云遗传算法用于解决多模项目调度问题（GA）

资 源 简 介

云遗传算法用于解决多模项目调度问题（GA）

详 情 说 明

云遗传算法（Cloud Genetic Algorithm, CGA）结合了传统遗传算法和云计算环境的优势，特别适用于解决复杂的多模项目调度问题。这类问题通常涉及多任务、多资源约束下的最优调度方案寻找，而云遗传算法通过并行计算和动态资源分配显著提升了求解效率。

在项目调度场景中，多模特性意味着任务可能以多种模式执行（如不同资源组合或时间窗口），这增加了传统优化方法的计算复杂度。云遗传算法通过以下机制应对挑战：1）将种群个体分布到云端节点并行评估适应度；2）利用虚拟化技术动态调整计算资源；3）采用精英保留策略加速收敛。

其核心流程仍保留遗传算法的选择、交叉和变异操作，但通过云平台实现了三方面的增强：1）大规模种群的快速演化；2）实时响应调度约束变化；3）支持多目标优化（如工期最短与成本最低的权衡）。实验表明，该方法相比单机遗传算法能减少约40%的收敛时间，尤其适合敏捷开发、智能制造等需要快速决策的场景。