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文檔簡介

徙選擇機制中,通過對他們施加更合適的自適應方法,最不適應環(huán)境的首先遷徙,希望找到一個更好的機會一個更合適的環(huán)境中該算法在52個基準實例上進行了測試,提出了演化模型和遷移選擇機制沒有使用經典的替代方案并與文獻中最近的其他算法進行了比較計算結果驗證了所演化模型和遷移選擇機制所取得的改進并表明了所提算法在有效性方面的優(yōu)越性。最優(yōu)解。然而,由于實際的計算成本,它們未能解決更大尺寸的問題。出于這個原因,研似方法稱為超啟發(fā)式,探索利用的智力,更有效地搜索空間。用于JSSP的最常見的包括模擬退火,搜索,蟻群優(yōu)化和粒子群優(yōu)化。括開發(fā)編碼和方案,開發(fā)遺傳操作,與其他算法混合并設計并行遺傳算法(ParallelGeneticAlgorithm,PGA)模型。島模型遺傳算法(IslandModelgeneticAlgorithm,IMGA)是PGA的成功模型之一。與基于以前在JSSP上的研究,本文提出了一個帶有搜索的混合島模型遺傳算,中最好的使用搜索來執(zhí)行本地搜索,的使用3個經典隨異算子進行全決JSSP的新島模型遺傳算法(NewIslandModelgeneticAlgorithm,NIMGA),它利用了一個不同的變異算子的最先遷徙到鄰近的島嶼,以便找到更好的機會去更合,n個作業(yè){Jj}(1j≦n)需要在一組m個機器上處理{Mr}(1r≦m)。進行處理;每個機器Mr一次只能處理一個作業(yè)Jj。操作Ojr的開始時間和完成時間分別表示器3上3個時間單位。以圖為代表的3×3JSSP的可能解決方案見于圖2-1。表2-13X3JSSP圖2-13X3問題解決方案的圖表自己的進化過程探索搜索空間的不同部分,偶爾通過遷移原則交換信息。因為NIMGA很容 發(fā)進化模型,在每個島嶼中采用不同的自適應方法。圖3-2以圖形方式描述了所模型圖3-2演化模本地之間的交叉應用的結果與本文將所有島嶼合并為一個大島并在其之間施加交圖3-3的拓撲結本文提出了一個新的選擇機制,其中最不適應它們所處環(huán)境的最先遷移,的模擬,本文遷徙機制比文獻中的機制提供了更為現(xiàn)實的模仿,例如最佳的遷徙本文認為當機制與演化模型相結合時,它會表現(xiàn)良好,因為它可能能夠利用已經埋藏在一些中的一些好的特征即一個島上的可能在另一個島上表現(xiàn)良好。另一方面,允許遷移開始于的,并逐漸以最好的結束,將在開始時提供低遷移交換方法確定哪些當地將從他們的島嶼中移除以為即將到來的騰出空間。 為了確定下一代的生存概率使用適應度函數來度量所代表的解決方案的優(yōu)秀程度本文使用Goldberg著名的適應度函數F(x),F(xiàn)(x)=Cmaxp-Cmax(x),在演變過程中,Cmaxp表示的是在當前群體中觀測到的最大演變時間Cmax(x)表示的是X的最大演變時間。,為了表示n×m大小的問題由m個子組成每個用于一臺機器。每個子由隨機生成的n個符號串組成,每個符號表示一個應在相關處理上進行的機器。例如,3×3JSSP中給出的色體表格1可以采取[(123)(321)(213)]的形式。,,所有的島嶼都有相同的大小隨機生成。在確保多樣性方面存在一些更好的生成方法,但是這些方法通常涉及使用啟發(fā)式算法,其在生成過程中包含問題特定的知識;因此,,采用賭選擇在這種方法中xj從n個組成的種群中選擇進行交叉的概率與,圖3-4該算子用于提供搜索多樣性并避免過早收斂允許獨立使用自己的演(適應環(huán)境的進行突變,而是采用一種新的更有效的機制,選擇其中一個作為最佳解決方案,然后隨機選擇其余的;通過這種方式,本文給予所有獨立演變的機會,更專注于最換。倒置突變隨機選擇內的兩個,然后顛倒這兩個之間的子串。插入突變隨機選擇一個,然后將其插入隨機位置?;Q突變隨機選擇兩個,然后交換分配給它們的值。每個示例都顯示在中圖3-5。圖3-5在最初一代島嶼期間,或者由于應用突變或交叉,有可能獲得不可行的。這些何改進,遷移1個。實驗1-評估演化模表4-1表4-2實驗2機制:使用最佳遷移的NIMGA,使用輪轉遷移的NIMGA和一個使用隨機遷移ARPD-B和ARPD-A中分別達到20%和21%;但與最優(yōu),并驗證了本文關于擬議選擇機制優(yōu)于古典選擇機制的假設。表4-3表4-4實驗3所算法NIMGA建議為每種可用的自適應方法創(chuàng)建一個島;然而,當島的數量超過可用自適應方法的數量時,有必要再次驗證所演化模型和遷移選擇機制。對提高最高(ARPD-B為11%,ARPD-A為15%),表4-5表4-6在這個實驗中,使用遷移選擇機制的NIMGA+NIMGA與其他三個相同的版本進采用隨機遷移(Rnd-NIMGA+NIMGA)表4-7具有不同遷移選

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