[發明專利]基于前級項目的多項目選址機制在審
| 申請號: | 201610486571.X | 申請日: | 2016-06-28 |
| 公開(公告)號: | CN107545343A | 公開(公告)日: | 2018-01-05 |
| 發明(設計)人: | 鄭麗娜 | 申請(專利權)人: | 上海洋啟投資中心 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 201399 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 項目 多項 選址 機制 | ||
1.基于前級項目的多項目選址機制, 其特征是:項目規劃里面可以對項目進行多個前級項目選擇, 只有前級項目完成后才啟動這個項目;骨干微粒群優化算法利用一個關于微粒全局引導者和局部引導者的高斯分布完成微粒位置的更新,具有無需設置慣性權重和學習因子等控制參數的優點。
2.根據權利要求1所述的項目規劃里面可以對項目進行多個前級項目選擇, 只有前級項目完成后才啟動這個項目,其特征是:多人多子項目在項目列表;項目列表由項目分類樹進行規劃分類:規定期限,分配項目權重;所有的子項目是2層特殊結構,分類目錄+項目數據形式存在;在項目列表可進行2次自動創建指定人員和大量子項目;對項目進行預覽規劃; 按照所有參與人員按照時間軸進行橫向比較,并且對人員可進行任意增減;項目規劃里面可以對項目進行多個前級項目選擇, 只有前級項目完成后才啟動這個項目。
3.根據權利要求1所述的骨干微粒群優化算法利用一個關于微粒全局引導者和局部引導者的高斯分布完成微粒位置的更新,具有無需設置慣性權重和學習因子等控制參數的優點,其特征是:與傳統微粒群優化算法相比,BB-PSO更為緊湊簡潔,并且不需要調節任何控制參數;將BB-PSO算法用于具有離散變量的多項目選址問題,提出一種改進的骨干微粒群優化算法;首先,給出多項目選址問題的優化模型;接著,通過定義微粒解碼方式,給出微粒的適應值評價方法;通過解決微粒引導者的選擇和微粒位置的更新等關鍵算子,給出所提方法的具體步驟;最后,驗證所提方法的有效性。
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