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Improved genetic algorithm for multimode resource-constrained project scheduling considering carbon emission allowances
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AI
DOI：10.1080/01605682.2026.2687708.png)
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摘要
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在日益严格的气候政策下，项目调度中考虑碳排放至关重要。本研究考察了在可再生资源约束、项目级碳配额和碳交易价格下，资源受限的多模式项目调度问题，其中替代活动模式在资源消耗和碳强度上存在差异。目标是最小化总成本，定义为活动执行成本与买卖排放配额净成本之和。我们构建了一个成本最小化模型，融入了总量管制与交易机制，并推导出若干分析性质以识别不可行的活动模式选择，揭示活动模式变化对项目总成本的影响。基于这些性质，我们开发了一种结合可行性过滤和成本导向模式调整的混合遗传算法，并在种群初始化和进化过程中进行优化。基准实例测试表明，与最佳竞争方法相比，所提算法将平均相对偏差降低89%，且计算时间仅适度增加。敏感性分析进一步表明，放松项目截止日期系数和可再生资源强度可共同将总成本降低约4%；在测试的碳配额因子范围内，提高配额可将总成本降低最多约5%，而将碳价格因子从1.0提高到1.4会使总成本增加约24%，凸显了碳定价对项目经济性的强影响。
Keyword:
Project scheduling
optimization model
genetic algorithm
carbon emissions
multimode
期刊
IF:
2.7
论文数:
451
被引数:
9.2K
机构
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