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1.
提出随机装卸工问题并将其转化为确定性问题,给出了其求解策略。针对粒子群算法简便实用但易过早收敛的问题,提出了一种结合人工免疫算法的新型混合粒子群算法,将该算法运用于求解随机装卸工问题。数值算例的计算结果表明:与基本粒子群算法相比,改进的粒子群算法在求解随机装卸工问题上表现出的求解精度和速度都十分理想。
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2.
针对遗传算法应用的局限性,引入新的种群择优交叉运算、变异运算、遗传边界算子和相互学习过程的思想,提出一种新型混合遗传算法,提高了算法的收敛速度和稳定性,数值算例验证了该算法的有效性和实用性。
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