×

遗传搜索与动态设施布局问题。 (英语) Zbl 0821.90075号

摘要:这项研究考察了遗传算法在一段时间内对设施布局问题的适用性。遗传算法利用遗传原理将初始解种群进化为最优解种群。该方法的一个优点是能够包含多个约束以及非线性和非凸目标函数。我们提出了多周期设施布局问题的遗传程序,并报告了两个测试问题的结果。

MSC公司:

90B80型 离散位置和分配
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Kusiak,A。;Heragu,S.S.,《设施布局问题》,《欧洲运筹学杂志》,29,229-251(1987)·Zbl 0612.90035号
[2] Rosenblatt,M.J.,《工厂布局的动态》,《管理科学》,32,1,76-86(1986)·Zbl 0589.90024号
[3] Jaydeep Balakrishnan、F.Robert Jacobs和M.A.Venkataramanan,约束动态设施布局问题的解决方案。欧洲运筹学杂志; Jaydeep Balakrishnan、F.Robert Jacobs和M.A.Venkataramanan,约束动态设施布局问题的解决方案。欧洲运筹学杂志·Zbl 0825.90460号
[4] David E.Goldberg,搜索、优化和机器学习中的遗传算法; David E.Goldberg,搜索、优化和机器学习中的遗传算法·Zbl 0721.68056号
[5] Rosenberg,R.S.,《具有生物化学特性的遗传种群模拟:I.模型》,(博士论文,国际学位论文摘要,28(1967),密歇根大学),(7)
[6] 拉加万,V.V。;阿加瓦尔,B.,《面向使用的集群的最佳确定:生殖计划的应用》,(遗传算法及其应用:第二届遗传算法国际会议论文集(1987年)),241-246
[7] 阿克塞尔罗德(Axelrod,R.),《互动囚犯困境中策略的演变》(Genetic Algorithms and Simulated Annealing,1987),皮特曼:皮特曼伦敦),第32-41页
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。