张培灿;陈世新;范金元;V·马尼。 遗传算法中机器调度问题的概率控制人工染色体生成。 （英语） Zbl 1202.90128号 安·Oper。物件。 180, 197-211 (2010). 摘要：本文通过生成具有概率控制的人工染色体，开发了一种新的遗传算法来解决机器调度问题。遗传算法（ACGA）的人工染色体生成与基于概率模型的进化算法（EAPM）密切相关。人工染色体是由概率模型生成的，该模型从当前群体中提取基因信息。ACGA被认为是一种混合算法，因为它集成了传统的遗传算子和概率模型。本文提出的蚁群算法进一步利用蚁群算法中的“蒸发概念”来解决置换flowshop问题。“蒸发概念”用于减少过去经验的影响，并探索新的替代解决方案。在本文中，我们提出了三种不同的蒸发概率计算方法。只要将作业分配到置换flowshop问题中的某个位置，就会应用此蒸发概率。实验结果表明，与文献中的一些算法相比，我们使用蒸发概念的ACGA具有更好的性能。 引用于三文件 MSC公司： 90B35型 运筹学中的确定性调度理论 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：具有概率模型的进化算法;单机调度;总偏差;flowshop机器调度;人工染色体 软件：MOTGA公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.-C.Chang}等人，Ann.Oper。第180、197--211号决议（2010年；Zbl 1202.90128） 全文： 内政部 参考文献： [1] Abdul-Razaq，T.和Potts，C.（1988年）。单机调度的动态规划状态空间松弛。运筹学学会杂志，39（2），141-152·Zbl 0655.90034号 [2] Ackley，D.H.（1987）。基因爬山的连接主义机器。多德雷赫特：克鲁沃学院。 [3] Akturk，M.S.和Ozdemir，D.（2001）。一种新的优势规则，用于最小化不相等发布日期的总加权拖期。欧洲运筹学杂志，135（2），394–412·兹比尔1051.90013 ·doi:10.1016/S0377-2217（00）00319-2 [4] Alves，M.J.和Almeida，M.（2007）。MOTGA：多维背包问题的基于切比雪夫的多目标遗传算法。计算机与运筹学，34（11），3458–3470·Zbl 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