【摘要】：遗传算法在资源受限项目调度领域取得了广泛应用。本节主要对经典RCPSP问题的遗传算法进行简要的分析。事实上，现有文献中的遗传算法已经不局限于经典RCPSP问题，而是有了大量的拓展。此外，还有与其他算法结合的各类混合遗传算法。此外，目前已经有若干能够搜索Pareto最优解集的多目标优化遗传算法，但在多目标项目调度领域的应用和研究还相对比较少。
遗传算法在资源受限项目调度领域取得了广泛应用（Lancaster and Ozbayrak，2007）。本节主要对经典RCPSP问题的遗传算法进行简要的分析。
事实上，现有文献中的遗传算法已经不局限于经典RCPSP问题，而是有了大量的拓展。例如，多模式项目调度问题（Lova et al.，2009；Mori and Tseng，1997），具有现金流的项目调度问题（Ulusoy et al.，2001），抢占式项目调度问题（Ma et al.，2019；Shou et al.，2015；Van Peteghem and Vanhoucke，2010；雒兴刚等，2006；寿涌毅等，2014a），不确定条件下的项目调度问题（Kim et al.，2003；刘士新、宋健海，2008；王宏等，2006；寿涌毅、王伟，2009）。此外，还有与其他算法结合的各类混合遗传算法（Valls et al.，2008；Yannibelli and Amandi，2013；胡仕成等，2004）。(www.xing528.com)
此外，目前已经有若干能够搜索Pareto最优解集的多目标优化遗传算法（Coello and Pulido，2001；Deb et al.，2002），但在多目标项目调度领域的应用和研究还相对比较少。
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