任务可拆分项目调度：混合遗传算法求解

"任务可拆分项目调度问题 (2006年)，雒兴刚，汪定伟，唐加福，东北大学" 在项目管理中，经典的资源受限的项目调度问题通常假设任务是不可拆分的，即每个任务必须一次性连续执行，不允许中断。然而，在实际的企业操作中，很多任务是可以被分解成多个阶段来完成的。任务可拆分项目调度问题（Time-Splittable Tasks）考虑了这一现实情况，它研究如何在资源有限的条件下，通过拆分任务以达到优化项目整体工期的目标。 本文作者提出了一个针对任务可拆分项目调度问题的数学模型，旨在最小化项目的总执行时间。然而，由于存在大量任务、任务持续时间较长或者时间粒度较小的情况，这个模型的解空间可能非常庞大，导致精确求解变得困难。为了解决这一问题，作者提出了一种结合邻域搜索方法的混合遗传算法。 混合遗传算法是一种结合了遗传算法和局部搜索策略的优化方法。在这个算法中，编码方案用于表示可能的调度方案，解码规则则将这些编码转化为实际的执行顺序。适值函数是评估解的质量，这里可能是基于总项目工期来设计的。选择方法决定了下一代个体的生成方式，通常包括轮盘赌选择等策略。交叉算子和变异算子是遗传算法中的关键操作，用于生成新的解并保持种群的多样性。 文章详细阐述了这些算法组件的实现方法，并通过具体算例验证了算法的有效性。通过对比任务不可拆分和可拆分两种情况下的最优解甘特图，展示了算法在处理任务可拆分问题上的优势。 关键词：项目调度，资源受限，遗传算法，可拆分任务，邻域搜索，进一步突显了文章的核心研究领域和所采用的解决策略。中图分类号和文献标识码则表明了这篇文章属于计算机科学技术领域，具有学术研究价值。 这篇2006年的论文提供了对于任务可拆分项目调度问题的一个新颖且实用的解决方案，它结合了理论建模和优化算法，为实际项目管理提供了有价值的参考。通过混合遗传算法的运用，可以更有效地处理大规模、复杂资源限制下的任务调度问题，提高项目执行效率。