Heuristic methods are the most common methods related to mission plann的简体中文翻译

Heuristic methods are the most comm

Heuristic methods are the most common methods related to mission planning described in the literature. They are usually based on genetic algorithms. A significant limitation of these methods is the inability to verify how far from the optimal solution is the feasible solution that is currently found. As in the case of MILP algorithms, there are many articles related to route planning describing how to solve problems using heuristic methods. Another group of algorithms, used for mission planning, are scheduling algorithms, one of which was used to compare with the method proposed in the article based on the MILP class problem. Scheduling algorithms are significantly more effective when tasks are given without an imposed order of execution. However, if one needs to consider time windows for task execution and task priorities, scheduling algorithms become NP-hard problem (Non-Polynomial problem).
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启发式方法是文献中描述的与任务规划相关的最常见方法。它们通常基于遗传算法。这些方法的一个显着限制是无法验证当前找到的可行解与最优解的距离有多远。与 MILP 算法一样,有许多与路线规划相关的文章描述了如何使用启发式方法解决问题。另一组用于任务规划的算法是调度算法,其中一个算法用于与文章中基于 MILP 类问题提出的方法进行比较。当给出的任务没有强加的执行顺序时,调度算法会显着更有效。然而,如果需要考虑任务执行的时间窗口和任务优先级,调度算法就变成了NP难问题(非多项式问题)。
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启发式方法是文献中描述的与任务规划相关的最常见的方法。它们通常基于遗传算法。这些方法的一个显著局限性是无法验证当前找到的可行解离最优解有多远。与MILP算法的情况一样,有许多与路线规划相关的文章描述了如何使用启发式方法解决问题。用于任务规划的另一组算法是调度算法,其中一组算法用于与本文中基于MILP类问题提出的方法进行比较。当在没有强制执行顺序的情况下给出任务时,调度算法明显更有效。然而,如果需要考虑任务执行和任务优先级的时间窗口,调度算法就会成为NP难题(非多项式问题)。
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启发式方法是文献中描述的与任务规划相关的最常见的方法。它们通常基于遗传算法。这些方法的一个显著限制是不能验证当前找到的可行解离最优解有多远。与MILP算法的情况一样,有许多与路线规划相关的文章描述了如何使用启发式方法来解决问题。用于任务规划的另一组算法是调度算法,其中之一用于与基于MILP类问题的文章中提出的方法进行比较。当给定的任务没有强加的执行顺序时,调度算法明显更有效。然而,如果需要考虑任务执行的时间窗和任务优先级,调度算法就变成了NP-hard问题(非多项式问题)。
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