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文檔簡介
1、近年來改進的遺傳算法越來越多的用于解決現(xiàn)實世界的問題,并取得有重大的意義及成果。遺傳算法融合各種技術,并在其算法框架中與其他算法混合以取得最好結(jié)果。
本文主要研究遺傳算法與不同優(yōu)化算法相結(jié)合之后的搜索效果。研究主動與增強技術的穩(wěn)定性,可行性適應性以可替代操作性。本文介紹的搜索方法分別有:調(diào)整方法、基于系統(tǒng)分布的搜索方法、以適應度為中心的搜索方法以及局部搜索方法。通過使用這些搜索工具,能有效保持遺傳算法的全局搜索與局部搜索之間的
2、平衡。通過運用新的搜索工具以及搜索方式,本文設計了一種HGA算法。
此外,本文將不同的改進方式應用于遺傳算法進行比較。比較算法有以下幾種:Walls文獻中的HybridGA,Lin研究的SGS應用于遺傳算法,Elloumi研究中的進化算法EA,Wang文獻里的估計分布算法EAL。最后,本文研究了基于案例的不同調(diào)度方案:半主動調(diào)度、主動調(diào)度,無延遲調(diào)度,并且設計一種混合遺傳算法應用于服裝企業(yè)資源約束項目調(diào)度的實例,試驗結(jié)果驗證本
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