GA的QAP

资 源 简 介

GA的QAP

详 情 说 明

遗传算法求解二次分配问题（QAP）是一种经典的组合优化方法。二次分配问题在设施布局、电路设计等领域有广泛应用，属于NP难问题。遗传算法通过模拟自然进化过程来寻找近似最优解，特别适合解决这类复杂优化问题。

核心思路是通过染色体编码表示解空间，采用选择、交叉和变异等操作迭代优化种群。染色体的每个基因代表设施的位置排列，适应度函数则评估当前排列的总成本。算法通过轮盘赌选择保留优质解，同时使用部分映射交叉和交换变异来维持种群多样性。这种启发式方法能在合理时间内找到较优解，避免了穷举搜索带来的计算爆炸问题。

实现时需注意参数调优：种群大小影响搜索广度，变异率控制探索能力，而精英保留策略能防止优质解丢失。针对不同领域的QAP实例，可能需要调整这些参数以获得更好效果。遗传算法的并行特性也使其适合处理大规模问题实例。