| 家族保护遗传算法(KPGA)解决设备布局问题的研究 |
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| 引用本文： | 吴永忠,吴永明,袁红亮. 家族保护遗传算法(KPGA)解决设备布局问题的研究[J]. 计算机工程, 2005, 31(6): 186-188 |
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| 作者姓名： | 吴永忠 吴永明 袁红亮 |
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| 作者单位： | 广东工业大学机电学院,广州,510090 |
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| 基金项目： | 广东工业大学青年基金(012023)，广东工业大学博士基金(033005) |
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| 摘 要： | 分析了影响遗传算法全局搜索能力的因素,并有针对性地提出一种新的变形遗传算法——家族保护遗传算法(Kindred-Protectcd GA,KPGA),以提高算法的全局搜索能力和计算性能.同时以经典设备布局问题为例进行探讨,将结果与Chae、Junjae等采用一般遗传算法得出的结果、以及与Jajodia等人采用模拟退火算法得出的结果相比较,发现KPGA得出的布局结果有明显的改善.
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| 关 键 词： | 遗传算法 家族保护遗传算法 设备布局 模拟退火算法 |
| 文章编号： | 1000-3428(2005)06-0186-03 |
Use of Kindred-protected Genetic Algorithm (KPGA) in Solving Facility Layout Problem |
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| WU Yongzhong,WU Yongming,YUAN Hongliang. Use of Kindred-protected Genetic Algorithm (KPGA) in Solving Facility Layout Problem[J]. Computer Engineering, 2005, 31(6): 186-188 |
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| Authors: | WU Yongzhong WU Yongming YUAN Hongliang |
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| Abstract: | Hindrances to the performance of genetic algorithm are analyzed, and a new variant of genetic algorithm named kindred-protected genetic algorithm (KPGA) is presented. KPGA is applied to solve facility layout problem, a kind of quadratic assignment problem (QAP), and much better solution can be achieved compared with that of Chae using traditional genetic algorithm and that of Jajodia using simulated annealing algorithm. |
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| Keywords: | Genetic algorithm Kindred-protected G A(KPGA) Facility layout Simulated annealing algorithm. |
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