在本論文中,使用蟻群演算法解決資源限制專案排程問題。最近幾年專案排程的研究已被許多學者重視,也有許多文獻被提出,其中有許多是採用泛用啟發式演算方法,試圖在較短的演算時間內獲致令人滿意的近似最佳解,例如遺傳演算方法、模擬退火演算、蟻群演算法與粒子群演算法等。然而,這些方法在求解效能上的表現仍然存在著可供改進之空間。究其原因,應在於演算方法本身對於開發與探索行為的控制未能達到適切的平衡,以致需要較長的求解的時間,所以本文利用分散式平行處理於強調累積搜尋經驗的開發行為將更容易收斂至區域最佳解。相對地,若過於強調未探訪或相對未探索區域之探索行為則將促使演算方法趨於不穩定狀態,造成不易收斂。因此,本論文以蟻群演算法的設計理念,來解決上述所提及的缺點。在傳統資源限制專案排程問題之資源並未特別將資源視為人力資源,但實務上許多專案之執行是透過不同人力專長資源加以完成,由於搜尋問題解所耗費的時間會隨問題規模變大而呈現指數成長,要解決以上的問題,在進行資源分配與排程的問題時加上平行同步的方式來做蟻群演算法運算,更大幅縮短求得解時間。實驗結果表示,蟻群系統是比螞蟻系統還好。
在本論文中,使用蟻群演算法解決資源限制專案排程問題。最近幾年專案排程的研究已被許多學者重視,也有許多文獻被提出,其中有許多是採用泛用啟發式演算方法,試圖在較短的演算時間內獲致令人滿意的近似最佳解,例如遺傳演算方法、模擬退火演算、蟻群演算法與粒子群演算法等。然而,這些方法在求解效能上的表現仍然存在著可供改進之空間。究其原因,應在於演算方法本身對於開發與探索行為的控制未能達到適切的平衡,以致需要較長的求解的時間,所以本文利用分散式平行處理於強調累積搜尋經驗的開發行為將更容易收斂至區域最佳解。相對地,若過於強調未探訪或相對未探索區域之探索行為則將促使演算方法趨於不穩定狀態,造成不易收斂。因此,本論文以蟻群演算法的設計理念,來解決上述所提及的缺點。在傳統資源限制專案排程問題之資源並未特別將資源視為人力資源,但實務上許多專案之執行是透過不同人力專長資源加以完成,由於搜尋問題解所耗費的時間會隨問題規模變大而呈現指數成長,要解決以上的問題,在進行資源分配與排程的問題時加上平行同步的方式來做蟻群演算法運算,更大幅縮短求得解時間。實驗結果表示,蟻群系統是比螞蟻系統還好。