求解置换Flow-shop调度问题的改进遗传算法

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提出一种求解置换Flow-shop调度问题的改进遗传算法。该算法采用多个体交叉方式,对交叉过程和变异过程分别进行阈值设置,实现了在优化过程中扩大解空间的搜索范围和保持种群的多样性,从而增大了获得最优解的几率。最后对一系列典型的Benchmark问题进行仿真测试,实验结果证实了该改进遗传算法的有效性。
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