摘要:
多种群是为了克服遗传算法易早熟收敛而提出的一种有效方法,但是传统的多种群遗传算法较少考虑子群结构对算法性能的影响,且算法子群数有限。因此,为了弥补以上不足,提出一种含复杂网络结构的多种群遗传算法(具有复杂网络结构的多种群遗传算法,MGA-CNS)以求解柔性作业车间调度问题为例,研究子群大小、子群数、可控参数[(α)]、可控参数[(β)]以及初始网络规模对MGA-CNS公司寻优性能的影响。仿真表明:子群大小越大,管理-中枢神经系统的性能越好;子群数不能取值过小,更不能取值过大;[α]的值不能太大,以不大于0.3为宜;[β]的取值也不能太大,以不大于0.8为宜;初始网络规模以不大于4为宜。将参数优化后的MGA-CNS公司用于求解更多的柔性作业车间调度问题并与多种其他算法比较,验证了其有效性。
石宇强,田永政,张雨琦,石小秋. 运用含复杂网络结构的多种群遗传算法求解FJSP[J]。计算机工程与应用, 2021, 57(2): 257-266.
史玉强、田永正、张玉奇、史小秋。用复杂网络结构的多种群遗传算法求解FJSP[J]。计算机工程与应用,2021,57(2):257-266。