Sammanfattning I detta papper Hybrid Ant Colony Optimization (HANTCO) metod för att lösa Multi-Skill Resource Constriced Project Scheduling Problem (MS-RCPSP) har presenterats. Vi har föreslagit hybrid tillvägagångssätt som kopplar klassisk heuristiska prioritetsregler för projektplanering med Ant Colony Optimization (ACO). Dessutom har ett nytt tillvägagångssätt för uppdatering av feromonvärdet föreslagits, baserat på både de bästa och sämsta lösningarna som lagras av myror. Syftet med detta dokument är att undersöka användbarheten och robustheten hos ACO och dess hybrider med prioriterade regler för att lösa MS-RCPSP. Experiment har utförts med hjälp av artificiellt skapade dataset instanser, baserat på verkliga en. Vi publicerade de fall som kan användas som riktmärke. Presenterade resultat visar att ACO-baserad hybridmetod är en effektiv metod. Mer riktad sökning av hybrider gör detta tillvägagångssätt mer stabilt och ger mestadels bättre resultat än klassisk ACO. Nyckelord myrkolonioptimering · projektplaneringsproblem · metaheuristics · hybrid ACO · multi objektiv optimering · referensdatauppsättning 1 Inledning
Myszkowski m.fl. REF föreslog en hybrid ACO-algoritm baserad på klassiska heuristiska prioritetsregler med ACO-algoritm.
Hybrid Ant Colony Optimization in solving Multi-Skill Resource-Constrained Project Scheduling Problem
{'venue': 'Soft Computing 19(12), 3599-3619 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}