1001021444

#" 遗传算法原理及遗传算子设计
# $ ! " 遗传算法基本概念 遗传算法是 #’ 年代 由美 国 671:7;<= 大 学的 >-??<=@ 教 授提出并发展起来的。!A#) 年，>-??<=@ 教授 发表了第 一本 比较系 统论 述 遗 传 算法 的 专 著 《 5@<B2<27-= 7= C<2D,<? <=@ 5,279717<? EF820G8 》 。遗传算法利用生 物界优胜优 胜劣汰的 自 然法则，通过不断 改变 可行方 案的 设计参 数，从而 最终 得 出理想的设计 方案。以 下是二 者之 间的类 比：生物 进化 中 染色体的基因改变 是靠繁 殖（ 交叉） 和 变异实 现的。生 物 在长期的繁衍 中，通过 个体之 间的 竞争，持 续不断 地淘 汰 染色体的基因 差的个 体，保留 染色 体的 基因好 的个 体，使 种群质量逐步 提高；在 遗传优 化算 法中，也 可以通 过旧 方 案产生出新的 方案，例 如，两个 旧方案 某一 参数的 值可 以 对调（ 称为交 叉） ，或者 随机 改变 旧方 案中 某一 参 数的 值 （称为变异） 。遗传优化算 法的一 个方案 相当于生 物进化 中 的一个个体；遗传优 化算法 方案 中可 以调整 的参 数相当 于 生物进化中染色体； 遗传优 化算 法方 案中参 数的 值相当 于 生物进化中染 色体 的基因。生 物进 化中，通 过个 体之间 的 竞争，淘汰了基因 差的 个体，生 存下来 的自 然就 是基因 好 的个体；而在遗传 优化 算法 中，必须给 出一 个评 判方案 好 与坏的标准，以便 经过 多次 的进化 运算，得 出我 们认为 好 的方案。例如，对于 施工 网络 计划，我 们可以 确定 为以 资 源使用的均方差最小为目的。 #$ #" 遗传算法的实施过程 #$ #$ !" 编码 题实 式 传统的遗传算 法常使 用二 进制编 码，笔者 认为 对此 问 编码更为有效。
冼标， 陈存恩， 李东南
（华南农业大学水利与土木工程学院， 广州 )!’"&$）
* * 【摘* 要】 ： 本文提出了土木工程项目施工 网络计划资源 优化的必要性； 研究了 采用遗传算法用于施 工网络计划 资源 优化的算子设计； 编制了 基于 遗传 算法的 以工 期固定、 资源 均衡为目的的资源优化程序。通 过运行算 例， 显 示优于 +,-. /012 的优化结果。 * * 【关键词】 ： 施工 网络计 划； 遗 传算法； 资源 均衡 优化； 适 应度函数 * * 【中图分类号】 ： 34#!* * * 【 文献标识码】 ： 5 的，其主要原因在于 好的 网络计 划可 以带来 可观 的经 济效 益和良好的社 会效 益。例如，某 个资 源经过 优化 的工程 项 目网络计划可以 大幅度 削减 用工人 数的 高峰，使 与工 人相 关的其他资源 如临 时用房、 设备、材 料和投 入的 技术管 理 人员等能 更均 衡 有效 地 利用。并 且， 由于 降 低管 理 强 度， 使工程质量更容易得到保证。 国外的一些商 业软 件有一 定的 优化功 能。以在 我国 广 为流行的 671,-8-92 +,-/012 为例， 网络资 源优 化采用 的是 基 于准则的方法，但优 化的结 果尚 不能 满足工 程实 际应用 的 要求。国内尚未见到 网络计 划资 源优 化的相 应的 软件和 实 际工程应用。以国内 最为流 行的 梦龙 工程项 目管 理软件 为 例，该软件尚没 有网 络资源 优化 的功能。 因此，研 究网 络 计划资源优化的算法以及相应的软件，是非常必要的。
!" 问题的提出
* * 工程项目的施 工组 织计划 通常 由几 百道工 序组 成，由 此组成的网络计划 表示 各工序 的逻 辑关 系。网络 计划起 到 控制工程建设 进度、控 制各种 资源 投入 量的作 用，从而 在 预定的工期内保质 保量 地完成 项目 施工 任务。在 项目施 工 的全过程中，涉及 到大 量生产 过程 和资 源使用 的过 程，网 络计划就是由这些过程组成。 实际上，完成某个 项目 施工的 网络 计划 的解空 间非 常 大，也就是为了完 成该 项目 施工，可以 用多 种不 同的网 络 计划实现。根据承 包部 门的 工程技 术条 件、资金 情况和 业 主的工期和质量要 求，工 程设计 人员 总可以 定出 一些评 价 指标来评价网 络计 划的优 劣，例如， 资源均 衡就 是网络 计 划常用的评价指标。 然而，在浩如烟 海的 解空间 中，找到 针对 该工 程的 最 好的网络计划 是非常 困难 的。从 $’ 世纪 "’ 年 代网 络计 划 诞生起，直到现在， 人们一 直致 力于研 究网 络计 划的优 化 问题，传统的运筹学 虽然是 解决 方案 寻优这 一类 问题的 一 个数学分支，但是， 对于网 络计 划优化 这一 类组 合优化 问 题，仍然是束手 无策。目 前，网络 计划的 优化 是采 用一 些 基于准则的 算法。该 方法能 找到 比较好 的解， 但是，找 不 到最优解， 而且，不 知 道找 到的 解 与最 优 解 之间 的 差别。 近十几年兴起的现 代优 化方 法包括 了模 糊理论、 模拟退 火 算法、人工神经网 络等 启发 式方法， 主要解 决复 杂的组 合 优化问题，这些方 法还 处于 发展阶 段，对于 各种 复杂的 优 化问题，有时有效，有时又失效。 遗传算法是近几 十年 发展起 来的 一种完 全不 同于 以往 传统数学的优 化方 法，在这 几十年 中，遗传 算法 证明了 自 己有强大的生命 力，在调 度问题 和机 器人系 统等 问题 都取 得了可喜的成 果。网络 计划 的优化 与调 度问题 一样，也 属 于组合优化问 题，若能 用遗 传算法 得到 解决，则 带来的 经 济效益和社会效益是非常巨大的。 从工程应用的 角度 考虑，网 络计划 的优 化是非 常迫 切
《四川建材》 $’’" 年第 & 期* * *
* * * * * * 网络信息技术应用 !
【 文章编号】 ： !"#$ % &’!! （$’’" ） ’& % ’!’’ % ’(
遗 传 算 法 用 于 工 程 项 目 网 络 计 划 的 资 源 优化