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针对单件车间调度问题,设计了一种改进型病毒进化遗传算法IVEGA。为提高局部搜索能力,有效地避免丢失优秀解,缩小搜索空间,算法在主个体遗传过程和病毒感染过程中分别加入了主群体知识库和病毒群体知识库,并引入学习机制。通过对11个经典的Benchmarks问题进行了求解,结果表明了IVEGA的相对偏差为1.66%。