Resumen

En este trabajo se propone un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de partículas (PSO) y evolución diferencial (DE) para encontrar una solución factible al problema de programación de proyectos multimodo con recursos limitados (MRCPSP). El algoritmo propuesto utiliza una estructura de codificación de dos niveles. La estructura de nivel superior se codifica para la secuencia de programación, que se optimiza mediante el algoritmo PSO. La estructura de nivel inferior se codifica para el modo de ejecución del proyecto, y el algoritmo DE se utiliza para resolver el modelo de programación óptimo. La eficacia y las ventajas del algoritmo propuesto se ilustran utilizando la función de prueba de la biblioteca de problemas de programación de proyectos (PSPLIB) y comparándola con otros métodos de programación. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto puede resolver bien el MRCPSP.

• Materias:Control del proceso Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:algoritmo, estructura de niveles, biblioteca de problemas de programación de proyectos, modelo de programación óptima, otros métodos de programación, optimización por enjambre de partículas, modo de ejecución de proyectos, problema de programación de proyectos, mrcpsp, algoritmo de
• Keywords:algorithm, level structure, project scheduling problem library, optimal scheduling model, other scheduling methods, particle swarm optimization, project execution mode, project scheduling problem, mrcpsp, de algorithm