混合遗传算法在解决无容量考试时间安排问题中的一些经验
摘要：两个基于本地搜索混合遗传算法在解决无容量考试时间表问题上提供了实验经验。所提出的两个混合算法使用基于分区和基于优先级的解决方案表示，这些方案启发自为图着色和项目调度问题提出的成功遗传算法。算法使用参数化饱和度启发式混合交叉方案。在实验中，算法首先使用设计的实验方法进行校准，然后在知名的多伦多基准实例上进行测试。校准表明，混合化更偏向于一种密集的本地搜索方法。实验表明，在所提出的遗传算法中，本地搜索的活力很大，然而，实验证明混合化也对本地搜索有益。有趣的是，尽管两种算法的结构不同，但它们的性能非常相似，也与文献中提出的其他最先进的遗传类型算法相似。
作者：Ayse Aslan
论文ID：2306.00534
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2023-06-02