【摘 要】
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针对作业车间调度问题,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一种改进混合遗传模拟退火算法。首先,加入自适应调整的遗传操作以及精英替换策略,并对模拟退火算子进行改进,
【机 构】
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江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学自动化学院,江苏省大数据分析技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51705260)。
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针对作业车间调度问题,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一种改进混合遗传模拟退火算法。首先,加入自适应调整的遗传操作以及精英替换策略,并对模拟退火算子进行改进,增加记忆功能以防止遗失当前最优解;然后,对于当前状态,采用多次搜索策略代替单次比较方式,以接受区域内的最优状态;其次,加入升温策略,从而激活各个状态的接受概率;最后,将提出的改进混合遗传模拟退火算法应用于FT系列和LA系列标准算例,并与多种智能算法进行比较,验证了该算法的有效性和高效性。改进的策略不仅可以避免算法陷入局部最优,同时加快了算法收敛
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