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伊芙琳·C·布朗。；罗伯特·T·苏米克拉斯特。

分组遗传算法中替换启发式的影响。 （英语） Zbl 1039.90097号

计算。操作。物件。 30，第11期，1575-1593（2003）.
摘要：分组遗传算法（GGA）是由Emmanuel Falkenauer开发的一种遗传算法，其编码和操作符是为适应分组问题的特殊结构而定制的。特别是，GGA的交叉操作符涉及开发启发式程序，以恢复任何可能被操作符先前操作取代的实体的组成员身份。在本文中，我们证明了GGA的成功在很大程度上取决于作为交叉算子一部分使用的替换启发式。我们通过比较使用天真替换启发式（GGA）和包含智能替换启发式的GGA（GGA（{text{CF}}））的性能来证明这一点。我们通过将两个GGA分别应用于一个众所周知的分组问题，即机器部分单元形成问题，来评估天真和智能方法。这些算法在文献中的问题以及随机生成的问题上进行了测试。我们的测试使用了两种有效性度量方法，即分组效率和分组效率，结果表明，将智能添加到替换启发式中可以提高GGA的性能，尤其是在测试的较大问题上。由于替换启发式算法的智能性高度依赖于所解决的特定分组问题，我们的研究对GGA的鲁棒性提出了质疑。

引用于2文件

MSC公司：

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90B30型 生产模型

关键词：

分组遗传算法；启发性

软件：

CF-GGA公司；基因科普
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.C.Brown}和\textit{R.T.Sumichrast}，计算。操作。第30号决议，第11号，1575-1593（2003年；兹bl 1039.90097）
全文： DOI程序

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