针对差异演化算法存在早熟收敛和后期求解效率低的缺点,提出一种新型差异演化算法。该算法基于单种群,在演化过程中直接对当前种群进行变异、交叉和选择操作,无须差异演化算法中的中间过渡种群。此外,新型差异演化
提出一种混合编码差异演化求解武器—目标分配优化问题。在差异演化算法中增加违反边界约束处理操作,确保由变异和交叉操作生成的每个新个体满足边界约束条件;对差异演化算法中的选择操作重新定义,使其可以直接处理
提出了一种混合进化算法(HEA)用于求解具有序列相关依赖且带准备时间的单机调度问题,其优化目标为最小化总延迟。该混合进化算法由局部搜索和进化算法框架混合而成。HEA具有一些新的特点,例如在局部搜索中采
基于量子计算理论和进化理论,提出了用于多目标job-shop优化的量子进化算法(QEA-MOJSP)。QEA-MOJSP采用量子比特来表示工序对加工顺序的优先概率,利用量子叠加和相干机理,通过更新和交
论文研究-多目标FlowShop调度问题的改进TA求解算法.pdf, 提出一种根据搜索进展自适应设定门槛值和邻域搜索次数的改进TA算法.对无优先级双目标FlowShop问题进行求解,并与现有启发式算法
针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了基于差分进化(DE)的混合粒子群算法(PSODE)。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的
针对最小化流水车间调度总完工时间问题,提出了一种混合的粒子群优化算法(HybridParticleSwarmAlgorithm,HPSA),采用启发式算法产生初始种群,将粒子群算法、遗传操作以及局部搜
为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题,提出了一种基于差分进化粒子群的调度算法。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型,给出了差分进化粒子群优化算法的框架,通过PSO种群和DE种群之间的信息
根据铜板带生产流程的特点,考虑到铜板带生产调度的多目标性,建立基于遗传算法带加权系数的铜板带生产调度模型;然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取近似最优解。该算法采用矩阵编码、混合选择策略和三个体交叉
针对遗传算法的缺陷,提出了一种基于模式学习的文化遗传算法,该算法将遗传算法纳入文化算法框架,组成基于GA的主群体空间和信念空间两大空间,主群体空间在进化过程中定期组织最差个体向信念空间提供的种群最优模