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基于遗传混合局部搜索的拖轮调度方案优化方法

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简介：
本研究提出了一种基于遗传算法与局部搜索策略相结合的方法，旨在优化港口拖轮调度方案，有效提升运营效率和经济效益。 遗传算法的一种改进方法可以应用于拖轮调度方案中，有望带来积极的效果，并希望能对大家有所帮助。

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  • 基于遗传混合局部搜索的拖轮调度方案优化方法
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    本研究提出了一种基于遗传算法与局部搜索策略相结合的方法，旨在优化港口拖轮调度方案，有效提升运营效率和经济效益。 遗传算法的一种改进方法可以应用于拖轮调度方案中，有望带来积极的效果，并希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于遗传算法和模式搜索的混合优化方法 (2012年)
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    本文提出了一种结合遗传算法与模式搜索技术的新型混合优化策略，旨在提升复杂问题求解效率和精度。通过理论分析及实验验证，展示了该方法在解决多模态、高维函数优化任务中的优越性能。 为了更好地实现全局优化，我们提出了一种遗传模式搜索（Genetic Pattern Search, GPS）算法。该算法结合了遗传算法（GA）的强全局搜索能力和泛化模式搜索算法（PS）的强局部搜索能力。GPS 算法流程分为两个步骤：首先是通过 GA 和 PS 的联合实现粗略搜索；其次是利用 PS 进行精细搜索。实验结果显示，对于 Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer 和 Woods 测试函数而言，GPS 算法的成功率明显优于改进遗传算法和改进模式搜索算法，因此可以作为一种有效且可行的全局优化方法。
     
  • 结合局部搜索技术的混合遗传算法
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    本研究提出了一种结合局部搜索技术的混合遗传算法，旨在优化复杂问题求解效率与精度。通过引入改进的遗传操作和有效的局部搜索策略，该方法能够更好地探索解空间并加速收敛过程，在多个测试案例中展现了优越性能。 为了克服基本遗传算法（SGA）在搜索过程中容易过早陷入局部最优解以及后期优化能力较弱的问题，提出了一种结合局部搜索技术的混合遗传算法（HGA）。该方法通过引入一种特定的选择机制，在遗传算法中嵌入最速下降法进行有针对性的局部探索，并利用此过程来判断算法是否达到收敛状态。实验结果表明，相较于基本遗传算法（SGA），采用带有局部搜索技术的混合遗传算法（HGA）在数值计算上表现出更高的效率和更好的性能表现。
     
  • 基于混合遗传算法的导频优化方案
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    本研究提出了一种基于混合遗传算法的导频优化方案，旨在提升无线通信系统的性能和效率。通过优化导频分配，有效减少了干扰并提升了信道利用率，为实现高效数据传输提供了新思路。 在OFDM系统中，基于压缩感知的稀疏信道估计可以有效利用无线信道固有的稀疏特性，从而减少导频开销并提高频谱利用率。针对压缩感知中的导频设计问题，我们提出了一种结合混合遗传算法的方法来优化导频序列。该方法首先使用遗传算法获取次优初始导频序列，并随后根据导频位置和功率对这些序列进行逐位替换与优化，以达到使测量矩阵互相关性最小化的目标。通过MATLAB仿真验证发现，相比伪随机导频设计及等间距导频设计，本方案在均方误差和误码率方面表现更优。
     
  • 基于遗传算法与非线性规划的函数寻优方法_寻优_局部搜索_fiftysry
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    本文提出了一种结合遗传算法和非线性规划技术的创新优化策略，旨在提升复杂函数全局最优解的求解效率及精确度。通过引入局部搜索机制增强探索与开发能力，有效克服传统方法在处理高维、多模态问题时的局限性，为工程设计等领域提供强大工具。 经典的非线性规划算法通常使用梯度下降方法来求解问题，在局部搜索方面表现出色，但在全局搜索能力上有所欠缺。相比之下，遗传算法通过选择、交叉和变异操作来进行搜索，具有较强的全局搜索能力，但其在局部优化上的表现相对较弱。本代码旨在结合这两种算法的优势：利用遗传算法进行全局探索，并借助非线性规划方法加强局部细化处理，以期找到问题的全局最优解。
     
  • 基于粒子群和遗传算法的混合优化方法
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    本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）与遗传算法（GA）优势的混合优化策略，旨在解决复杂问题中的寻优难题。通过融合两者技术特点，该方法能够有效避免早熟收敛，并提高搜索效率和精度，在多个测试函数上验证了其优越性能。 本段落比较分析了遗传算法与粒子群算法在个体、特征以及相关操作方面的异同，并结合两者的优点进行互补，构建了一种基于实数编码的遗传算法与粒子群算法混合策略。
     
  • 基于混合遗传算法的车间调度优化（MATLAB实现）
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    本研究提出了一种结合传统遗传算法与局部搜索策略的混合遗传算法，旨在解决复杂的车间调度问题。通过在MATLAB平台上实现和验证，该方法展示了显著提高的效率和效果，为生产制造系统的优化提供了新的思路和技术支持。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：基于混合遗传算法的车间调度优化_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于改良混合遗传算法的云资源调度方法
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    本研究提出了一种基于改良混合遗传算法的云资源调度策略，旨在优化计算资源分配效率与性能，提升云计算服务质量和用户满意度。 在云计算环境中，系统规模庞大且虚拟机迁移数量众多，因此需要高效的调度策略来优化资源分配。可以将任务分配问题抽象为背包求解问题，并利用遗传算法进行解决。然而，传统的遗传算法存在局部搜索能力不足及早熟现象的缺点。为此，提出了一种混合遗传算法，结合了贪婪方法的优点。针对该混合遗传算法在提高资源利用率和减少能源消耗方面的收敛速度较慢的问题，通过优化适应度函数来改进其性能，使不同染色体间的差异更加明显，在选择算子中更有效地选出优秀个体。仿真结果表明，这种改进后的混合遗传算法能够显著加快云计算资源优化问题的求解速度。
     
  • 基于遗传算法的混合流水车间调度问题解决方案.cpp
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    本代码实现了一种基于遗传算法解决混合流水车间调度问题的优化方案，旨在提高生产效率和资源利用率。通过智能搜索技术求解复杂调度问题，提供高效稳定的调度结果。 代码是通过设定不同的参数来求解混合流水车间的调度问题。
     
  • 基于MATLAB的混合萤火虫与遗传算法(FA-GA)优化方法
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    本研究提出了一种结合萤火虫算法和遗传算法的混合优化策略，利用MATLAB实现，旨在解决复杂问题的全局寻优难题。 混合萤火虫——全局优化的遗传算法这个简化的 Matlab 演示代码展示了如何使用这种混合算法来解决全局优化问题。该方法是针对 Zervoudakis K.、Tsafarakis S. 和 Paraskevi-Panagiota S. (2020) 中提出的离散产品线设计问题的最优解，发表在《学习和智能优化》一书中。