《表3 J60作业规模数据的实验结果》

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《不确定环境下项目拆分和带缓冲时间的多项目协同调度研究》

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为了验证本文算法的精确性，通过采用CPLEX软件求解所提的数学模型，并与本文算法进行对比，引用标准算例库PSPLIB中三种不同的作业规模算例J30、J60、J90进行数据实验。当前研究表明，精确算法在求解大规模问题时，难以在合理的时间内求得目标最优解[15]，类似地，本文数学模型在CPLEX软件中求解的时间也比较长，为了方便比较，在三种作业规模下分别随机选取10个算例进行验证比较。由3.1节的结论可知，本文算法在J30、J60、J90三种不同规模下的发现概率Pa被设置为0.25和0.45更容易求得最优解，因此本节中算法参数对比分别设定为:n=50、100、200；Pa=0.25、0.45；最大迭代次数iter=100、200。表2～4分别列出了三种数据规模数据的实验结果。其中OS为CPLEX软件运行所得最优解或最低界，TARV为由本文算法所得的最优解，平均偏差值AVG/GAP代表的是本文所求的结果与参考历史最优解的偏差值，偏差值越小代表越接近最优解，由公式可计算得出，AVG/GAP=（TARV-OS）/OS。由表2～4可知，由CPLEX所求得的结果在这选定的10个测试集上均达到了历史参考值，然而它的建模和设置约束传播条件，求解过程均复杂，且时间较长，但本文算法在运算求解时间上有明显的优势。由表2、3看出，当作业规模为J30、J60时，本文算法与CPLEX软件最优解之间的平均GAP分别为1.04%、2.05%，可见，在相对较小作业规模的条件下，本文算法与CPLEX软件最优解相差甚小，从而验证了本文算法的有效性。且本文算法在运算求解时间上有着明显的优势，特别是对于作业规模较大的J90算例，在可接受时间（7 200 s）内无法采用CPLEX软件求得最优解，但本文方法可求得，因此所提算法在运算时间上有较大优势。