约束条件下基于改进免疫算法的项目工期进度优化

作     者：王淑苹 冯为民 黄良辉 刘隽 Wang Shuping;Feng Weimin;Huang Lianghui;Liu Jun

作者机构：广东南华工商职业学院建筑与艺术设计学院广东广州510507 广东工业大学土木与交通工程学院广东广州510006 广东建设职业技术学院土木工程学院广东广州510440 武汉理工大学安全科学与应急管理学院湖北武汉430070 

基　　金：广东省教育厅项目(2021KTSCX158) 珠海大横琴股份重大科技项目(SG88-2018-444B3) 广东省职业院校实习工作指导委员会项目(2023059) 

出 版 物：《南京理工大学学报》 (Journal of Nanjing University of Science and Technology)

年 卷 期：2023年第47卷第5期

页      码：685-691页

摘      要：为了提高约束条件下项目工期进度优化水平,采用免疫算法(Immunity algorithms,IA)对工期进度目标函数进行优化求解,并采用鲸群算法(Whale swarm algorithm,WSA)对免疫算法进行改进,以进一步提高IA队项目工期进度的优化精度。首先,对项目工期样本特征进行编码和向量化,确定约束条件和工期进度目标函数,然后以目标函数为抗原,建立IA工期进度优化模型。接着,采用WSA算法搜寻与抗原亲和度最高的抗体,通过WSA算法的猎物搜索、螺旋运动和包围运动等获得亲和度最高个体即为本次最优解。最后,IA根据抗体浓度可重新生成抗体,形成新的种群进行下次迭代求解最优适应度的抗体,获得的最优抗体即为工期进度调度结果。试验结果表明,在相同约束条件下,通过合理设置WSA参数和IA的浓度阈值,相比于其他工期进度优化算法,WSA-IA算法能够获得更优的工期和成本。

主 题 词：工期进度 免疫算法 约束条件 鲸群算法 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14177/j.cnki.32-1397n.2023.47.05.016

馆 藏 号：203124306...