改进的混合遗传算法求解影片递送问题

改进的混合遗传算法求解影片递送问题

论文摘要

影片递送问题(简称FDP)是一个典型的NP-Hard组合优化问题。一般很难精确地求出其最优解,因而人们都在寻找快速、有效的近似求解算法。影片递送问题是旅行商问题和多路旅行商问题的扩展,具有重要的理论和实际意义。遗传算法是一种生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法,广泛应用于很多领域。 本文针对影片传递问题的特点,设计了一种遗传算法的新的交叉算子,并保证了整个进化过程中所有个体的可行性,以确保运算效率。通过比较和分析得到了一种较满意的改进混合GA方案:μ+λ选择、依概率边重组交叉(依边)、变异和2-opt邻域搜索,能够较快收敛到全局最优解。在此基础上又引入嫁接遗传算法的思想,求解规模较大的FDP问题,能够提高抗早熟能力,进而提高解的精度。具体实例测试表明:改进混合GA及其嫁接遗传算法的有效性和优越性,在解决FDP时新算法有较强的优化求解能力。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 引言
  • 第一章 遗传算法
  • 1.1 遗传算法的基本思想
  • 1.2 遗传算法的关键参数与操作的设计
  • 1.3 遗传算法的特征及基本流程
  • 1.4 遗传算法的理论研究现状
  • 第二章 求解影片递送问题的改进的混合遗传算法
  • 2.1 编码
  • 2.2 适应值函数
  • 2.3 可行的初始种群的产生
  • 2.4 交叉操作
  • 2.5 变异操作
  • 2.6 局部爬山操作
  • 2.7 选择操作及相应的算法描述
  • 2.8 算例
  • 第三章 用嫁接遗传算法求解影片递送问题
  • 3.1 嫁接遗传算法
  • 3.2 嫁接种群的生成
  • 3.3 待进化种群的选择机制
  • 3.4 算例
  • 第四章 软件实现
  • 4.1 录入数据
  • 4.2 计算
  • 4.3 结果分析
  • 结论
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录
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