集美大学学报（自然科学版）
集美大學學報（自然科學版）
집미대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIMEI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2006年
3期
252-257
,共6页
遗传算法%网络计划%优化%统计分析
遺傳算法%網絡計劃%優化%統計分析
유전산법%망락계화%우화%통계분석
遗传算法的网络计划优化属于离散的非单调、欺骗性问题,较难得到全局最优解.而采用改进的遗传算法,并运用数据库,通过对大量实际运算结果的统计分析表明:改进后遗传算法,能显著提高全局最优解的成功率.研究中发现,该类问题适应度的动态缩放技术具有最好的效果,并就该类问题提出了合适的参数取值.
遺傳算法的網絡計劃優化屬于離散的非單調、欺騙性問題,較難得到全跼最優解.而採用改進的遺傳算法,併運用數據庫,通過對大量實際運算結果的統計分析錶明:改進後遺傳算法,能顯著提高全跼最優解的成功率.研究中髮現,該類問題適應度的動態縮放技術具有最好的效果,併就該類問題提齣瞭閤適的參數取值.
유전산법적망락계화우화속우리산적비단조、기편성문제,교난득도전국최우해.이채용개진적유전산법,병운용수거고,통과대대량실제운산결과적통계분석표명:개진후유전산법,능현저제고전국최우해적성공솔.연구중발현,해류문제괄응도적동태축방기술구유최호적효과,병취해류문제제출료합괄적삼수취치.
