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【正文】 禁忌搜索（ Tabu Search） 遺傳算法（ Geic Algorithm） 混合進化算法 (Memetic Algorithm) 局部搜索算法 ?領域結構（ Neighborhood） :將一個初始解進行微小變動以后，產生的解的集合。通常是考慮基于關鍵路勁的領域結構構造方法。不產生不可行解，效率高。 禁忌搜索 (Tabu Search) ?提出 : 由美國工程院院士，馮若依曼理論獎獲得者Fred Glover 最先在 1986年提出 Tabu Search算法。 ?禁忌長度 : 每個解 被禁忌的時間長度。 遺傳算法概述 ?遺傳算法（ Geic Algorithms ,GA）研究的歷史比較短， 20世紀 60年代末期到 70年代初期，主要由美國 Michigan大學的 John Holland與其同事、學生們研究形成了一個較完整的理論和方法，從試圖解釋自然系統(tǒng)中生物的復雜適應過程入手，模擬生物進化的機制來構造人工系統(tǒng)的模型。 遺傳算法基本概念和術語 ?遺傳算法是模擬前述生物進化過程的計算模型。該集合內個體數(shù)稱為群體的大小。一般而言，選擇的過程是一種基于適應度的優(yōu)勝劣汰的過程。 基本遺傳算法的實現(xiàn)方法 ?各種不同的遺傳算法都有相同的的特點，即通過對生物遺傳和進化過程中選擇、交叉、變異機理的模仿，來完成對問題最優(yōu)解的自適應搜索過程。 遺傳算法解決 Job shop的幾個重要構成要素 （ 1）染色體編碼方法 {1 2 3 ； 3 1 2 ； 2 3 1} 基本遺傳算法的構成要素 （ 2）交叉過程 下面是一種基于最長公共子序列的交叉算符，對兩個父親個體的每個機器都進行如下操作，產生兩個子代個體： 遺傳算法的幾個重要構成要素 （ 3）適應度評價函數(shù) 函數(shù)的主要部分是基于最大完工時間(Makespan)。 Step3. 根據(jù)適應度函數(shù)，對種群進行維護，淘汰掉適應度低的個體。 Hybrid Evolution AlgorithmMemetic 部分算例的解 : 謝謝大家
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