检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]天津科技大学经济与管理学院,天津300222
出 处:《商业经济》2012年第6期33-34,117,共3页Business & Economy
摘 要:遗传算法由于其良好的全局搜索性能和内在的并行处理能力,越来越受人们的关注。生产调度问题的约束性、非线性、多极小性、不确定性、大规模性、多目标性等复杂性,加之算法本身全局收敛和分散多样性的矛盾,使得简单的基本的遗传算法已经难以获得满意的调度结果。针对基本遗传算法实际应用中往往出现早熟化和收敛速度慢的问题,对遗传算法的应用应围绕改进遗传算法、混合遗传算法、集成遗传算法的调度系统展开。同时,遗传算法在贴近实际环境、提高搜索性能、集成调度系统等方面还应进一步研究。
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