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基于进化算法和模拟退火算法的混合调度算法
被引:21
作者
:
潘全科
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
聊城大学计算机学院
潘全科
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
朱剑英
机构
:
[1]
聊城大学计算机学院
[2]
南京航空航天大学机电学院
来源
:
机械工程学报
|
2005年
/ 06期
关键词
:
作业调度;
进化算法;
模拟退火算法;
遗传算法;
进化规划;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
F224 [经济数学方法];
学科分类号
:
0701 ;
070104 ;
摘要
:
将进化算法与模拟退火算法相结合,提出四种有效的混合调度算法,即遗传退火算法、改进遗传算法、改进进化规划和并行模拟退火算法。两种算法搜索机制的互补增强了全局探索能力,基于关键路径的邻域函数运用提高了算法的效率。仿真结果表明:混合算法在求解质量和求解效率方面均有优势,优于国外同类研究成果;基于模拟退火的变异算子的搜索能力优于交叉算子;改进进化规划优于其他混合算法。
引用
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页码:224 / 227
页数:4
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[1]
Meta-heuristic算法研究进展
论文数:
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机构:
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机构:
郑大钟
[J].
控制与决策,
2000,
(03)
: 257
-
262
[2]
Applying tabu search to the job-shop scheduling problem[J] . Mauro Dell’Amico,Marco Trubian.Annals of Operations Research . 1993 (3)
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