【摘 要】
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遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是模拟自然进化过程的一种随机性全局性优化算法.该文首先讨论了常规遗传算法的特长和局限性,详细介绍了遗传算法的新动向、新思路,以及各国
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遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是模拟自然进化过程的一种随机性全局性优化算法.该文首先讨论了常规遗传算法的特长和局限性,详细介绍了遗传算法的新动向、新思路,以及各国学者在常规遗传算法的基础上提出的许多改进和功能的扩充方法.在对遗传算法特征分析和理论分析的基础上,为了从根本上解决遗传算法中收敛方向难以控制及目标函数与GA空间的对应问题,我们提出了"生物进化过程=免疫功能+遗传操作"的新模式,及引入免疫机制的遗传算法.在文中详细介绍了这种方法的算法实现.然后通过在生产调度中的应用研究,表明了该算法具有搜索效率、鲁棒性强及适合于复杂寻优问题求解的特点.
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