动态多项目资源配置：免疫遗传算法求解

"该文研究了在动态环境中，面对不定期追加的新项目，如何进行动态多项目多任务的选择计划资源配置。作者建立了数学模型，利用资源配置偏差作为性能指标，同时考虑了项目权重、项目间及任务间的继承约束，构建了项目和任务的时序及资源约束表达式，形成动态规划模型。为了求解这一模型，他们引入了免疫遗传算法，结合克隆选择原理的免疫机制和遗传学中的基因重组规则，设计了一种新的计算方法。通过实际数据的数值实验，证明了所设计的模型和算法的有效性，其在不同环境下生成的可行决策方案优于其他比较算法的结果。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 动态多项目多任务资源配置：在资源有限的情况下，如何有效地分配资源以应对不固定时间加入的新项目，确保多个项目和它们的任务能够顺利进行。 2. 数学模型构建：作者构建了一个以资源配置偏差为评价标准的模型，该模型考虑了项目权重、项目间和任务间的继承关系，以及时间顺序和资源约束。 3. 动态规划：使用动态规划来解决这个问题，动态规划是一种能处理随时间变化的决策问题的数学工具，它能有效地处理项目选择和资源分配的问题。 4. 免疫遗传算法：为了解决上述模型，作者提出了一种结合了免疫机制（源自克隆选择原理）和基因重组规则的优化算法。免疫遗传算法能模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解决方案。 5. 性能评估：通过实际数据的数值实验，验证了模型的合理性以及算法的优越性。实验结果表明，提出的算法在各种条件下都能提供更优的决策方案。 6. 项目选择计划问题：在资源和人力有限的情况下，如何从众多项目中选择一部分由企业内部完成，其余则外包，这是项目管理中的一个重要决策问题。 7. 克隆选择算法的改进：基于先前的研究，作者改进了克隆选择算法，使其更适合解决资源受限的多项目选择计划问题。 8. 免疫优化：免疫优化算法是受到生物免疫系统启发的一种优化方法，能有效解决复杂问题的全局优化。 9. 多项目管理挑战：传统的单一项目管理模式已经不能适应现代企业的需要，多项目管理面临着如何有效配置资源和选择执行项目的挑战。 10. 文献比较：通过与其他已有的模型和算法进行比较，证明了新模型和算法的创新性和实用性。 这些知识点对于理解动态环境下的项目管理和资源配置策略，以及优化算法在实际问题中的应用具有重要的理论和实践价值。