改进遗传算法解决同顺序加工调度问题

"这篇论文是关于解决同顺序加工调度问题的一种改进遗传算法的研究，由王凌和郑大钟于2002年在《系统工程理论与实践》期刊上发表。同顺序加工调度问题属于NP-hard问题，具有深厚的理论基础和实际应用价值，因此寻找高效的优化算法是该领域的重要任务。论文提出了一种创新的遗传算法，通过结合启发式和随机方法创建初始解，使用多样的交叉操作进行种群进化，并在整体替换后利用模拟退火的Metropolis抽样过程来替代传统的变异操作。这种方法旨在保证初始种群的质量和多样性，促进更丰富的搜索行为，并通过温度控制实现对搜索行为的某种程度的控制。经过典型实例的仿真，证明了改进遗传算法的高效性和对初始条件的良好适应性，其优化效果显著优于传统的遗传算法和知名的NEH启发式方法。关键词包括遗传算法、调度、模拟退火和启发式方法。" 本文介绍的改进遗传算法在解决同顺序加工调度问题时，首先采取了启发式和随机相结合的方式生成初始解，这样可以提高解的质量和多样性，避免陷入局部最优。接着，通过将种群分解并应用多种交叉操作，算法能够探索更广阔的解决方案空间，这有助于避免算法过早收敛。在进化过程中，传统遗传算法中的变异操作被模拟退火的Metropolis抽样过程所取代。模拟退火是一种全局优化技术，通过温度参数调控接受较差解的概率，以此来跳出局部最优，达到更好的全局搜索性能。 论文中提到的模拟退火算法的Metropolis抽样过程是关键，它在一定的温度控制下，使得算法的变异行为变得概率可控，允许算法在一定条件下接受较差的解，从而增强算法的全局搜索能力。这种方法的引入增强了遗传算法在解决复杂优化问题时的适应性和灵活性。 最后，作者通过对比实验验证了改进遗传算法的优越性，它在处理典型调度问题时，不仅表现出良好的优化效果，而且对初始解的依赖性较低，具备较强的初值鲁棒性。这表明该算法在实际应用中具有很高的实用价值，特别是在面对同顺序加工调度这类复杂问题时，能够提供更优的解决方案。 这篇论文提出了一种创新的优化策略，通过改进遗传算法结合模拟退火，为解决同顺序加工调度问题提供了新的思路和工具，对于理论研究和实际应用都具有重要参考价值。