适合于机组组合问题的贪婪随机自适应搜索模型

提出了一种求解机组组合问题的方法——贪婪随机自适应搜索过程(greedy randomized adaptive search procedure,GRASP)。该方法迭代过程分为解的构造和局部搜索2阶段。在解的构造阶段,构造贪婪函数,形成带限制的候选列表,然后随机选择列表中的成分形成初始组合,作为局部搜索的起始解。在邻域搜索阶段,提出了一种适合于机组组合问题的变邻域算法,利用此法对邻域搜索得到局部最优解,取迭代过程中的最好局部解作为问题的最优解。算例仿真结果验证了所提方法的优越性。GRASP算法不仅为解决机组组合问题带来了新的思路和方法,同时给求解其它含复杂约束条件的组合优化问题带来了生机。