基于学习机制的退火并行遗传算法应用研究

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摘要：本文综合并行遗传算法（PGA）和模拟退火算法（SA）的优点，提出一种新的退火并行混合优化策略（PGASA）．该算法克服了并行遗传算法局部搜索能力弱的缺点，在子种群的搜索中引入SA作为GA种群的变异算子，增强和补充了PGA的局部进化能力；同时将机器学习原理引入到混合算法中，增加了种群的平均适值，有效地避免了最优解的丢失，加快了进化速度，针对车间调度中的典型问题进行了仿真，结果证明了新算法的有效性，http://www.cqvip.com//QK/96188X/200606/23512384.html

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关键词：应用研究 遗传算法 学习机 cqvip HTTP 并行遗传算法 机器学习 模拟退火算法 混合策略