多模式多资源均衡及基于动态种群的多目标微粒群算法

研究了多模式多资源均衡问题, 该问题需要动态选取每项任务的执行模式, 并综合考虑项目截止日期和资 源限额等约束. 将种群竞争模型嵌入到基于Pareto 的向量评价微粒群算法(VEPSO-BP) 中, 提出了一种新的基于动 态种群的多目标微粒群算法(MOPSO-DP). 通过实例测试了MOPSO-DP 的性能, 并与VEPSO-BP 进行了对比. 实验 结果表明, MOPSO-DP 能取得更为丰富且优化效果更好的Pareto 非支配解.