Instance-driven evolution of constructive heuristic ensemble for the stochastic resource allocation problem with time windows

Danjing Wang

doi:10.1016/j.swevo.2026.102381

Instance-driven evolution of constructive heuristic ensemble for the stochastic resource allocation problem with time windows

2026-04-06

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DOI：10.1016/j.swevo.2026.102381

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本文研究了时间窗约束下的随机资源分配问题（SRA-TW），该问题在复杂系统中广泛存在。在SRA-TW中，每个资源分配至每个任务的时间受限于时间窗，任务完成由时间依赖的成功概率描述，目标为最大化任务总期望收益。为应对多样的SRA-TW场景，亟需一种高效通用的求解方法。我们提出了一种多种构造启发式算法（CHs）的集成方法，该方法保留了单个CH的计算效率，并利用其互补性以实现更优的整体性能。进一步提出了一种三层实例驱动进化框架（IDEF），其中难以处理的SRA-TW实例引导集成方法的适应性进化。在底层，设计了一种基于径向基函数网络（RBFN）的CH（RCH），用于快速构建每个实例的决策方案，通过增量处理时间约束确保可行性。在中层，提出了一种进化元优化算法（EMOA），用于同时搜索能够解决多个实例的RCH集成（E-RCH）。在顶层，通过迭代利用难以处理的实例驱动EMOA生成新的RCH。通过整合这些RCH并利用历史实例进行优化，E-RCH的泛化能力逐步提升。实验结果表明，通过IDEF构建的E-RCH能够在各类测试实例中快速生成具有更高期望收益的决策方案，优于相关问题的现有最优算法。

Keyword:

Stochastic resource allocation

Time windows

Constructive heuristics

Ensemble method

Instance-driven evolution

Instance-driven evolution of constructive heuristic ensemble for the stochastic resource allocation problem with time windows

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