CAJ | 학술논문

传统遗传算法在求解 Job Shop 调度问题时存在收敛速度慢,易于早熟的缺点.在病毒遗传算法(VEGA)和灾变遗传算法的基础上提出了一种带有灾变因子的病毒遗传算法(IVEGA-C).该算法在传统遗传算法的基本结构上加入了病毒感染操作和灾变操作,病毒感染操作实现了同代个体之间横向传递进化信息,灾变操作采用灭绝操作.正是这种改进加快了遗传算法的收敛速度,避免了早熟现象和陷入局部最优解.通过仿真实验验证了IVEGA-C 算法在解决 Job Shop 调度问题中的性能优于传统 GA 算法和 VEGA 算法.最后给出了应用该算法的一个实例
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