组合优化问题中遗传算法的局限性及其改进模式  

Limitation and improved model of GA in combinatorial optimization

作　　者：韩生廉[1] 武晓今[1] 倪萌[1] 

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院,上海200092

出　　处：《控制与决策》2002年第2期219-222,共4页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目 (79970 0 30 ;6 0 10 40 0 4) ;上海市高等学校科学技术发展基金项目 (99JG0 5 0 38)

摘　　要：遗传算法在解决多峰函数求解、多目标规划和生产调度等问题时 ,相比其它优化算法具有一定的优势 ,但仍存在严重的局限性 ,尤其表现在组合优化的求解问题中。为此 ,提出一种“生物进化过程 =遗传操作 +免疫功能”的新模式 ,并通过生产调度的求解问题验证了该算法的有效性。Genetic Algorithm, which is based on biological evolution, though shows more efficiency than other optimization methods in multi peaks, multi target planning and production schedule problems, but still has severe limitation, especially in combined optimization problems. A kind of GA with immune function is proposed, which can ensure the diversity of population and solve the control of convergence direction. Its efficiency is shown by a production schedule example.

关 键 词：组合优化问题 遗传算法 局限性 改进模式 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论] O242.23[理学—数学]