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摘要
针对现实中广泛存在的多资源工序的资源分配问题,考虑基于资源使用的优先次序约束,以最小化加权完工时间为优化目标,构建了一类新的资源分配混合整数线性规划模型.其次,提出了Benders分解和禁忌搜索的混合算法,该混合算法以Benders分解为基本框架,将原问题分为提供资源分配方案的主问题和计算工序加权完工时间的子问题,并通过改进数学模型和添加禁忌搜索提高了混合算法的收敛速度.最后, 300个随机仿真算例测试结果表明,在相同时间下,求解小规模问题时,所提的Benders分解混合算法能获得距离商业求解器CPLEX最优解平均差距为0.86%的满意解;在求解大规模问题时,所提出的算法的性能表现优于CPLEX、禁忌搜索算法、变邻域搜索算法和Benders分解嵌入遗传算法的混合方法,能给出更好的资源分配方案,与CPLEX相比,上界和下界分别改善了4.74%和9.62%.
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