作业车间调度问题的改进遗传算法

研究了作业车间调度问题，并提出了一种新的求解方法，将邻域搜索与遗传算法相结合，提高遗传算法的局部搜索能力，加速进化过程，详细论述了该方法的优越性．     

一种基于模式搜索的自学习遗传算法研究

根据自学习遗传算法的原理,设计了基于模式搜索的学习算子.在此基础上与改进的遗传算法结合,提出了一种基于模式搜索的自学习遗传算法.通过对该算法在复杂函数优化情况下与传统遗传算法的对比测试表明,该算法的改进是有效的.     

基于遗传算法的车间设备布局设计

车间设备布局问题具有非线性、NP难等特性,无法运用传统方法求得最优解.运用遗传算法突出的寻优能力,在单行布局的基础上,采用自动换行技术对车间设备进行多行设备布局,优化车间设备布局效果,运用PMX交叉操作和邻域搜索技术的变异操作提高遗传算法的全局和局部搜索能力.通过实例验证了此方法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的车间设备布局设计

车间设备布局问题具有非线性、NP难等特性,无法运用传统方法求得最优解.运用遗传算法突出的寻优能力,在单行布局的基础上,采用自动换行技术对车间设备进行多行设备布局,优化车间设备布局效果,运用PMX交叉操作和邻域搜索技术的变异操作提高遗传算法的全局和局部搜索能力.通过实例验证了此方法的可行性和有效性.     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个 NP完全问题,很难用一般的方法解决.遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中,并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法.本文针对遗传算法应用的局限性,把领域搜索的思想应用到变异操作中,提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法,该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性.     

碎石桩复合地基上路堤边坡稳定性分析混合遗传算法

针对临长高速公路碎石桩复合地基上的路堤边坡，提出了一种新的路堤边坡稳定性分析方法－－可行方向遗传算法（FDGA），该方法克服了传统方法易陷于局部最优解的缺点，且与简单遗传算法（SGA）相比具有更高的搜索效率。     

改进的遗传算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,利用遗传算法适应值的分布和二进制编码的特点,通过缩小、移动搜索空间的方法,求得非线性方程组的高精度的解．同时,数值模拟表明改进后的算法的提高了遗传算法在演化后期的局部寻优能力。     

新的小生境遗传算法在作业车间调度中的应用

普通适应值共享的小生境遗传算法是基于群体内个体适应度的共享,但这种小生境划分一般基于个体适应度、基因空间距离等属性,忽视了群体基因特征之间的关系.因此将生物学中的群体间共享机制引入到小生境遗传算法中,有效地利用了群体中的优良因素,并且利用了精英选择机制,增强了算法的全局和局部搜索能力,实验表明,普通适应值共享的小生境遗传算法在搜索能力和收敛性能上更有效.     

新的小生境遗传算法在作业车间调度中的应用

普通适应值共享的小生境遗传算法是基于群体内个体适应度的共享,但这种小生境划分一般基于个体适应度、基因空间距离等属性,忽视了群体基因特征之间的关系．因此将生物学中的群体间共享机制引入到小生境遗传算法中,有效地利用了群体中的优良因素,并且利用了精英选择机制,增强了算法的全局和局部搜索能力,实验表明,普通适应值共享的小生境遗传算法在搜索能力和收敛性能上更有效．     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个NP完全问题，很难用一般的方法解决．遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法，本文针对遗传算法应用的局限性，把领域搜索的思想应用到变异操作中，提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法，该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性。