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差异工件平行机批调度问题的SAGA

         

摘要

为了求解差异工件平行机批调度问题,提出了一种模拟退火遗传算法 (simulated annealing genetic algorithm,SAGA).将模拟退火算法(simulated annealing,SA)的状态转移操作引入基于最优保留的遗传算法(genetic algorithm,GA)中,作为局部搜索算子,以避免算法陷入局部最优,也有效地发挥了SA和GA在局部搜索与全局搜索能力方面的优势.为了解决GA迭代后期适应函数难以区分一些适应度接近的个体这个问题,SAGA分两阶段标定适应函数,在进化后期采用了一个加速适应函数.同时,将缺点较多的单切点交叉方式改换为效果更好的双切点交叉方式.实验结果表明,与以往文献中的GA、BFLPT(best-fit longest processing time)和FFLPT(first-fit longest processing time)启发式规则等相比, SAGA是有效的.

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