【摘 要】
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模拟退火算法、遗传算法、人工神经网络算法及蚁群算法、粒子群算法是对问题求解的新型智能算法。这些算法的主要应用对象是优化问题中的NP-hard问题，并在一些优化问题中的应
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模拟退火算法、遗传算法、人工神经网络算法及蚁群算法、粒子群算法是对问题求解的新型智能算法。这些算法的主要应用对象是优化问题中的NP-hard问题，并在一些优化问题中的应用中取得了成功，成为解决优化问题的一种有力工具。是目前算法、人工智能研究领域中的前沿研究。
本文将进化计算中的遗传算法进行了改进，并将改进的遗传算法及群智能计算中的粒子群算法应用到随机装卸工问题这一优化问题中。
本文的主要创新点：
1.在基本的遗传算法的基础上，提出了解决随机装卸工问题的新型的混合遗传算法，该算法引入新的种群择优交叉运算和变异运算，提高了算法的收敛速度。
2.因为这些算法都是基于个体之间的竞争，在提出的新型混合遗传算法的复制、交叉和变异三种算子的基础上，引入了一个学习过程，实现了进化过程中同代个体之间相互竞争与学习的结合。从而得到一种引入学习过程的改进的混合遗传算法，将其运用到随机装卸工问题的求解。数值算例验证了该算法具有较高的求解程度和较快的收敛速度。
3.基本的粒子群算法描述的是连续空间的算法，针对随机装卸工问题是整数规划问题，因此在算法实现过程中做了相应调整和修改，使得在求解随机装卸工问题上表现出理想的求解精度和速度，具有较好的实用价值。
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