博客
关于我
【车间调度】遗传算法求解混合流水车间调度最优问题【Matlab 017期】
阅读量:710 次
发布时间:2019-03-21

本文共 720 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

一、简介

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟生物进化过程的优化算法,广泛应用于函数优化、组合优化、生产调度、机器人控制等领域。其核心思想是模拟自然选择和遗传变异过程,通过迭代优化寻找最优解。

遗传算法的主要特点包括:以决策变量的编码形式为基础,直接利用目标函数值作为适应度指标,能够同时利用多个个体的信息进行搜索,以及通过概率机制增强搜索的灵活性和多样性。这些特点使遗传算法在解决复杂优化问题时展现出较强的鲁棒性和优化能力。

二、流程与实现

遗传算法主要包含以下几个核心步骤:种群初始化、选择、交叉、变异和适应度评估。其基本实现包括编码方式、适应度函数定义、遗传算子(选择、交叉、变异)的设计以及运行参数的配置。

在编码方式方面,常用的方法有二进制编码、格雷码编码、浮点数编码等。适应度函数需要有效反映目标函数的信息,便于指导遗传算法的搜索方向。选择算子通常采用随机配对竞争选择,确保能够保留优势个体。交叉算子利用随机交叉点进行基因重组,增强种群多样性。变异算子通过随机突变产生新基因,从而促进全局搜索。

实现过程中需要设置种群规模、进化代数、变异概率等参数,以平衡搜索维度和收敛速度。运行结果通常记录最优解及其适应度值,以及收敛曲线用于监控搜索过程。

三、基本原理

遗传算法的基本原理基于达尔文进化理论,通过选择、交叉和变异等操作不断优化种群中的个体。其核心在于将优化问题转化为种群演化问题,通过遗传操作逐步逼近最优解。

在模式定理中,基因块(或称积木块)是优化过程中的关键概念。基因块是高适能度的 چ 段,通过遗传操作可以与其他基因块拼接,形成更优的解。这种思想为遗传算法在多种优化问题中的应用奠定了基础。

转载地址:http://qqnrz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL 中的外键检查设置:SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1
查看>>
Mysql 中的日期时间字符串查询
查看>>
mysql 中索引的问题
查看>>
MySQL 中锁的面试题总结
查看>>
MySQL 中随机抽样:order by rand limit 的替代方案
查看>>
MySQL 为什么需要两阶段提交?
查看>>
mysql 为某个字段的值加前缀、去掉前缀
查看>>
mysql 主从
查看>>
mysql 主从 lock_mysql 主从同步权限mysql 行锁的实现
查看>>
mysql 主从互备份_mysql互为主从实战设置详解及自动化备份(Centos7.2)
查看>>
mysql 主从关系切换
查看>>
MYSQL 主从同步文档的大坑
查看>>
mysql 主键重复则覆盖_数据库主键不能重复
查看>>
Mysql 事务知识点与优化建议
查看>>
Mysql 优化 or
查看>>
mysql 优化器 key_mysql – 选择*和查询优化器
查看>>
MySQL 优化:Explain 执行计划详解
查看>>
Mysql 会导致锁表的语法
查看>>
mysql 使用sql文件恢复数据库
查看>>
mysql 修改默认字符集为utf8
查看>>