一般TSP问题是单目标的，只追求一个性能指标：所走路径最短。然而对于具体的TSP问题，实际中常常需要考虑：路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子（GCM），引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP问题的搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。
2021-05-24 15:27:02
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整数规划问题是NP困难问题，在决策变量和约束条件很多时，用常规的求解法效率很低。针对遗传算法存在的缺陷，提出了遗传算法和混沌的结合。在此基础上，设计了用于求解整数规划的混合遗传算法，算例表明，此算法能大幅提高计算效率。
2021-05-12 20:42:46
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通过引入与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率的自适应遗传算子同时把Powell局部寻优算法融入遗传算法的搜索过程构成了一种数值函数全局寻优的混合遗传算法。实验表明混合遗传算法改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。同时由于混合遗传算法中只利用函数值信息,所以该混合遗传算法是纯数值函数的优化的一种通用方法。
2021-05-12 10:02:58
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【车间调度】基于matlab多层编码免疫遗传算法求解多目标生产调度问题【含Matlab源码 710期】
2021-05-06 17:06:17
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在配送系统中，配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响，属于NP-hard难题，为有效解决定位-车辆路径问题（LRP），文中提出的两阶段算法设计结合了聚类算法和混合遗传是算法，针对实际情况在遗传算法中加入爬山算法，同时采用改进的自适应交叉、变异算法，确保种群的最优个体参与进化，提高了遗传算法的局部搜索能力。仿真实验表明，所改进的混合遗传算法有较好高的全局寻优能力，且其收敛速度快，是解决配送路径优化问题的有效方法。
2021-04-30 13:57:36
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基于加权组合规则和仿真的动态多目标生产调度，马丽梅，李建勇，可重构制造系统生产调度的特点是根据加工任务的变化对制造系统进行重构。针对具有多约束、多目标的柔性工作车间系统重构的调度问
2021-04-22 13:12:12
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针对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等不足，在遗传算法运行中融入模拟退火算法算子，实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。经验证，该混合算法可以显著提高遗传算法的运行效率和优化性能。
2021-04-13 20:52:49
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这个是基于matlab的流水调度问题的标准测试算例，在用算法求解flowshop问题时需要通过对这些算例求解效果来验证算法的有效性。
2019-12-21 22:12:58
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问题：
从某物流中心用多台配送车辆向多个客户送货，每个客户的位置和货物需求量一定，每台配送车辆的载重量一定，其一次配送的最大行驶距离一定，要求合理安排车辆配送路线，使目标函数得到优化，并满足以下条件：
2019-12-21 20:47:23
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