摘要
分析了影响遗传算法全局搜索能力的因素,并有针对性地提出一种新的变形遗传算法——家族保护遗传算法(Kindred-Protected GA,KPGA),以提高算法的全局搜索能力和计算性能。同时以经典设备布局问题为例进行探讨,将结果与Chae、 Junjae等采用一般遗传算法得出的结果、以及与Jajodia等人采用模拟退火算法得出的结果相比较,发现KPGA得出的布局结果有明显的改善。
Hindrances to the performance of genetic algorithm are analyzed, and a new variant of genetic algorithm named kindred-protected genetic algorithm (KPGA) is presented. KPGA is applied to solve facility layout problem, a kind of quadratic assignment problem (QAP), and much better solution can be achieved compared with that of Chae using traditional genetic algorithm and that of Jajodia using simulated annealing algorithm.
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期186-188,共3页
Computer Engineering
基金
广东工业大学青年基金(012023)
广东工业大学博士基金(033005)
关键词
遗传算法
家族保护遗传算法
设备布局
模拟退火算法
Genetic algorithm
Kindred-protected G A(KPGA)
Facility layout
Simulated annealing algorithm.
