面向综合作业调度的簇群优化算法

传统遗传算法不仅易出现早熟现象,而且计算实际应用中的大规模综合作业调度解效率较差。通过研究遗传编码规律和并行计算原理,提出了一种簇群并行遗传算法。利用簇群抱团思想对种群进行划分,将划分后的种群分布到不同的并行机上运行,以此提高初始种群的多样性,保证算法的执行效率和搜索空间。同时,设计了一种动态种群调整策略,在各“簇”种群趋于局部最优时自动调整种群结构,从而达到全局收敛。在FT10问题和一组综合作业调度数据上的仿真结果表明,算法在保证寻优速度的同时提高了解的稳定性。