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文档简介

用混合遗传算法解决单机调度问题答 辩 人： XXX指导老师： XXX研究的背景1研究的内容2研究的要点3分析与总结4研究的背景1研究的背景1混合遗传算法（GASA) 混合遗传算法是将遗传算法与模拟退火算法相结合而构成的一种优化算法。遗传算法的局部搜索能力较差，但把握搜索过程总体的能力较强；而模拟退火并法具有较强的局部搜索能力，但是它的搜索效率不高。将遗传算法与模拟退火算法相结合，互相取长补短，则会开发出性能优良的新的全局搜索算法。研究的内容2研究的要点3理论解析编写程序仿真与总结1.单机调度研究现状 2.GA、SA算法分析 3.GASA算法分析 4.GASA算法流程图5.编程思路分析和选择6.按照算法编写c语言程序8.种群世代变化分析9.算法参数对结果效率的影响10. GASA与GA 、SA结果比较开始初始化种群生成初始种群对种群进行评价,k=0,计算初温T收敛条件满足否？选择个体进行交叉更新种群和最优调度变异操作，同时更新种群和最优调度模拟退火内循环，更新种群和最优调度k=k+1,退温输出结果YNGASA流程图模拟退火内循环及时更新分析与总结-GASA与GA 、SA结果比较4结论：GA

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