【摘 要】
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本文选取静态流水车间作为研究对象,主要针对标准遗传算法进行改进。提出一种交叉率Pc以及变异率Pm随个体适应程度改变而改变,能够使个体更快跳出局部最优或能够保护优良个体
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本文选取静态流水车间作为研究对象,主要针对标准遗传算法进行改进。提出一种交叉率Pc以及变异率Pm随个体适应程度改变而改变,能够使个体更快跳出局部最优或能够保护优良个体的改进遗传算法。选择个体的时候采用锦标赛选择法,在一定范围内设置可变的交叉率和变异率,变大或变小根据适应程度改变。最后选取标准算例来验证,通过真实数据证明改进后的遗传算法更能够跳出过早收敛,最小最大时间明显缩短。
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