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數(shù)學(xué)建模源碼集錦-基于多層編碼遺傳算法的車間調(diào)度算法應(yīng)用實(shí)例

1. 關(guān)于遺傳算法的一個(gè)小故事

2. 遺傳算法操作流程

3. 車間調(diào)度問題描述

4. 遺傳算法求解車間調(diào)度問題方法

5. matlab源代碼分享

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1. 關(guān)于遺傳算法的一個(gè)小故事

無論是遺傳算法，還是什么其他智能優(yōu)化算法無非都是一個(gè)框架，目的都是搜索某一問題的“最優(yōu)解”，這里為什么加雙引號(hào)，因?yàn)檫@類智能優(yōu)化算法都有一個(gè)缺陷，那就是搜索的過程中容易陷入“局部最優(yōu)”。

給大家舉個(gè)生動(dòng)形象的例子先讓大家對(duì)遺傳算法有一個(gè)直觀的感受，比如說有6只公雞5只母雞1000米賽跑，第1個(gè)100米，2只公雞2只母雞分別位于前四名，這時(shí)剩下的4只公雞3只母雞肯定要想辦法追上前面4只雞，于是就想出“交叉”和“變異”兩種方法，1只公雞和1只母雞“交叉”孕育出1個(gè)公雞仔和1個(gè)母雞仔，孕育結(jié)束后父代和母代不幸罹難，一共有3對(duì)雞能通過“交叉”的方式繁衍出后代，那剩下的1只公雞怎么辦，這只公雞發(fā)生基因突變，也就是“變異”成一只新的公雞了.（大家請(qǐng)注意前4名的雞沒有發(fā)生變化，后7名的雞發(fā)生“交叉”和“變異”后，雞的總數(shù)還是11）；第2個(gè)100米，

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB实战系列（二十六）-matlab通过遗传算法求解车间调度问题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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