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摘要
资源约束项目调度问题是一类经典的组合优化难题，有着广泛的工程应用背景。自二十世纪六十年代起，该问题的优化方法层出不穷，但至今仍未存在一种算法能在整个问题空间中取得良好表现。针对这一挑战，本文提出了一种二阶段演化帝国竞争算法（two-stage evolutionary imperialist competitive algorithm，TSE-ICA）。首先，基于由关键路径法得到的组块提取策略，提出两种分别用于种群多样性开发和高效收敛的同化算子，通过在不同阶段选择合适的同化算子实现二阶段演化框架的构建。其次，基于组块的改进革命机制包含插入和乱序两种邻域搜索策略，帝国竞争机制则通过收集不同帝国的收敛信息实现参数的自适应调整。最后，利用记忆库引导种群进化，提高算法的收敛速率。TSE-ICA的最佳参数设置由Taguchi法的实验设计方法确定。数值实验面向典型实例库PSPLIB中的3个实例集J30、J60和J120对TSE-ICA执行了性能测试，并基于两种评价标准与17种先进的元启发式算法进行性能对比。实验结果显示，TSE-ICA具有较好的优化性能和收敛效率，初步验证了所提改进机制的有效性和所提算法的问题适用性。
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单位福建工程学院; 交通运输学院
