导读:本文包含了并行局部搜索论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:局部,费用,过程,论文。
苏生,战德臣,徐晓飞[1]（2006）在《并行机间歇过程生产调度的遗传局部搜索算法》一文中研究指出研究了一类集成分批的并行机间歇过程调度问题(parallelmachinebatchprocessschedulingproblem,简称PBPSP),将此问题转化为固定费用运输问题(fixedchargetransportationproblem,简称FCTP)后,提出了具有集中邻域搜索机制和局部最优逃逸机制的遗传局部搜索算法(geneticlocalsearchalgorithm,简称GLSA).GLSA算法用先根遍历边排列模式编码生成树解,具有高效的子树补充式单点交叉操作.将基于网络单纯型方法的邻域搜索作为变异算子,并提出了连续随机节点邻域搜索的集中邻域搜索策略以及随机旋转变异与全局邻域搜索相结合的局部最优逃逸策略,极大地强化了遗传局部搜索算法的全局寻优能力.实验表明GLSA算法获得的解质量优于基于排列编码的遗传算法和基于矩阵编码的遗传算法,得到了所有Benchmark问题的最优解,且具有高鲁棒性.针对一定规模的FCTP问题,GLSA算法比Tabu启发式搜索算法具有更高的获得最优解几率.(本文来源于《软件学报》期刊2006年12期）
[1].苏生,战德臣,徐晓飞.并行机间歇过程生产调度的遗传局部搜索算法[J].软件学报.2006
本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/07a7848668e080a22eb92ebe.html