基于记忆库拉马克进化算法的作业车间调度
多种群遗传算法相比遗传算法在性能上能够有所提高,但对具有较多局部最优解的作业车间调度问题, 多种群遗传算法仍然难以改善易陷入局部最优解和局部搜索能力差的缺点.因此,提出了一种求解作业车间调度问 题的新算法MGA-MBL(multi-population genetic algorithm based on memory-base and Lamarckian evolution for job shop scheduling problem).MGA-MBL 在多种群遗传算法的基础上通过引入记忆库策略,不但使子种群间的个体可 以进行信息交换,而且有利于保持整个种
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