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- 求解0/1背包问题的快速收敛的混合遗传算法北大核心CSCDCSTPCD
- 一种改进的二维装箱问题的混合遗传算法
- 多车场一体化集货送货车辆路径问题的混合遗传算法北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD摘要:为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立多车场一体化装卸混合车辆调度模型.针对模型的特点,采用混合遗传算法求解.即利用模拟退火算法的Boltzmann机制,控制遗传算法的交叉、变异操作,加强染色体的局部搜索能力,提高了算法的收敛速度和搜索效率.仿真结果表明在解决大规模实际问题时,混合遗传算法在求解质量和计算效率上好于标准遗传算法.
- 基于混合遗传算法的动态车间调度系统的研究北大核心CSCDCSTPCD
- 数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用北大核心CSCDCSTPCD
- FNN与混合遗传算法在智能优化的策略比较北大核心CSCD
- 并行机环境下的多目标Job—Shop调度问题研究摘要:分析并讨论了带调整时间即换模具时间,综合考虑工件完工时间、不同交货期窗口下的提前/拖期惩罚、并行机环境下的多目标Job—Shop调度问题,提出了一种基于不同工件工序排序的染色体编码方式,利用稳步遗传算法求解,并融合变邻域搜索和依角度聚类的方法,使得求得的Pareto解集在质量和分布上均有较好的效果。仿真实验表明了此种算法的可行性和有效性。
- 单纯形搜索在遗传算法中的融合研究北大核心CSCDCSTPCD摘要:构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+.分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μpB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+.最优微群体中的单纯搜索算法提高算法的精度;最差微群体中的单纯形交叉算子加速最差个体向优秀个体进化;普通群体中K步随机单纯性搜索提高全局搜索速度,同时在普通群体采用大交叉概率的标准遗传算法,提高全局搜索能力…查看全部>>
- MDVRPTW问题多阶段迭代启发式算法北大核心CSCDCSTPCD
- MRD与滑移隔震混合控制结构及其优化设计北大核心CSCDCSTPCD