论文部分内容阅读
针对优化规划求解目前还缺乏高效、实用的算法，而传统遗传算法由于受确定编码形式的制约而缺乏对复杂系统的表述能力的问题，提出了一种基于Agent行为遗传和范例学习的新型进化算法。并分别采用新型遗传算法和传统遗传算法对同一算例网络进行优化规划，实验结果说明了本文算法具有更好的复杂的问题表述能力、计算效率、收敛稳定性以及可扩展性。