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改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用_图文

第 !" 卷# 第 $ 期 !%%& 年 ’! 月

大 连 铁 道 学 院 学 报 ()*+,-.# )/# 0-.1-,# +-1.2-3# 1,4515*56

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改进的自适应遗传算法及其在 作业车间调度中的应用
梁# 霞, 黄# 明, 梁# 旭
! ( 大连交通大学 电气信息学院, 辽宁 大连 !!"#$% )

摘" 要: 针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足, 引入了 一种新的调节交叉概率和变异概率的方法, 并提出了一种新的交叉方式, 该算法很好地增强了自适应遗 传算法的全局搜索能力, 提高了收敛速度: 通过比较几个优化实例, 验证了本文算法的有效性: 关键词: 遗传算法; 自适应遗传算法; 车间调度问题 中图分类号: 5?>%’: "# # # 文献标识码: -

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>? 标准自适应遗传算法与改进的自适应遗传算法
(’) 标准的自适应遗传算法 4LBFBMCN E, ?CKFCB\ . E ( ’[[$ ) 提出一种自适应遗传算法( -RCSKBM; @;F;LC9 -9G8LBKIU, -@- ) , 能够
收稿日期: !%%& ! %& ! %[ 基金项目: 辽宁省教育厅资助项目 ( !%%$0’’> ) 作者简介: 梁霞 ( ’[== ] ) , 女, 助教, 硕士:

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第 $% 卷

使交叉概率 ! " 和变异概率 ! # 随群体的适应度自动改变$ 当种群各个体的适应度趋于一致或者趋于局 部最优时, 使 ! " 和 ! # 增加, 以跳出局部最优 ; 而当群体适应度比较分散时, 使 ! " 和 ! # 减少, 以利于优 对于适应度高于群体平均适应值的个体, 选择较小的 ! " 和 ! # , 使得该优良解得以 良个体的生存$ 同时, 保护; 而低于平均适应值的个体, 选择较大的 ! " 和 ! # 值, 增加新个体产生的速度$ 因此, 自适应遗传算 法能够提供相对某个解的最佳的交叉概率 ! " 和变异概率 ! # $ 与一般遗传算法相比, 自适应遗传算法的 交叉概率与变异概率不是一个固定值, 而是按群体的适应度进行自适应调整& ($) 改进的自适应遗传算法 针对上述自适应遗传算法在进化初期不合适的现象, 笔者提出了一种混合的自适应遗传算法& 将遗 传的进化过程分成两部分: 初期和后期& 在初期时执行固定参数的遗传操作, 后期时执行自适应遗传操 作& 这样可以在初期让优良的染色体也有大的机会参加交叉运算, 提高了种群的多样性& 为了防止出现局部最优的情况, 提出了一种新的交叉方式& 每次遗传操作后, 将所有的染色体按照 适应值大小排序并分为两组, 将高适应值的染色体分为一组, 剩下的为另一组, 交叉操作之前, 分别从两 组中各随机选一个进行交叉运算, 这样可以让最优的染色体和最差的染色体有较大的交配几率, 使整个 染色体种群的适应值同时向最优解靠近, 防止了局部最优的出现& 采用父子竞争机制的原理来自生物进化中的优胜劣汰 , 两父代交叉产生两个新一代 , 当两个子代 中具有最大适应值的个体值大于或等于父代中具有最大适应值的个体时, 认为子代优于父代, 将子代替 换父代, 否则, 保留父代, 让其进入下一轮的进化& 这样一来, 就不会只要进行交叉算子操作子代就替换 父代, 而是在父子两代中选择最优的个体进入下一代, 子代总是优于或者等于它们的父代, 进化总是朝 着最优的方向&

!" 改进的算法流程
步骤 ’# 编码 ( 解码设计, 组成初始群体; 步骤 $# 定义适应度函数, 计算各个个体的适应度 % & ; 步骤 !# 计算群体的平均适应度 % )*+ 和最大适应度 % ,)- , 将群体按适应值大小排序并分为两组& 步骤 "# 交叉操作: 判断种群的代数, 小于 ’ ( ), 执行固定的交叉概率; 大于或等于 ’ ( ), 执行自适应 交叉概率$ 其中, ’ * ’ * ); 自适应变异概率 ! # 和自适应交叉概率 ! " 分别为 : !" +

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% " 为要交叉的两个个体中较大的适应度值; 步骤 /# 变异操作: 判断种群的代数, 小于 ’ ( ), 执行固定的变异概率; 大于或等于 ’ ( ) , 执行自适应 交叉概率: !# + % # 为要变异个体的适应度值; 步骤 %# 计算由交叉和变异生成的新个体的适应度, 构成新一代群体; 如果达到则结束寻优过程, 否则转步骤 "& 步骤 0# 判断是否达到预定的迭代次数,

{

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#" 仿真分析
表 ’ 和表 $ 分别给出了一个 ’1 个工件、 ’1 台机器的问题的时间约束和工艺约束列表, 本文分别利 用新的自适应遗传算法和标准自适应遗传算法进行了对每台机器上加工工件序列进行优化计算, 并对 优化结果进行了比较& 参数: !# + 1$ ’, !" + 1$ %, . + 21 , 种群规模为 $1&

! 第" 期

梁! 霞等: 改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用 表 !" !# $ !# 的机器矩阵 表 %" !# $ !# 的时间矩阵工件工序
工件 ( ( ( ) ) * % %+ * ( ’ ) ) ’ ( " ) ( * %+ ) " * * ) %+ %+ %+ $ ) ) $ $ %+ %+ * $ ’ ( ) $ " * ) % & # " $ ’ ( ) * %+ % &* () * #’ "* %% ’& $’ "" &% & "# &) *+ ’* ($ "’ "’ (& #+ %% # )$ *% (" #* ## %+ )* %& *+ "$ " (% )% *$ *) ** "# * )$ $& && 工! ! 序 $ ’ && %" &’ ’* ’% $# "* &% (& ’ "( & )" *$ ’ $& ’$ &$ ") (& ( #( "’ %# ’% $$ &% #& #+ )* #& ) )’ "’ #% (* #& (" )) #’ %* ") * (’ ’* )$ (’ &’ $% "+ )* (" %%

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! ! 附图为 ,-%+ . %+ 的收敛曲线, 从附图中 可以看出, 本文设计的新的自适应遗传算法有 较快的收敛速度, 在 #+ 代以内就获得了最优 解并保持稳定, 没有最优解丢失的现象, 通过 以上实验结果不难看出, 本文算法有更强的搜 索能力/

&" 结" 语

" " " " 附图" !"!# $ !# 的收敛曲线

本文研究的新的自适应遗传算法是一种优化能力、 效率和可靠性较高的优化方法, 对于解决车间作 业计划与调度问题具有较好的效果/ 实验结果表明, 新型算法比传统的自适应遗传算法在进化速度和全 局搜索能力上均有较大提高/ 参考文献:
[%] 王! 凌/ 车间调度及其遗传算法 [ ,] / 北京: 清华大学出版社, &++#/ &&0$&/ [&] 刘! 勇, 康立山, 陈毓屏/ 非数值并行算法 ( 第二册) / 遗传算法 [ ,] / 北京: 科学出版社, %**$/ [#] 王小平, 曹立明/ 遗传算法— — —理论、 应用与软件实现[ ,] / 西安 : 西安交通大学出版社, &+++/ ["] 王万良, 吴启迪, 宋! 毅/ 作业车间调度问题的改进自适应遗传算法 [ 1] / 系统工程理论与实践 &++" , % (&) : $)0 ’&/ [$] 宗敬群/ 一类混合自适应遗传算法及性能分析[ 1] / 系统工程理论与实践, &++% , (") : %"0%)/

改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用
作者: 作者单位: 刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 被引用次数: 梁霞, 黄明, 梁旭, LIANG Xia, HUANG Ming, LIANG Xu 大连交通大学,电气信息学院,辽宁,大连,116028 大连铁道学院学报 JOURNAL OF DALIAN RAILWAY INSTITUTE 2005,26(4) 1次

参考文献(5条) 1.王凌 车间调度及其遗传算法 2003 2.刘勇.康立山.陈毓屏 非数值并行算法第二册,遗传算法 1995 3.王小平.曹立明 遗传算法--理论、应用与软件实现 2000 4.王万良.吴启迪.宋毅 作业车间调度问题的改进自适应遗传算法[期刊论文]-系统工程理论与实践 2004(02) 5.宗敬群 一类混合自适应遗传算法及性能分析[期刊论文]-系统工程理论与实践 2001(04)

相似文献(10条) 1.期刊论文 自适应遗传算法及其在渗流参数反演中的应用 -西北农林科技大学学报(自然科学版) 2006,34(7)
利用水头实测资料,以渗透系数为待反演的参数,在采用基本遗传算法进行参数反演研究的基础上,针对简单遗传算法难以确定交叉率和变异率 的最佳值及计算量较大、易早熟等缺点,提出以自适应遗传算法来解决工程中的这类反演问题;为力求使改进的遗传算法计算量更小,收敛性更强,同 时结合简单的二稳定渗流有限元算例,在相同的情况下分别用简单遗传算法和自适应遗传算法进行了反演计算.结果表明,自适应遗传算法在保持简 单遗传算法优点的同时,有效地提高了算法的收敛性,并在一定程度上克服了简单遗传算法的早熟问题.因此,自适应遗传算法为渗流领域求解反演问 题提供了新的途径.

2.学位论文 任艳楠 基于自适应遗传算法的多用户检测 2003
码分多址(CDMA)是第三代移动通信系统普遍采用的一种多址通信技术.通常可用功率控制和多用户检测技术来解决这个问题.因此,多用户检测 技术的发展是近年来通信技术中最重要的新进展之一.自从1986年S.Verdu提出了最佳多用户检测器以来,多用户检测的理论和方法得到了迅速发展 .最佳多用户检测器可以将由多址干扰引起的误码率降到最小,但需要的条件比较苛刻,而且运算量太大,属于一个NP问题.因此,寻求性能测度优良的 多用户检测器是现代通信信号处理的重要研究内容之一.该文在分析各种多用户检测技术的基础上,通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测系 统视为组合优化问题,利用遗传算法可以全局寻优以及具有并行运算的优势,提出了基于简单遗传算法的多用户检测器、基于自适应遗传算法的多用 户检测器和基于禁忌遗传算法的多用户检测器.仿真表明,无论是抗多址干扰还是抗远近效应的能力,上述三种方法都明显优于传统的检测器,且基于 自适应遗传算法的多用户检测器更为易于实时应用和硬件实现.

3.期刊论文 范鹤.刘斌.李艺.韩桂武.FAN He.LIU Bin.LI Yi.HAN Gui-wu 自适应遗传算法在建筑结构优化中 的应用 -山东大学学报(工学版)2006,36(3)
遗传算法易搜索到全局最优解,但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象.基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基 础上,针对其缺陷提出改进措施:利用混沌序列的"遍历性、随机性、规律性"的特点生成初始种群;采用最优个体储存、最差个体替换策略.在改进遗 传算法的基础上,又引入自适应的交叉、变异概率公式,幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法.通过十五杆平面桁架的数值算例,自适应 遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比,验证自适应遗传算法的优越性能.

4.期刊论文 王少波.解建仓.孔珂.WANG Shao-bo.XIE Jian-cang.KONG Ke 自适应遗传算法在水库优化调度中 的应用 -水利学报2006,37(4)
本文提出了一种基于自适应遗传算法的水库优化调度问题的求解方法,并通过实例对自适应遗传算法和标准遗传算法的性能做了比较.结果表明 ,由于自适应遗传算法能够在进化过程中根据个体优劣和群体分散程度对遗传控制参数进行自动调整,可以较好地解决标准遗传算法在应用中遇到的 收敛性差和容易早熟等问题.在进化相同代数条件下,自适应遗传算法能够在保持群体多样性的同时,加快收敛速度,其稳定性也优于标准遗传算法.

5.学位论文 闫宏亮 改进的自适应遗传算法在桁架结构优化中的应用 2009
结构优化的目的是让所设计的结构在满足各种规范或特定要求的限制下,使其某些评价指标(重量,刚度,造价等)达到最佳。而优化设计方法 是将优化原理和计算机技术应用于工程设计,在设计领域得到了广泛的应用。仿生学方法作为一种新兴的强大的智能优化技术,与传统优化方法相 比,在全局优化、复杂设计区域、复杂目标函数及易用性等方面都显示出了其优越性。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是仿生学方法中最重要 的算法之一,近年来成为国内外研究热点。它在解决各种非线性优化问题中表现出的自适应性、全局最优性及隐含并行性使其在工程设计中具有广 泛的应用前景。 本文在学习和研究遗传算法的基本原理和设计理念的基础上,针对简单遗传算法(Simple Genetic Algorithms,SGA)中所存在的早熟、局部搜 索能力弱、参数难以确定等缺点以及桁架结构的特点对遗传算法进行了改进,并应用改进后的自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm,IAGA)对具有应力和位移约束的桁架结构进行了优化设计。本文的主要研究工作如下: 1、介绍了简单遗传算法的基本原理和实现方式,并介绍了遗传算法中适应度函数的转换方式以及常用的处理约束条件的方法;分析了简单遗 传算法存在的缺点,如局部搜索能力差,易发生早熟,各代种群最佳个体未能保护,惩罚因子对结果影响大等。 2、针对简单遗传算法所存在的缺点以及桁架结构的特点,对遗传算法进行了改进。采用合适的编码技术,正确地选用适应度函数;对简单遗 传算法中的交叉算子和变异算子进行了改进,提出了随种群的进化而动态变化的自适应交叉和变异算子,以提高算法的优化效率,增强收敛性;引 入了精英保留策略以克服各代种群最佳个体未能保护的缺点。 3、文中用MATLAB编制程序实现了所改进的自适应遗传算法。基于新算法的思想,对三杆及十杆这两种典型桁架结构进行优化,并对新算法的 优化结果、优化进程与简单遗传算法的优化结果、优化进程以及精确解进行比较,验证了改进算法的可行性和有效性。

6.期刊论文 贾嵘.蔡振华.罗兴锜.JIA Rong.CAI Zhenhua.LUO Xingqi 改进自适应遗传算法及其在水电站最优

报价中的应用 -水力发电学报2007,26(1)
针对简单遗传算法(SGA)存在早熟和易陷入局部最优的不足,提出了一种新的动态调整交叉概率和变异概率的自适应遗传算法(AGA),同时对简单 遗传算法的编码方式、选择、交叉和变异算子均进行了一定的改进.通过对一复杂函数--Schaffer函数进行求解,证明了这些改进措施有效地克服了 早熟现象、提高了算法的全局寻优能力.并利用改进的自适应遗传算法对水电站报价策略模型进行求解,结果表明了该方法的有效性.

7.期刊论文 孙建永.申建中.徐宗本.Sun Jianyong.Shen Jianzhong.Xu Zongben 一类自适应遗传算法的理论 分析与数值模拟 -西安交通大学学报2000,34(12)
对孙建永等人提出的自适应遗传算法进行了理论与性态分析.通过随机过程分析,证明了所提出的遗传算法在概率意义下全局收敛,另外通过大 量数值模拟说明了所提算法不仅较古典二进制遗传算法有效,而且较实编码遗传算法也更为快速有效.新算法可应用于求解广泛复杂工程优化问题.

8.学位论文 李志刚 自适应遗传算法的人工神经网络在大坝安全监测中的应用 2005
本文针对人工神经网络应用中存在的上述问题,介绍了各种改进方法与措施:如用所有样本的总效果对网络权值矩阵和阈值向量进行调整、调 整量中加入动量项、标准化训练样本数据、优化激励函数以及给神经元的输出值添加偏置量等;同时还提出了一种新的优化人工神经网络模型的方 法,即采用自适应遗传算法对人工神经网络模型的网络结构和权值阈值进行全局优化搜索,以提高大坝安全监测人工神经网络模型的拟合成果和预 测精度。   本文详细的介绍了遗传算法的产生与发展、基本思想和理论、编码方法和基本操作及工作流程,总结了改进遗传算法搜索效果的措施和方法 ,建立了基于自适应遗传算法的大坝安全监测人工神经网络模型,并将模型应用于广州蓄能水电厂下库坝水平位移分析预测,取得了良好的拟合效 果和预测精度,同时结合实际应用成果比较了各种大坝安全监测模型的拟合效果。

9.期刊论文 肖莉萍.XIAO Li-ping 基于改进自适应遗传算法的网格任务调度算法 -中国制造业信息化 2009,38(1)
针对网格环境动态多变性的特点,对网格环境任务调度中的遗传算法进行研究,提出一种改进的自适应遗传算法.通过对影响遗传算法行为和性 能的关键参数交叉概率与变异概率进行分析,提出利用自适应思想以及表征调度性能的种群适应度对交叉概率和变异概率合理选取的自适应遗传算 法,使交叉概率和变异概率能随种群适应度自动调节、改变.试验结果表明,改进的自适应遗传算法能使网格任务调度具有较好的种群自适应度,从而 表明该方法的有效性.

10.学位论文 吴霞 基于模糊控制技术的新型模糊自适应遗传算法 2002
该文正是着重考虑到遗传算法中交叉变异算子对算法收敛性的重要作用,提出了一种模糊自适应遗传算法,从而使得交叉变异算子的概率能够在 算法的不同进化时期进行自适应调整,不仅保证了群体的多样性,还改善了算法的搜索能力,使改进后的算法能够跳出局部最优点,摆脱未成熟收敛 .针对遗传算法中亲代适应度和亲代相似程度的不同,建立相应的交叉变异机制.利用模糊控制技术的思想,控制交叉变异概率的改变,提高了全局搜 索性能和效率.另外该文提出一种新的遗传进化模式,即先变异,再交叉,最后复制,并且通过最优保存选择策略进一步改进了算法的性能.

引证文献(1条) 1.朱海岳 一种基于遗传算法的车间作业调度求解算法[期刊论文]-河北工程技术高等专科学校学报 2007(3)

本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_dltdxyxb200504009.aspx 授权使用:重庆市图书馆(cqstsg),授权号:b5c66683-fce3-4a16-8817-9db00130da9e 下载时间:2010年7月11日


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