时，未完成工序的网络计划时间参数可能发生变动，原智能优化方案不再适用工期延期后的施工。与常规资源均衡优化问题相比，实时进行施工方案的综合优化对指导施工更有意义。

在资源均衡问题方面，刘迅与毕远志在总结已有评价指标不足的基础上，提出能够反映资源流动成本的资源消耗度量评价指标。在求解方法方面，陈志勇等将资源方差作为衡量资源均衡的指标，采用标准微粒群算法求解资源均衡优化问题。赵功勋等采用Matlab编程实现遗传算法，解决工程项目多资源均衡优化问题。张厚先与杨昭兰对网络计划资源优化问题的特点进行研究，提出基于粒子群算法的大规模网络计划资源优化问题的求解方法，进一步针对性的改进粒子群算法，提出改进粒子群算法、加速粒子群算法，用于解决大规模工程网络计划的资源优化问题。

综上所述，选择合理的资源均衡评价指标作为目标函数，并利用智能仿生类算法及其改进方法求解目标函数，对资源均衡-工期固定问题具有重要研究意义。现有技术存在如下不足：

1.PSO原理简单，易于理解，在网络计划优化问题方面效果显著。但是，粒子群算法求解大规模网络计划资源均衡问题时存在早熟收敛的不足，有效的、简单的、具有普适性的算法仍是研究重点。

2.现实施工中存在延期、压缩工期及调整资源等各种不可预见因素，目前所研究的资源均衡优化问题没有考虑施工中工序停工延期的情况，理论方法的研究与工程实际应用有差距。

发明内容

本发明提出一种基于自适应耗散粒子群的资源均衡优化方法，该方法提供了一种基于ADPSO(自适应耗散粒子群)算法的工期固定-资源均衡问题解决方法，为该问题提供一种无论在小型还是大型工程项目中都适用、便捷且效果好的求解算法，提高了问题求解的收敛精度及稳定性。针对动态网络计划情况，该方法将工程网络计划时间参数计算与ADPSO算法求解工期固定-资源均衡问题相结合，连续多次应用ADPSO求解实时更新的网络计划时间参数，有效实现动态问题施工方案的智能优化。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：