一种求解作业车间调度问题的文化遗传算法

针对传统遗传算法缺乏有效指导,容易陷入局部极值的缺点,提出了以一种采用种群空间和信仰空间的双层进化结构进行寻优的作业车间调度算法。该算法针对调度问题的特点,以遗传算法为主群体空间,利用优良调度方案的知识信息构成信仰空间。为充分利用父代个体的优良特征加速收敛,算法采取不同的策略在主群体空间中指导遗传操作,在选择操作中引入k近邻法的思想进行动态学习,在变异操作中通过选择合适的变异点进行邻域搜索变异。典型算例的仿真实验与分析表明,算法在计算效率和求解质量上均具有较好的效果。

一种求解TSP的高效遗传算法

根据TSP适应度地貌特征,通过将传统的反转变异算子(Simple Inversion Operator,SIM)与插入变异算子(Insertion Operator,IM)进行组合,设计出了一种可变邻域搜索的复合变异算子(Greed Invert-Insertion Operator,GIIM)。在此基础上,结合常规的部分匹配交叉(PartiallyMatched Crossover,PMX)与带有精英策略的退火选择,构造出了一种求解TSP的高效遗传算法(SEGA)。仿真测试表明,提出的算法不但具有很强的全局搜索能力,且收敛速度快;其测试结果与最新文献和国际标准测试库TSPLIB中的最优路径相比,或相同或更优。