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针对普通遗传算法用于施工网络计划优化的缺点,通过种群划分与极值搜索,建立了网络计划优化的极值种群改进遗传算法模型,有效地避免了陷入局部极值点.应用证明,该算法与普通遗传算法相比,具有优化速度快、求解精度高、全局寻优能力强等优点,尤其适合于大型复杂工程网络的优化计算.
施工网络计划优化的极值种群遗传算法
【摘 要】
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针对普通遗传算法用于施工网络计划优化的缺点,通过种群划分与极值搜索,建立了网络计划优化的极值种群改进遗传算法模型,有效地避免了陷入局部极值点.应用证明,该算法与普通
【机 构】
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华北电力大学电力工业经济系
【出 处】
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运筹与管理
【发表日期】
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2001年1期
【基金项目】
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中国科学院资助项目，国家电力公司资助项目
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