遗传算法解决多级目标非平衡指派问题的研究

本文档深入探讨了"基于遗传算法的多级目标非平衡指派问题求解"这一主题，发表于2004年8月的《系统工程理论与实践》第8期，文章编号为100026788(2004)0820080206。作者陶世群和蒲保兴分别来自山西大学计算机科学系和邵阳学院软件学院。他们针对非平衡指派问题，提出了一个创新的解决策略，该问题通常在工程调度、资源分配等场景中遇到，涉及到多个目标的优化。 非平衡指派问题，由于任务分配的不均衡性，往往具有复杂性，传统的优化方法可能难以有效处理。遗传算法作为一种全局优化算法，因其强大的搜索能力和适应性，被应用于这个问题的求解。首先，作者将非平衡指派问题转换为组合优化问题，这是一种将决策变量组织成有限集合并寻找最优解的数学模型，常见于优化理论中。 编码策略是遗传算法的核心组成部分，它决定了如何将问题的实例转换为可以操作的基因形式。通过设计合理的编码方式，算法能够理解并处理问题的具体结构。接着，目标函数和适应度函数是遗传算法的灵魂，目标函数定义了问题要最大化或最小化的性能指标，而适应度函数则用来评估个体（解）的优劣，选择算子、交叉算子和变异算子是算法的进化过程中的关键步骤，分别对应于选择优秀的个体、重组和随机改变基因的操作。 为了确保算法的有效性，作者还提供了交叉概率和变异概率的标定方法，这涉及到如何控制新个体产生过程中保持多样性和探索未知区域的平衡。通过精心设计这些参数，算法可以在搜索空间中进行高效的探索，从而找到最优解。 本论文的主要贡献在于提出了一种基于遗传算法的策略来解决多级目标非平衡指派问题，这不仅对理论研究有重要价值，也为实际工程问题的优化提供了新的工具和思路。此外，论文的研究成果也为后续遗传算法在复杂优化问题中的应用提供了宝贵的实践经验和技术指导。