ارائه مدلی یکپارچه برای انتخاب سبد پروژه و سرمایه گذاری در منابع با هدف بیشینه سازی ارزش خالص فعلی و حل آن توسط الگوریتم ژنتیک

Abstract

در این مقاله، یک مدل بهینه سازی جهت انتخاب بهترین سبد پروژه از بین پروژههای موجود، بهترین سطح<br />استخدام منابع، سپس زمانبندی پروژههای انتخاب شده جهت بیشینه کردن ارزش خالص فعلی با رعایت<br />محدودیتها ارائه شده است. چون مدل توسعه یافته در زمره مسایل سخت از نظر محاسباتی قرار دارد، لذا برای<br />حل این مساله یک الگوریتم فراابتکاری بر مبنای الگوریتم ژنتیک پیشنهاد شده است. در الگوریتم حل<br />پیشنهادی علاوه بر کاربرد عملگرهای معمول ژنتیک مانند تقاطع و جهش از عملگرهایی هوشمند جهت<br />جستجوی محلی در حوزه منابع و جابجایی فعالیتهای با جریان مالی منفی استفاده شده است. پارامترهای<br />کلیدی الگوریتم در راستای تسریع همگرایی آن با استفاده از روش تاگوچی تنظیم شده است. سپس تعداد 90<br />مساله آزمایشی، شامل 30 مساله در ابعاد کوچک، 30 مساله در ابعاد متوسط و 30 مساله در ابعاد بزرگ با<br />استفاده از روش پیشنهادی حل شده وکارایی آن گزارش شده است. همچنین در مسائل سایز کوچک<br />جوابهای حاصل از الگوریتم ژنتیک با جوابهای بهینه موضعی مدل ریاضی بدست آمده با نرمافزار لینگو<br />مقایسه شده، که میانگین جوابهای حاصل از الگوریتم ژنتیک بهتر از جوابهای بهینه موضعی حاصل از لینگو<br />بوده است. در مسائل سایز متوسط و بزرگ که هیچ جوابی با استفاده از لینگو در زمان محدود شده بدست<br />نیامده بود، نتایج نشان میدهد که جوابهای حاصل از الگوریتن پیشنهادی دارای پایداری مناسب میباشند.