RCPSP，遗传算法，模拟，超︰ 启发式算法，资源受限项目调度问题

资 源 简 介

RCPSP，遗传算法，模拟，超︰ 启发式算法，资源受限项目调度问题

详 情 说 明

资源受限项目调度问题（RCPSP）是项目管理领域的经典难题，其核心在于如何在有限资源条件下合理安排任务顺序。这类问题具有NP难特性，传统数学方法难以高效求解。

遗传算法作为启发式算法的代表，通过模拟生物进化机制为RCPSP提供了创新解决方案。算法首先将调度方案编码为染色体，常见采用活动列表或随机键编码方式。初始化阶段生成包含多个染色体的种群，每个染色体代表一个可能的调度方案。

适应度函数的设计至关重要，通常以项目工期作为评估标准。算法通过选择、交叉和变异操作模拟自然选择过程：轮盘赌或锦标赛选择保留优质方案；两点交叉或优先权交叉操作混合父代特征；而变异操作则通过随机调整任务顺序保持种群多样性。

该算法在资源冲突处理上展现出独特优势，通过解码步骤将染色体转化为可行调度时，能动态调整任务开始时间以满足资源约束。实验表明，遗传算法在中等规模RCPSP问题上能在合理时间内获得近似最优解，其性能显著优于简单启发式规则，尤其在处理多资源类型、复杂优先级约束的场景时更具优势。