整数约束资源配置问题的混合遗传算法

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资源配置问题应用于许多领域.对一些配置问题,传统的优化方法需要花费大量时间去寻找最优解.可是对于绝大部分问题,现有的算法花费的时间是随着问题的规模呈指数级倍数增长的.因此我们必须考虑其它的优化方法.基于"自然"系统的启发式搜索技术将运筹学和人工智能紧密结合,成功解决了一些困扰人们已久的复杂问题,因此,越来越受到人们的关注.启发式搜索技术的突出代表就是遗传算法,模拟退火算法和禁忌搜索算法.这些技术借鉴了一些自然现象和过程.启发式搜索技术不需很强的前提条件,并且通过较小改进,可试用于不同的问题背景.然而对于一些大规模问题,这三种算法一般不是最成功的最优化算法.该文的目的就是基于这三种算法,采取混合策略,设计一种新的混合算法,并将它应用于资源分配问题,同时给出数值模拟.模拟结果表明新的混合遗传算法比单纯的遗传算法,模拟退火算法和禁忌搜索算法优越.
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