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English(EN) Surrogate-Assisted Genetic Programming with Phenotypic Characterisation in Dynamic Multi-Mode Project Scheduling

新方法增强了人工智能驱动的项目调度启发式方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的方法，使用代理辅助遗传编程（GP）来改进动态多模式资源受限项目调度的启发式规则。该方法旨在通过使用表型表征（PC）来估计性能，从而降低GP中适应度评估的计算成本。研究探讨了三种PC编码方案——优先级-值、秩和二进制——并发现二进制编码结合欧氏距离对于指导进化搜索最为有效。研究结果表明，除了识别有希望的后代之外，控制冗余和保持行为多样性对于成功的代理辅助GP至关重要。 AI

影响 增强了人工智能在复杂调度任务中的能力，有望提高项目管理的效率。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了使用遗传编程优化调度启发式方法的新颖方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yuan Tian, Yi Mei, Mengjie Zhang ·

    动态多模态项目调度中的表型表征辅助遗传编程

    arXiv:2609.14418v1 Announce Type: cross Abstract: Dynamic multi-mode resource-constrained project scheduling requires decisions to be made under precedence constraints, limited resources, multiple execution modes, and uncertain activity durations. Genetic programming (GP) can aut…

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