遗传算得原理及应用

资 源 简 介

遗传算得原理及应用

详 情 说 明

遗传算法原理 遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，其核心思想借鉴了达尔文的自然选择理论。算法通过以下机制迭代寻找最优解： 编码：将问题解转换为染色体形式的基因串（如二进制、实数编码）。 种群初始化：随机生成一组候选解作为初始种群。 适应度评估：通过目标函数计算每个个体的适应度，衡量解的质量。 选择操作：基于适应度选择优秀个体（如轮盘赌选择），保留优质基因。 交叉与变异：通过交叉重组父代基因产生新个体，变异则引入随机扰动，增强多样性。 终止条件：达到最大迭代次数或适应度阈值时停止，输出最优解。

在车间调度问题中的应用 车间调度属于典型的NP难问题，遗传算法通过以下方式优化： 编码设计：采用工序顺序编码，如基于工件的排列表示加工顺序。 适应度函数：以最小化最大完工时间（Makespan）或设备空闲时间为目标。 特殊操作：结合调度约束设计交叉（如POX交叉）和变异（如交换突变）策略，避免非法解。 混合优化：常与局部搜索（如禁忌搜索）结合，避免早熟收敛。

优势与挑战 遗传算法能并行搜索解空间，适合多目标优化，但参数设置（如种群大小、变异率）对结果影响显著。在柔性车间调度（FJSP）等复杂场景中，需结合问题特性调整策略。