改进布谷鸟搜索算法提升资源受限项目调度效率

本文主要探讨了资源受限项目调度问题(RCPSP)，这是一种在运筹学领域内具有挑战性的优化问题，旨在找到在满足项目的时间和资源限制下的最佳任务执行计划，以实现如最短工期、最低成本或资源均衡等目标。由于其理论模型复杂且属于NP完全问题，寻求全局最优解往往难以用多项式时间复杂度的算法解决。 作者提出了一个改进布谷鸟搜索(ICS)算法，这是一种启发式搜索方法，针对RCPSP的特点进行了创新。首先，ICS在解空间表示上采用了一种适应莱维飞行的特性，即任务调度顺序优先级编码方案，这种编码方式能够更好地捕捉到问题的结构和搜索空间。通过串行调度的方式，ICS有效地处理了问题求解。 为了提升算法的收敛速度和避免陷入局部最优解，ICS对经典布谷鸟搜索算法(CS)的局部搜索策略进行了增强。具体来说，该算法引入了精英个体的局部搜索策略，这意味着搜索过程中会优先考虑那些表现出色的解，以减少搜索过程中的浪费。同时，还加入了首领的寿命衰老机制，即随着时间的推移，较低表现的个体会被淘汰，进一步优化搜索效率。 通过对PSPLIB基准测试问题J30、J60和J90的实验，作者验证了ICS算法相较于CS算法在求解速度和结果质量上的优势。实验结果显示，ICS算法不仅收敛更快，而且能获得更好的调度结果，这表明其在实际应用中具有显著的性能提升。 这篇论文为资源受限项目调度问题提供了一种高效的求解策略，通过结合莱维飞行搜索、精英个体搜索和寿命衰老机制，改进了布谷鸟搜索算法，为大规模RCPSP问题的求解提供了一种新的有效途径。这一研究成果对于运筹学和优化领域的研究者以及实际项目管理具有重要的理论和实践价值。