【摘 要】
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遗传算法是一种全局搜索能力较强的元启发式算法,可通过不断进化种群得到最优或近优解;但是遗传算法的局部搜索能力较差,容易发生早熟收敛问题;因此为了克服遗传算法早熟收敛
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473216),陕西省教育厅科学研究计划项目(17JK0459),西安建筑科技大学基础研究项目(ZR18049),陕西省自然科学面上项目(2020JM-489)
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遗传算法是一种全局搜索能力较强的元启发式算法,可通过不断进化种群得到最优或近优解;但是遗传算法的局部搜索能力较差,容易发生早熟收敛问题;因此为了克服遗传算法早熟收敛的问题,考虑到禁忌搜索算法的局部搜索能力较强的优势,提出了一种遗传和禁忌搜索的混合算法解决预制生产流水车间的提前和拖期惩罚问题;该混合算法是在遗传算法每次迭代后,通过禁忌搜索改进当前种群中的最好染色体,并替换种群中适应度值最差的染色体;经实验测试表明,所提出的混合算法的性能更优,更容易得到全局最优解或近优解。
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