遗传算法求解动态规划
车辆调度与路径规划的优化方法
车辆调度与路径规划的优化方法在现代物流与运输领域,车辆调度与路径规划的效率对于降低成本、提高服务质量至关重要。随着信息技术的发展,优化车辆调度与路径
规划成为提高运输效率的重要手段。本文将介绍一些常用的车辆调度
与路径规划的优化方法,以期为物流企业提供参考和借鉴。
一、动态规划方法
动态规划方法是一种解决多阶段决策问题的优化方法,其核心思想
是将问题分解为一系列子问题,并通过对中间结果的存储与利用,最
终得到全局最优解。在车辆调度与路径规划中,可以将整个运输过程
划分为多个时间段,每个时间段内选择最优的车辆调度与路径规划方案,然后依次进行下一时间段的决策。
二、遗传算法
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法,通过模拟生物进化
中的遗传、交叉和变异等过程,从而搜索问题的最优解。在车辆调度
与路径规划中,可以将每个车辆的调度与路径规划方案看作一个个体,通过遗传算法对这些个体进行进化和优胜劣汰,最终得到最优的车辆
调度与路径规划方案。
三、人工智能算法
人工智能算法是一种模拟人类智能行为的优化方法,利用机器学习、神经网络等技术对问题进行建模和求解。在车辆调度与路径规划中,
可以利用人工智能算法对大量的历史数据进行分析和学习,从而提取
出规律和模式,并根据这些规律和模式制定车辆调度与路径规划方案。
四、蚁群算法
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化方法,通过模拟蚁群的集
体智慧来求解优化问题。在车辆调度与路径规划中,可以将每个车辆
看作一只蚂蚁,通过模拟蚂蚁在路径选择过程中释放信息素和跟随信
息素的行为,从而找到最优的车辆调度与路径规划方案。
遗传算法运算过程
遗传算法运算过程
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,它模拟了生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作,通过逐代迭代的方式不断优化问题的解。本文将从遗传算法的运算过程入手,详细介绍其基本原理和具体步骤。
一、遗传算法的基本原理
遗传算法的基本原理是模拟自然界中生物的进化过程,其中包括选择、交叉和变异等操作。其核心思想是通过不断地对候选解进行优胜劣汰,逐渐逼近最优解。
二、遗传算法的基本步骤
遗传算法的运算过程可以分为初始化、适应度评估、选择、交叉、变异和终止条件判断等步骤。
1. 初始化
需要随机生成一组初始种群,其中每个个体都是问题的一个可能解。这些个体可以用二进制编码或其他编码方式表示,具体取决于问题的特点。
2. 适应度评估
对每个个体进行适应度评估,即根据问题的目标函数或约束条件,计算出每个个体的适应度值。适应度值反映了个体对问题的解的质量。
3. 选择
通过选择操作,从当前种群中选择一部分个体作为下一代的父代。选择操作的原则是适应度高的个体被选中的概率较大,以保留优良基因。
4. 交叉
选择出的父代个体进行交叉操作,生成新的子代个体。交叉操作通过模拟生物繁殖中的基因组合,将父代个体的某些基因片段进行交换,产生具有新基因组合的子代个体。
5. 变异
在交叉操作后,对新生成的子代个体进行变异操作。变异操作是模拟生物进化中的基因突变,通过对个体的某些基因进行微小的随机变化,引入新的基因组合,以增加搜索空间。
6. 终止条件判断
在每一代迭代完成后,需要判断是否满足终止条件。终止条件可以是达到预定的迭代次数,或者找到了满足问题要求的最优解。
基于遗传算法与动态规划法的工艺过程优化
程 的优化分解 为两个并行层次一 工序层和工艺路 线层 . 用改进的遗传算法求解工序 层中的工艺参数优化 问题 , 同时利用动态规 划法实现工艺路 线层 次的优化 。将 两个层次优化 方法有机结合 ,在局部优化的基础 上进行整体优化 ,从 而实现整个工艺过程
的优化。通过实例证 明了该优化模 型求解 的可行性和有效性 。 关 键 词 遗传算法: 动 态规划法: 制造过程; 优化 中图分类号 T 6 Hl4 文献标识码 A
o t ie yu igd n i r g a migme o . c s t d lop e e tdt e n taet efa iit d pi z db s y a cp o r m n m m n t d A a es y i as rsn e d mo srt s b l a h u s o h e i n y
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如何利用遗传算法求解动态优化问题
如何利用遗传算法求解动态优化问题
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过模拟自然选择、交叉和变异等操作,不断迭代优化解决方案,适用于求解各种优化问题。本文将探讨如何利用遗传算法求解动态优化问题。
一、动态优化问题的特点
动态优化问题是指问题的目标函数或约束条件随时间变化的优化问题。与静态优化问题相比,动态优化问题的解决更具挑战性,因为问题的特征在不断变化,需要及时调整解决方案。遗传算法作为一种自适应的优化方法,具有天然适应动态环境的优势。
二、遗传算法的基本原理
遗传算法的基本原理包括个体表示、适应度评估、选择、交叉和变异等操作。个体表示通常采用二进制编码或实数编码,适应度评估用于衡量个体的优劣程度。选择操作通过轮盘赌或锦标赛等方式,按照适应度选择优秀个体。交叉操作模拟基因的交换,产生新的个体。变异操作引入随机性,增加个体的多样性。
三、动态优化问题的建模
求解动态优化问题首先需要将问题建模,确定目标函数和约束条件。在动态环境中,目标函数和约束条件可能随时间变化,需要根据实际情况进行调整。建模的准确性对于求解动态优化问题至关重要,因为只有准确描述问题,才能得到有效的解决方案。
四、适应度评估的策略
在动态优化问题中,适应度评估是一个关键环节。由于问题的特征不断变化,传统的适应度评估方法可能失效。因此,需要设计一种适应度评估策略来适应动态
环境。一种常见的策略是引入记忆机制,记录个体在历史环境下的适应度,并根据历史适应度进行选择。
五、选择操作的调整
选择操作是遗传算法的核心,它决定了优秀个体的选择概率。在动态优化问题中,选择操作需要根据问题的特征进行调整。一种常见的策略是增加选择压力,即增加优秀个体的选择概率,以适应问题的变化。另外,可以引入多目标选择方法,同时优化多个目标,提高解决方案的多样性。
基于遗传算法的可重配置系统动态规划和管理
法鲜见 报道 , 此 文 中首 先 对 动 态规 划 和 管 理 问题 为
进 行 了建模 , 过对 最优 化理 论和 算法 的研究 , 通 并且 借 鉴 了一些 最优 化方 法在 频谱 资源 分配 中 的成 功应 用 l8, 出 了基 于 遗 传 算 法 的 动 态 规 划 和管 理 方 7]提 -
法 , 基 于不 同无线 接 入技 术 ( A 频 谱 利 用 率差 及 R T)
针对 用户 业务 种类 、 数量 和 服务质 量 的要求 , 为其管
理下 的可 重配 置基 站动 态地 指定无 线 接入方 式 和分
配频谱 资 源 , 辅 助用 户 终 端 按 照 网 络规 划 来 进 行 并
收 稿 日期 : 0 9 1—9 2 0 —0 0
1 问题 描 述
重 配 置无 线 通 信 系 统 的覆 盖 区域 为 P, 含 Ⅳ 包
个小区, 每个 小 区 P 内设 置 一个 可 重 配 置 基 站 , 可
基 金项 目:国家“ 7 ” 9 3 计划项 目(0 7 B 16 6 ; 新一代宽带无线移动通信 网” 20 C 3 00 ) “ 国家科技重大专项 (0 9 X 3 0 —0 ) 20 Z 0 04 0 1 作者简介 :徐玉滨 (9 4 ) 男 , 15 一 , 教授 , 博士生导师 , 主要从事通信 网及专 用移 动通信 系统 、 导航定位技术 、 多媒体通 信技术等
基于遗传算法的规划问题求解
基于遗传算法的规划问题求解第一章:绪论
随着计算机科学和数学在近些年的快速发展,交通规划问题和
其他复杂规划问题的解决方法也在不断地发展。遗传算法作为一
种全局搜索算法,已被广泛地应用于许多优化问题的求解中,特
别是在规划问题的求解中。本文旨在介绍基于遗传算法的规划问
题求解,包括算法原理、算法流程以及应用领域。
第二章:基本原理
2.1 遗传算法的定义
遗传算法是一种通过模拟自然进化规律寻找最优化解的计算方法,是一种优化问题求解的常用算法。遗传算法是一种群体搜索
算法,其核心思想源于达尔文进化论中的“进化”概念。它是一种
由一个初始种群开始搜索的方法,每一代种群都会根据适应度函
数对个体进行评价,然后进化产生一个新的种群。通过不断的迭代,遗传算法可以找到近似或精确的最优解。
2.2 遗传算法的基本流程
遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作和
变异操作。在初始化种群中,随机生成一个初始种群,其个体大
小为N,每个个体由一定数量的基因组成,基因是可变的一些特
征或参数。在选择操作中,从当前种群中选择适应度较高的个体,
将它们复制到下一代中。在交叉操作中,从当前种群中选择适应
度较高的个体进行配对,并随机选取一些交叉位点进行交叉,产
生新的个体。在变异操作中,对新产生的个体进行随机变异,以
增加搜索空间。
2.3 遗传算法的适应度函数
适应度函数是判断一组解的优劣的函数。它通常用于比较个体
之间的竞争力和选择潜力。适应度函数的作用是将个体目标函数
的值转换为相对适应度概率的评价函数。适应度函数的取值通常
在[0,1]之间,适应度高的个体在下一代中会被选中。
遗传算法求解步骤
遗传算法求解步骤
首先,设置遗传算法的初始参数,如种群规模、染色体长度、进化代数、交叉概率、变异概率等。在这些参数设置中,种群规模和染色体长度的设置取决于问
题的复杂程度以及期望得到的解的精度。
第二步,初始化种群。看作是一个解空间,每个个体由一个的解向量表示,其中每个解向量就是一个染色体,每个染色体都有一组决策变量,这组决策变量又
可以看作是染色体上的基因。
其次,适应度求解。评估每一个个体(解)的质量,也就是染色体对应的目标函
数值,根据目标函数值转换为适应度值。遗传算法中,适应度函数是区别各种不
同问题的主要部分。
接着,选择操作。根据适应度值选择适应度高的个体进入下一代的种群,使其有更大的机会参与到交叉和变异操作中。在选择操作中,个体的选择概率与其适应度值大小成正比,常用的选择方法有轮盘赌选择、精英选择等。
紧接着,进行交叉操作。模拟生物个体之间的交配过程,通过交叉操作来产生新的个体。对于二进制编码的遗传算法,常见的交叉方法有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
接下来是变异操作,模拟生物个体基因发生突变的现象,以保持种群的多样性。在遗传算法中,常见的变异操作有位变异、交换变异、逆序变异等。
最后,往复循环选择、交叉、变异操作,直至满足终止条件,得到最优解。常见的终止条件有进化代数达到设定值、连续N代种群最优适应度变化小于设定值、找到满足要求的解等。
遗传算法作为一种全局优化方法,对于求解一些复杂的优化问题,具有很高的实用价值和广泛的应用前景。
运筹学中的优化算法与算法设计
运筹学中的优化算法与算法设计运筹学是一门研究如何寻找最优解的学科,广泛应用于工程、经济、管理等领域。在运筹学中,优化算法是重要的工具之一,用于解决各
种复杂的最优化问题。本文将介绍一些常见的优化算法以及它们的算
法设计原理。
一、贪婪算法
贪婪算法是一种简单而直观的优化算法。它每一步都选择局部最优
的解,然后将问题缩小,直至得到全局最优解。贪婪算法的优点是实
现简单、计算效率高,但它不能保证一定能得到全局最优解。
二、动态规划算法
动态规划算法通过将原问题分解为一系列子问题来求解最优解。它
通常采用自底向上的方式,先求解子问题,再通过递推求解原问题。
动态规划算法的特点是具有无后效性和最优子结构性质。它可以用于
解决一些具有重叠子问题的优化问题,例如背包问题和旅行商问题。
三、回溯算法
回溯算法是一种穷举搜索算法,通过递归的方式遍历所有可能的解
空间。它的基本思想是逐步构建解,如果当前构建的解不满足条件,
则回退到上一步,继续搜索其他解。回溯算法通常适用于解空间较小
且复杂度较高的问题,例如八皇后问题和组合优化问题。
四、遗传算法
遗传算法是一种借鉴生物进化过程中的遗传和适应度思想的优化算法。它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程,生成新的解,并通过
适应度函数评估解的质量。遗传算法具有全局搜索能力和并行搜索能力,适用于解决复杂的多参数优化问题。
五、模拟退火算法
模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。它通过接受劣
解的概率来避免陷入局部最优解,从而有一定概率跳出局部最优解寻
找全局最优解。模拟退火算法的核心是温度控制策略,逐渐降低温度
基于遗传算法的动态路径规划研究
基于遗传算法的动态路径规划研究
动态路径规划是指在车辆或机器人行驶过程中,根据当前路况
和未来预测,动态更新最优路径规划。传统路径规划的方法很多,其中以Dijkstra算法和A*算法最为常见。然而,这些算法是基于
静态地图进行路径规划的,对于实时变化的道路状况和环境信息
并不能很好地处理。因此,研究动态路径规划算法成为了实现智
能化车辆和机器人的重要路径。
随着遗传算法的发展,基于遗传算法的动态路径规划逐渐成为
广泛研究的领域。与传统的路径规划算法相比,基于遗传算法的
路径规划具有更好的处理能力,能够更好地适应各种情况的变化。
一、遗传算法概述
遗传算法是一种模拟自然选择和自然遗传机制的计算方法。该
算法通过随机生成初始解集,然后通过优胜劣汰的机制筛选出优
秀的个体,不断进行交叉和变异实现解的逐步优化。
遗传算法主要包括如下步骤:
1. 初始化种群:初始化一组随机生成的解作为种群的起始点。
2. 适应度评价:根据适应度函数对种群中的解进行评价,选择
优秀的解进行进一步处理。
3. 选择操作:选择适应度高的个体进行交叉繁殖,不断产生新
的解。
4. 交叉操作:随机两个个体进行染色体交叉,产生新的后代染
色体。
5. 变异操作:在个体的染色体上进行变异操作,产生更多不同
的解。
6. 结束条件判断:当达到一定的条件时(例如迭代次数达到一
定值或者达到优秀解等),迭代结束。
遗传算法的特点是:不需要事先定义约束条件,自适应性强且
搜索范围广。
二、基于遗传算法的动态路径规划研究
A*算法和Dijkstra算法等传统路径规划算法可以处理静态地图
遗传算法的步骤
遗传算法的步骤
引言
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,能够解决各种复杂的优化问题。它通过模拟自然选择、遗传变异和遗传交叉等生物进化过程,不断优化问题的解。本文将详细介绍遗传算法的步骤以及每个步骤的具体操作。
步骤一:初始化种群
遗传算法的第一步是初始化一个初始种群,种群中的个体代表了问题的一个可能解。种群的大小和个体的编码方式取决于具体的问题。种群的初始化可以是随机的,也可以是根据问题的特点进行精心设计的。
步骤二:评估适应度
在遗传算法中,适应度函数用于评估每个个体的适应度,即个体对于问题的解的优劣程度。适应度函数的设计需要根据具体的问题进行调整,以确保适应度函数能够准确地反映个体的优劣。
步骤三:选择操作
选择操作是遗传算法中的一个关键步骤,它模拟了自然选择的过程。选择操作根据个体的适应度值来选择优秀个体,并将其复制到下一代种群中。常用的选择操作方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择和排名选择等。
步骤四:交叉操作
交叉操作是遗传算法中的另一个重要步骤,它模拟了生物遗传中的交叉过程。交叉操作通过将两个个体的染色体进行交换,产生新的个体。交叉操作的目的是增加种群的多样性,以便更好地探索问题的解空间。
步骤五:变异操作
变异操作是遗传算法中的一个关键步骤,它模拟了生物遗传中的变异过程。变异操作通过对个体的染色体进行随机的改变,引入新的特征或改变已有的特征。变异操作的目的是增加种群的多样性,以便更好地探索问题的解空间。
步骤六:更新种群
在完成选择、交叉和变异操作后,需要更新种群,生成下一代种群。更新种群的方法可以是替换最差个体,也可以是替换随机个体。根据具体的问题和算法设计,选择合适的更新种群方法。
基于遗传算法的非线性规划问题求解研究
基于遗传算法的非线性规划问题求解研究
随着科技的发展,越来越多的复杂问题需要通过计算机来解决,其中非线性规
划问题就是其中之一。在实际应用中,非线性规划问题往往需要考虑多个约束条件,这使得求解变得更加困难。因此,寻找一种有效的求解方法变得尤为重要。
遗传算法作为一种基于生物进化思想的优化算法,在求解非线性规划问题中表
现出了良好的优化效果。其求解过程模拟了生物进化的过程,即通过模拟选择、交叉和变异等步骤,筛选出最优解。由于遗传算法具有全局寻优性、强鲁棒性和易于并行化等特点,在非线性规划问题的求解中被广泛应用。
以下,将从遗传算法的原理、流程以及应用等方面阐述基于遗传算法的非线性
规划问题求解研究。
一、遗传算法原理
遗传算法的基本思想源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,其基本原理是
通过人工模拟自然选择和基因遗传的过程来搜索最优解。具体而言,遗传算法包含三个基本操作:选择、交叉和变异。其操作包含以下主要步骤:
1. 初始化:初始化种群中每个个体的基因型,可以随机生成或使用既有数据集
进行初始化。
2. 评估:通过目标函数和约束条件对种群中所有个体进行评估。
3. 选择:选择适应度高的个体进入下一代,遗传算法采用轮盘赌选择法、锦标
赛选择法等算法进行选择。
4. 交叉:在选择的个体之间进行基因的交叉操作,产生新的个体。
5. 变异:随机将基因中的某些位置进行变异,产生新的基因。
6. 新一代生成:通过选择、交叉和变异操作,生成新一代种群来代替原来的种群。
以上也是最基本的遗传算法流程,其优点在于针对特定问题可以进行个性化的进一步优化,如改变实数编码、确定适当的交叉种类等等。在求解非线性规划问题中,需根据对问题特征的认识进行调整,如将约束条件引入选择和变异等操作中。
动态优化方法以及其应用
动态优化方法以及其应用
动态优化是指解决系统动态运行过程中的最优化问题,它可以对系统进行在线
调整,从而实现系统性能最优化。在实际应用中,动态优化方法可以被广泛应用于各种系统优化中,例如,路由算法、资源调度、能耗管理等问题。
动态优化方法包括以下几个方面:动态规划、贪心算法、遗传算法和模拟退火
算法等。各种算法具有不同的优点和适用范围,根据具体的问题,我们选择不同的算法方法,并结合实际情况不断调整算法参数。
动态规划算法是目前应用最广泛的一种动态优化方法。其原理在于分解问题为
若干子问题,将问题的最优解逐步递推得到,最终得到总问题的解。动态规划算法具有计算速度快、准确性高等优点,因此被广泛应用于路由算法、图像处理、语音识别等问题中。
贪心算法是一种通过贪心的方式逐步求得问题最优解的方法。其原理在于,对
问题进行分解,每次贪心地选择当前最优的选择。贪心算法在空间优化方面比动态规划更具优势,但其结果并不一定是全局最优解,因此,它适用于一些局部最优化问题。
遗传算法是一种从自然界中得到的优化算法,其基本原理是仿照生物遗传变异、自然选择等基本规律进行求解。遗传算法具有计算速度较快、能够得到局部最优解等特点,适合求解那些因为变量较多、导致求解困难的问题。
模拟退火算法是一种直观易于理解、求解效果也较为优异的算法。其思维基础
来源于固体物质的热力学原理,通过渐进降温的方式对问题进行求解,可以在求解过程中不断地跳出局部极小值点,大大提高了优化结果的准确性。
除了以上方法外,还有很多其他的优化算法,如粒子群算法、蚁群算法、神经
遗传算法计算最优解
遗传算法计算最优解
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,其主要思想是通过模拟遗传变异和选择操作来搜索最优解。本文将介绍遗传算法的基本原理和应用,并探讨如何利用遗传算法计算最优解。
我们需要了解遗传算法的基本流程。遗传算法包括以下几个步骤:初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和评估适应度。
遗传算法广泛应用于各个领域的最优化问题。例如,在工程设计中,可以利用遗传算法优化结构参数,以满足设计要求并降低成本。在机器学习中,遗传算法可以用于优化模型的超参数,以提高模型的性能。在路径规划问题中,遗传算法可以用于寻找最短路径或最优路径。在物流调度中,遗传算法可以用于优化车辆路径,以提高运输效率。总之,遗传算法在各个领域的最优化问题中都有广泛的应用。
遗传算法的优点在于其全局搜索能力和对多目标问题的处理能力。由于遗传算法模拟了自然进化过程,可以避免陷入局部最优解的困境,从而更好地搜索到全局最优解。此外,遗传算法可以同时优化多个目标函数,通过设定适应度函数的权重,可以在多个目标之间找到平衡点。
然而,遗传算法也有一些局限性。首先,遗传算法的计算复杂度较高,特别是在处理大规模问题时。其次,遗传算法需要预先定义适
应度函数和操作参数,这对于一些复杂问题来说可能并不容易。此外,遗传算法的结果可能只是接近最优解,而非精确最优解。
为了提高遗传算法的性能,可以采用一些改进策略。例如,可以引入种群多样性保持机制,通过控制选择操作的压力,确保种群中的个体多样性,避免早熟收敛。此外,可以采用自适应参数调整策略,根据搜索过程的进展动态调整交叉率和变异率,以提高算法的收敛速度和稳定性。
遗传算法求最短路径
遗传算法求最短路径
遗传算法是一种优化问题求解方法,适用于复杂问题的求解。最短路
径问题是一类经典的优化问题,可以通过遗传算法来求解。
最短路径问题是指在一个图中找到一条从起点到终点的最短路径。图
可以用节点和边的集合来表示,每条边都有一个非负的权重表示两个节点
之间的距离。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。它基于进化生物学中
的遗传和进化理论,通过模拟生物个体的基因演化过程,生成新的解决方案,并通过适应度函数来评估每个个体的优劣。优秀的个体将更有可能被
选择为父代,进一步交叉和变异生成下一代。这个过程将逐步优化解决方案,直到达到一定的停止条件。
对于最短路径问题,可以通过遗传算法来图中的解空间。首先,需要
定义染色体的表示方式。一种常见的表示方式是使用一个序列来表示路径,例如[1,3,4,2,5]表示从节点1到节点5的路径,经过节点3,4,2、然后,需要定义适应度函数,用于评估每个个体的优劣程度。在最短路径问题中,可以使用路径的总权重作为适应度函数,即路径上边权重的总和。接下来,可以使用选择、交叉和变异等遗传算子来生成下一代个体,并通过适应度
函数进行评估和选择。
具体的遗传算法求解最短路径问题的步骤如下:
1.初始化种群:随机生成一定数量的个体作为初始种群,每个个体表
示一个路径。
2.评估适应度:计算每个个体的适应度,即路径的总权重。
3.选择操作:根据适应度函数选择一些优秀的个体作为父代。
4.交叉操作:对选择的父代个体进行交叉操作,生成新的个体。
5.变异操作:对交叉得到的新个体进行变异操作,引入一定的随机性。
遗传算法(GeneticAlgorithms)
遗传算法(GeneticAlgorithms)
遗传算法
前引:
1、TSP问题
1.1 TSP问题定义
旅⾏商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)称之为货担郎问题,TSP问题是⼀个经典组合优化的NP完全问题,组合优化问题是对存在组合排序或者搭配优化问题的⼀个概括,也是现实诸多领域相似问题的简化形式。
1.2 TSP问题解法
传统精确算法:穷举法,动态规划
近似处理算法:贪⼼算法,改良圈算法,双⽣成树算法
智能算法:模拟退⽕,粒⼦群算法,蚁群算法,遗传算法等
遗传算法:
性质:全局优化的⾃适应概率算法
2.1 遗传算法简介
遗传算法的实质是通过群体搜索技术,根据适者⽣存的原则逐代进化,最终得到最优解或准最优解。它必须做以下操作:初始群体的产⽣、求每⼀个体的适应度、根据适者⽣存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对,通过随机交叉其染⾊体的基因并随机变异某些染⾊体的基因⽣成下⼀代群体,按此⽅法使群体逐代进化,直到满⾜进化终⽌条件。
2.2 实现⽅法
根据具体问题确定可⾏解域,确定⼀种编码⽅法,能⽤数值串或字符串表⽰可⾏解域的每⼀解。
对每⼀解应有⼀个度量好坏的依据,它⽤⼀函数表⽰,叫做适应度函数,⼀般由⽬标函数构成。
确定进化参数群体规模、交叉概率、变异概率、进化终⽌条件。
案例实操
我⽅有⼀个基地,经度和纬度为(70,40)。假设我⽅飞机的速度为1000km/h。我⽅派⼀架飞机从基地出发,侦察完所有⽬标,再返回原来的基地。在每⼀⽬标点的侦察时间不计,求该架飞机所花费的时间(假设我⽅飞机巡航时间可以充分长)。已知100个⽬标的经度、纬度如下表所列:
遗传算法的计算过程
遗传算法的计算过程
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种通过模拟生物遗传与进化过程来解决优化问题的计算方法。它模拟了生物进化的基本原理,通过不断地在候选解空间中的个体之间进行基因组交叉、变异和选择来搜索最优解。
遗传算法的计算过程包括初始化种群、评估适应度、选择操作、交叉操作和变异操作等几个关键步骤。
第一步是初始化种群。在这一步中,随机生成一定数量的个体作为初始种群。个体是问题的一个可能解,由基因串表示,而基因串则由若干基因组成。每个基因包含问题的一个特征或参数,如解的某个组成部分。初始种群的生成需要遵循问题定义的约束条件。
第二步是评估适应度。适应度函数用来衡量一个个体的优劣程度。适应度函数应根据问题的目标来设计,一般来说,适应度越高表示个体越优秀。通过对初始种群中的每个个体应用适应度函数,可以得到每个个体的适应度值。
第三步是选择操作。选择操作通过以一定概率选择适应度较高的个体,来生成下一代的种群。选择操作的核心思想是根据个体的适应度值来确定其在遗传过程中被选中的概率。常见的选择操作方式有:轮盘赌选择、锦标赛选择等。
第四步是交叉操作。交叉操作模拟生物界个体之间的基因组交叉。通过将两个个体的基因串进行某种方式的交叉,产生新的
子代个体。交叉操作的目的是通过基因的重组,产生新的解的组合,以期望得到比父代更优的个体。
第五步是变异操作。变异操作模拟生物界个体基因的突变。它以一定的概率对个体的某些基因进行随机的变化。变异操作有助于避免算法陷入局部最优解,增加算法的全局搜索能力。
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Using Genetic Algorithms for Dynamic Scheduling
Ana Madureira * Carlos Ramos * Sílvio do Carmo Silva † anamadur@dei.isep.ipp.pt,, csr@dei.isep.ipp.pt, scarmo@dps.uminho.pt
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Institute of Engineering Polytechnic of Porto, GECAD - Knowledge Engineering and Decision Support Research Group, Dept. of Computer Science Rua de São Tomé, 4200 Porto-Portugal Phone: +351 228340500 Fax: +351 228321159
2 Minho University, Dept. of Production and Systems 4710-057, Braga -– Portugal, Phone: +351 253604745
Abstract
In most practical environments, scheduling is an ongoing reactive process where the presence of real time information continually forces reconsideration and revision of pre-established schedules. Scheduling algorithms that achieve good or near optimal solutions and can efficiently adapt them to perturbations are, in most cases, preferable to those that achieve optimal ones but that cannot implement such an adaptation. This reality, motivated us to concentrate on tools, which could deal with such dynamic, disturbed scheduling problems, both for single and multi-machine manufacturing settings, even though, due to the complexity of these problems, optimal solutions may not be possible to find. We decided to address the problem drawing upon the potential of Genetic Algorithms to deal with such complex situations. We decided to address the problem drawing upon the potential of Genetic Algorithms to deal with such complex situations. Since in a sense natural evolution is a process of continuous adaptation, it seems appropriate to consider Genetic Algorithms as good candidates for dynamic scheduling problems. This paper is concerned with vertical oriented detailed scheduling of Extended Job-Shop on dynamic environments. It addresses the scheduling of tasks, either simple or complex products, comprehending the parts fabrication and their multistage assembly into complex products. Key Words: Dynamic Scheduling, Population Dynamic Adaptation, Regenerating Mechanism, Genetic Algorithms.
1. INTRODUCTION
Research on the theory and practice of scheduling has been pursued for many years. Theoretical scheduling problems concerned with searching for optimal schedules subject to a limited number of constraints have adopted a variety of techniques including branch-and-bound and dynamic programming. From the point of view of combinatorial optimization the question of how to sequence and schedule jobs in a dynamic environment looks rather complex and is known to be NP-hard. For literature on this subject, see for example, Baker (1974), French (1982), Blazewicz et al. (2001), Pinedo (2001) and Brucker (2001). In generic terms, the scheduling process can be defined as the assignment of time-constrained jobs to timeconstrained resources within a pre-defined time framework, which represents the complete time horizon of the schedule. An admissible schedule will have to satisfy a set of hard and soft constraints imposed on jobs and resources. So, a scheduling problems can be seen as a decision making process for operations starting and resources to be used. A variety of characteristics and constraints related with jobs and production system, such as operation processing times, release and due dates, precedence constraints and resource availability, can affect scheduling decisions. If all jobs are known before processing starts a scheduling problem is said to be static, while, to classify a problem as dynamic it is sufficient that job release times are not fixed at a single point in time, i.e. jobs arrive to the system at different times. Scheduling problems can also be classified as either deterministic, when processing times and all other parameters are known and fixed, or as non-deterministic, when some or all parameters are uncertain (French, 1982). Most of the known work on scheduling deals with optimisation of scheduling problems in static environments, whereas, due to several sorts of random occurrences and perturbations, real world scheduling problems are usually of dynamic nature. Due to their dynamic nature, real scheduling problems have additional complexity in relation to static ones. However, in many situations, both static and dynamic problems, even for apparently simple cases, are hard to