mtsp模型及求解word版-文庫吧資料
2025-01-13 12:59本頁面
【正文】 5 7 2 4 6 8 1 C =5 6 4 2 1 8 7 由此規(guī)則計算可得 ： O =3 5 7 6 8 4 2 1 SUM0 = 24(SUM0 為 3 個父代所產生的子代所走的距離 或懲罰費用 總 和 )， 顯然 SUM0 遠遠小于 SUM1， SUM2 和 SUM3。 這里提出了 一種改進遺傳算法 ， 稱為三交換啟發(fā)交叉方法 （ THGA）， 主要有 2 點改進 ： (1)通過增加交配的父代染色體的數(shù)量 ， 由 3 個父代產生 1 個子代 ； (2)動態(tài)調整交叉和變異概率 ， 從而降低了染色體近親繁殖的可能 ,有效地控制了進化 過程 [10]。 根據(jù)生物遺傳規(guī)律 ,雙親血緣關系越遠 ,子代 優(yōu)良的可能性越大。 遺傳算法（ GA）是一種全新的隨機搜索與優(yōu)化算法，而 標準遺傳算法執(zhí)行的效率不高 ，而且容易在局部最優(yōu)解處收斂 [8]。相鄰板坯之間的寬度、厚度和硬度跳躍值之和越大 ， 則作 為懲罰值也就越大 ，對應的軋制計劃評價就越差。 按照 熱軋生產 約束 ， 相鄰板坯之間的寬度、厚度和硬度等變化越小 ， 則綜合衡量指標越優(yōu)。 Cij = 0, i∈ {1,… ,N}, j∈ {N+1,… ,N+M} Cij = 0, i∈ {N+1,… ,N+M}, j∈ {1,… ,N} Cij = ∞ , i, j∈ {N+1,… ,N+M} Cij = ∞ , i, j∈ {1,… ,N+M} 數(shù)學模型 在上述變量定義下 ,軋制批計劃的數(shù)學模型可表述為 ： minijMNiMNj C? ?????1 1 ijX (1) s. t. ??? ?MNj 1 ij 1X, i∈ {1,2,… ,N+M} (2) ??? ?MNi 1 1Xij , j∈ {1,2,… ,N+M} (3) 0 ≤ Xij(WjWi) ≤ Δ W (4) |Xij(GjGi)| ≤ Δ G (5) |Xij(HjHi)| ≤ Δ H (6) ? ?? ? ?S Si {i}\j ij 1SX , S {1,… ,N+M}, 2≤ |S|≤ N+M2 (7) Xij∈ {0,1}, i, j∈ {1,… ,N+M} (8) 目標函數(shù)式 (1)使得總的懲罰最小 。在建立模型之前 ,先將模型中 用到的變量和參數(shù)定義如下 ： 對于 i, j∈ {1,… ,N} 1 如果訂單 j 直接跟在訂單 i 之后生產 Xij= 0 否則 當 i∈ {N+1,… ,N+M}, j∈ {1,… ,N} 1 如果訂單 j 是第 iN 個計劃的第一個 被軋制的
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