變異率種群大小
最大遺傳代數
最優個體所在世代
專案資源的方差
0.70.08
50100
87511.2500
0.60.08
2002000
1884
434.6750
0.60.4100
1500
673459.8250
這裡我是給出了方差，但在遺傳演算法的評價函式中我是使用了方差的倒數。因為我們要求的是方差小的方案，而遺傳演算法中規定適應值為非負，而且在任何情況下都希望數值越大越好（看看遺傳演算法中選擇運算元的輪盤賭形式就知道了），所以不能直接使用方差作為染色體的適應度。我只是隨便把方差取倒數來用，只是為了先實現，再改進。實際上要考慮到適應度的分布，不要太離散了，不然的話就會有不正常的收斂。當然用了double還有考慮到c#雙精度浮點數的精度去到多少位。還有的就是根據李東南老師**，整個專案理想的資源消耗量應該是鐘形，而不是矩形這樣的話，評價適應度函式是有改進的地方。
還有就是李文雄老師周一晚來看了一下。他說遺傳演算法的核心是要儲存種群的多樣性，就像現實世界一樣，只有儲存種群多樣性才能逼近全域性最優解。他強調特別是執行到了後面各個個體都差不多，在進行交叉就意義不大了。要實現多樣性這一點，就要設計好遺傳演算法的各個運算元，例如都保留舊種群中某些個體，或者在新種群中挑一些適應度低的跟舊種群進行替換。具體要怎樣做就要自己設計了。
程式的大體框架是這樣的：
程式時序圖
程式類圖結構
兩個xsd檔案均是強型別的dataset，主要是方便資料的處理。通過command中的dataoperator讀取xml格式的project檔案（使用到型別化dataset），在通過dataaccess把資料填充到entity中。要注意的是project，task這幾個類是根據project檔案的xml標記設計的。
優化相關的全部設定在bussiness裡面，考慮到優化的方向不止資源均衡一方面（還有像如何調整每項工作的時間來縮短總工期），有把所以與資源均衡相關的都放到resourceequipoise中。而為了實現多種運算元，並能夠更新（就是相當於公升級），還設定乙個遺傳運算元的介面。在gaoperator中是介面的實現。這裡還要用一下patterns，我還沒有考慮好是用那個。
程式源**
實驗算例打包
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