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【正文】 禁忌搜索（ Tabu Search） 遺傳算法（ Geic Algorithm） 混合進(jìn)化算法 (Memetic Algorithm) 局部搜索算法 ?領(lǐng)域結(jié)構(gòu)（ Neighborhood） :將一個(gè)初始解進(jìn)行微小變動(dòng)以后，產(chǎn)生的解的集合。通常是考慮基于關(guān)鍵路勁的領(lǐng)域結(jié)構(gòu)構(gòu)造方法。不產(chǎn)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(jiǎng)獲得者Fred Glover 最先在 1986年提出 Tabu Search算法。 ?禁忌長度 : 每個(gè)解 被禁忌的時(shí)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(jì) 60年代末期到 70年代初期，主要由美國 Michigan大學(xué)的 John Holland與其同事、學(xué)生們研究形成了一個(gè)較完整的理論和方法，從試圖解釋自然系統(tǒng)中生物的復(fù)雜適應(yīng)過程入手，模擬生物進(jìn)化的機(jī)制來構(gòu)造人工系統(tǒng)的模型。 遺傳算法基本概念和術(shù)語 ?遺傳算法是模擬前述生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型。該集合內(nèi)個(gè)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(yīng)度的優(yōu)勝劣汰的過程。 基本遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方法 ?各種不同的遺傳算法都有相同的的特點(diǎn)，即通過對生物遺傳和進(jìn)化過程中選擇、交叉、變異機(jī)理的模仿，來完成對問題最優(yōu)解的自適應(yīng)搜索過程。 遺傳算法解決 Job shop的幾個(gè)重要構(gòu)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(gòu)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(gè)父親個(gè)體的每個(gè)機(jī)器都進(jìn)行如下操作，產(chǎn)生兩個(gè)子代個(gè)體： 遺傳算法的幾個(gè)重要構(gòu)成要素 （ 3）適應(yīng)度評價(jià)函數(shù) 函數(shù)的主要部分是基于最大完工時(shí)間(Makespan)。 Step3. 根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，對種群進(jìn)行維護(hù)，淘汰掉適應(yīng)度低的個(gè)體。 Hybrid Evolution AlgorithmMemetic 部分算例的解 : 謝謝大家
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