多级退火遗传算法及其在ULSP优化中的应用

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针对一般遗传算法(CGA)在解优化问题中存在的问题和缺陷,提出一种改进的多级退火遗传算法(MLAGA)、基于Boltzmann生存机制的群体更新策略,以及在多级退火的初始阶段引入移民策略有效解决了“群体多样性”和“快速收敛”之间的矛盾。通过和CGA在ULSP问题优化中的比较,验证了改进算法的有效性。
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