基于关键链方法的MATLAB遗传算法项目调度优化系统

资 源 简 介

该项目应用关键链项目管理理论与遗传算法，开发MATLAB项目调度优化工具。系统通过分析任务依赖性和资源约束，提取关键链并利用遗传算法优化调度方案，有效平衡工期与资源利用率。

详 情 说 明

基于关键链方法的遗传算法优化项目调度系统

项目介绍

本项目针对资源受限的项目调度优化问题，创新性地结合了关键链项目管理（CCPM）思想与遗传算法（GA）智能优化技术，构建了一套高效的项目调度求解方案。系统通过分析项目活动的依赖关系、资源约束及工期不确定性，识别关键链作为优化核心，并利用遗传算法进行全局优化搜索，最终生成工期最短、资源均衡的最优调度方案。本系统适用于工程项目管理、研发项目规划、生产计划排程等多种场景。

功能特性

• 关键链识别与缓冲管理：基于活动依赖与资源约束，自动识别项目关键链，并科学设置项目缓冲与接驳缓冲，以应对工期不确定性。
• 遗传算法全局优化：采用遗传算法进行调度方案的全局搜索，通过选择、交叉、变异等操作迭代进化种群，快速逼近最优解。
• 多约束处理能力：能够同时处理活动间的逻辑顺序约束和多种资源的可用量约束。
• 丰富的可视化输出：提供最优调度的甘特图、关键链活动序列、资源负荷曲线以及算法收敛过程图，结果直观清晰。
• 灵活的参数配置：用户可根据项目特点和优化需求，灵活设置遗传算法的各项参数（如种群大小、迭代次数等）以及项目数据。

使用方法

1. 准备输入数据：按照系统要求的格式，准备以下输入文件或数据：

* activity_list.csv: 包含活动编号、名称、预估工期的活动列表。 * dependency_matrix.csv: 描述活动间前驱后继关系的矩阵文件。 * resource_requirements.csv: 记录每个活动对各种资源需求数量的表格。 * 在配置文件中设置资源总量上限以及遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等）。

1. 运行主程序：执行系统的主程序入口文件，系统将自动载入数据并开始优化计算。
2. 查看与分析结果：程序运行结束后，系统会在指定输出目录生成：

* 最优项目调度的甘特图（gantt_chart.png）。 * 关键链活动序列及缓冲设置报告（critical_chain_report.txt）。 * 包含各活动详细开始与结束时间的调度表（schedule.csv）。 * 资源使用情况随时间变化的图表（resource_usage.png）。 * 遗传算法优化过程中的适应度变化曲线图（fitness_curve.png）。

系统要求

• 操作系统： Windows 10/11, macOS 10.14+, 或主流Linux发行版（如Ubuntu 18.04+）。
• 运行环境： MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱： 需要MATLAB的优化工具箱（Optimization Toolbox）用于算法计算，以及基础绘图功能用于结果可视化。

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制中心，整合了所有核心功能模块。其主要能力包括：初始化项目数据与算法参数，调用关键链识别模块分析项目约束，驱动遗传算法进化流程以搜索最优调度方案，监控算法收敛状态，以及在优化完成后协调各输出模块生成甘特图、资源负荷图、关键链报告等最终结果。