毕业设计-混合遗传算法解决单机调度问题答辩ppt.pptx

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。遗传算法的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力较差，但把握有哪些信誉好的足球投注网站过程总体的能力较强；而模拟退火并法具有较强的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力，但是它的有哪些信誉好的足球投注网站效率不高。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有哪些信誉好的足球投注网站算法。研究的内容2?开始初始化种群生成初始种群模拟退火内循环对种群进行评价,k=0,计算初温T收敛条件满足否？Y输出结果k=k+1,退温N选择个体进行交叉及时更新模拟退火内循环，更新种群和最优调度更新种群和最优调度变异操作，同时更新种群和最优调度GASA流程图分析与总结-种群世代更替4结论：GASA可以将种群往最优解的方向进行跌进，且种群的适应度会变得越来越强。分析与总结-算法参数对结果效率的影响4?分析与总结-GASA与GA 、SA结果比较4结论：GASA较GA、SA，性能有着很大的提高。THANKS！开场白：各位老师，上午好。我是测控的XXX，我的毕业设计是用混合遗传算法解决单机调度问题。我主要从这几个方面介绍我的毕业设计。首先，是研究背景。单机调度，简而言之，就是n个工件需要在一台机器上进行连续处理。本课题研究的就是最小化总加权完工时间的单机调度问题。我们使用混合遗传算法来解决刚才说到的单机问题。因为GASA结合和GA的全局特性和SA的局部有哪些信誉好的足球投注网站特性，在解决优化问题中有着非常优良的特性。本文研究内容就是用GASA算法解决SMS问题，通过编写的c语言程序来进行仿真实验，不断地完善程序；同时将结果与GA、SA进行比较。这是在做毕设的整体思路，也是毕业论文的要点。主要就是按照理论解析、编写程序、仿真与总结这三大类来进行研究的。这是本文算法的流程图。主要是在标准的遗传算法基础上进行改进：首先在每个遗传操作之后都进行种群的信息和最优调度更新；然后是在遗传算子之后加入了模拟退火内循环，这样就构成了解决本文问题的算法流程图。GASA是在GA的基础上加入模拟退火算子，因GA是模仿大自然的进化法则的。故本文首先探讨混合遗传算法在种群世代变化中的更替情况。选取工件n=40，200，程序运行5次后，选取种群平均适应度的变化如上图所示。通过上述图像，我们可知GASA可以将种群往最优解的方向进行跌进。这里我们主要对算法中的运行效率影响比较大的变异概率、最大运行代数、以及算法运行时种群中迄今为止的最优个体一直不变的代数这三个参数进行取不同值对结果进行分析说明。得到当变异概率为0.01，最大运行代数取1000、以及种群中最优个体能够持续的代数取50时具有较好的运行效率。最后，我们将GASA算法与标准的GA、SA算法进行比较；主要从表4运行结果的比较GASA和GA和SA在工件数较少时都可以得到最优调度值，但是，工件数较多时，GA、SA得到目标函数值与GASA得到会有一定的偏差，随着工件数的增大偏差越来越大。表5各种算法首达最优解时间进行比较：GASA的CPU运行时间比GA少，比SA多，这是因为SA是串行算法，也从侧面说明GASA结合GA和SA两者的优良性能。表6以相同时间运行结果比较：明显看书GASA的优化效果比GA、SA强很多。综上所述；GASA优化性能较之GA、SA强很多，且大部分算例都能得到目标值。我的论述完毕，请各位老师提问！