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
作 者:赵晓华[1]
机构地区:[1]陕西交通职业技术学院信息工程系,陕西西安710018
出 处:《陕西交通职业技术学院学报》2012年第4期47-50,共4页Journal of Shaanxi College of Communication Technology
基 金:项目基金:中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2010ZY012)
摘 要:为了解决多目标的优化问题,提出了变动临近区域遗传算法。算法在解决设施布置问题时,改进了质化研究和量化研究中的一些不足。仿真结果表明,与传统的的NPGA、VEGA遗传算法相比较,该算法在最终解个数、算法的稳定性、染色体的均匀程度等评价指标上为最优。In order to solve multi -objective optimization problems, this paper presents neighboring change genetic algorithm. The algorithm would improve some deficiencies in the qualitative and quantitative research while solving facility layout problems. Compared with traditional NPGA and VEGA , simulation results show that algorithm performance is most optimal evaluation index in the number of final solution, stability and chromosome uniformity.
关 键 词:遗传算法 PARETO最优解集 设施布置 多目标优化问题
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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