下面,我们以车间调度为例来谈谈遗传算法中的另一个重要操作变异.变异操作通常发生在交叉操作之后,它的操作对象是交叉得到的新染色体.在本文中我们通过随机交换染色体的两个位置上的值来得到变异后的染色体,变异操作的代码如下: def Mutation(p)://p是染色体 nt = len(p)//nt存放染色体的长度 i = randint(0, nt - 1)//i是0到nt-1之间的一个随机数 j = randint(0, nt - 1)//j是0到nt-1之间的一个随机数 m = [job fo

1. 什么是JobShop问题 Job,中文翻译成工件.一个工件又由若干道工序加工完成. resource, 资源.在本文的车间调度中资源指的是机器,每道工序要在某个特定机器上加工. Constraint, 约束.在车间调度中约束主要有以下两种: 同一个工件包含的工序有先后顺序. 每个机器不能同时处理两道工序,因此这台机器上完成工序时要串行,不能并行. Objective,目标.JobShop问题的一个常见目标是使所有工件完成的总时间最小,这个总时间英语叫做Makespan. 一个JobShop

flow shop: 如果每个作业需要在每个处理机上加工,而且每个作业的工序也相同,即在处理机上加工的顺序相同,则这种多类机的环境称为同顺序作业或流水作业. job shop: 如果每个作业需要在每个处理机上加工,每个作业有自己的加工顺序,称之为异顺序作业. open shop: 如果每个作业需要在每个处理机上加工,每个作业有自己的加工顺序,称之为异顺序作业. 遗传算法与JobShop 遗传算法是一种随机搜索算法,它主要分为六大功能模块:编码.交叉.变异.解码.评价.选择.整个算法的流程如下:

解码操作是整个遗传算法最重要的一步,在这步里面我们利用配置文件中的信息将染色体解码成一个有向无环图. 在介绍解码操作之前我们先来看一下配置文件,在part1绪论中我们已经介绍了一个车间调度问题的基本信息可以用一个表格来表示:

2.交叉 交叉是遗传算法中的一个重要操作,它的目的是从两条染色体中各自取出一部分来组合成一条新的染色体这里,在车间调度中一种常见的交叉方法叫Generalized Order Crossover方法(GOX),假设有三个工件A,B,C, 每个工件下面包含三道工序,根据这一信息我们可以利用上一节介绍的编码技术随机生成两条染色体如下:

""" pop是种群,种群中的每个个体的形式是,(makespan, 染色体)""" pop = [(ComputeStartTimes(g, I)[-1], g) for g in InitPopulation(ps, I)] for it in xrange(1, mit+1):""" mit是迭代次数""" # Random ordering of the population s

def FormatSolution(s, C, I): T = [0 for j in xrange(I.n)] S = [[0 for t in I[j]] for j in xrange(I.n)] for i in xrange(len(s)):"""遍历染色体""" j = s[i]"""获得i的工件号j """ t = T[j]"""获得i是j的

编码 在上一篇博客中我们讨论了车间调度问题的编码,具体说就是根据工件的个数和每个工件的工序数来生成12122这样的数字排列,具体的说一个工件包含多少道工序,那么这个工件的编号就出现多少次.从12122中我们可以看出总共有两个工件1和2,工件1下面有两道工序,工件2下面有三道工序,所以1出现了2次,2出现了3次. 此外,我们还提到了种群的概念,种群就是指随机生成多个工件号排列的集合,集合中排列的个数就是种群的大小.大家思考一下如何编程实现初始种群的生成,大家看一下下面的python代码: def

遗传算法GA的核心代码实现: 最核心: private static ArrayList<int[]> GA(ArrayList<int[]> pop,int gmax,double crossoverProb,double mutationRate) { HashMap<Integer,double[]> segmentForEach=calcSelectionProbs(pop); ArrayList<int[]> children=new ArrayL

首先理解云计算里,资源调度的含义: 看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文,发现很多情况下这两者的意义是相同的,不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧,任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情: 用户有n个计算任务(Task),{t1,t2,t3,...tm},将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机,Virtual Machine)上,用这m个资源来计算这n个任务(注意,一般n>m,且很多时候n>>m),直到所有任务都计算完成.如何分配使得这n个任务的总的计算时间最少

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉. 首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到: https://github.com/guojun007/sbx_cross #!/usr/bin/env python #encoding:UTF-8 import numpy as np import random """ SBX 模拟二进制交叉 输入: population 种群矩阵 alfa 交叉概率 numRangeList 决策

遗传算法之GAUL简介 简介        GAUL(遗传算法工具库的简称) GAUL is an open source programming library, released under the GNU General Public License.  It is designed to assist in the development of code that requires evolutionary algorithms. GAUL官网地址为:http://gaul.source

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

1.编码 这篇文章中遗传算法对TSP问题的解空间编码是十进制编码.如果有十个城市,编码可以如下: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 这条编码代表着一条路径,先经过0,再经过1,依次下去. 2.选择 选择操作仍然是轮盘赌模型,虽然不会出现路径长度为负数的情况,但是需要考虑与上篇文章不同的是求的是最小值.因此在代码中概率的计算为: 3.交叉 4.变异 变异操作就是交换两个城市,例如: 0 1 2 3 4 0 2 1 3 4 5.代码实现 #include<stdio.h> #include&

算法(二)之遗传算法(SGA) 遗传算法(Genetic Algorithm)又叫基因进化算法或进化算法,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,属于启发式搜索算法一种. 下面通过下面例子的求解,来逐步认识遗传算法的操作过程.我参考了博客(http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4680853/),这个博客没提供代码,为了新手更好的学习,我用java实现了程序 例:求下述二元函数的最大值: (1) 个体编码           遗

精简版遗传算法,算法中仅采用变异算子而没有使用交叉算子,但是进化依然很有效 from string import ascii_lowercase from random import choice, random '''精简版遗传算法,算法中仅采用变异算子而没有使用交叉算子,但是进化依然很有效''' target = list("welcome to http://www.cnhup.com") charset = ascii_lowercase + ' .:/' parent = [

遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法,假设常被描述为二进制串.在遗传算法中,每一步都根据给定的适应度评估准则去评估当前的假设,然后用概率的方法选择适应度最高的假设作为产生下一代的种子.产生下一代的办法有交叉和变异两种方法. 遗传算法和遗传编程是进化计算的两种普遍方法. 遗传算法原理 在遗传算法中各个假设首先表示成二进制位串.用if-then的编码规则将某个属性转换为二进制串.假设一个属性 Outlook可以取Sunny.Overcast和Rain,则该属性可以通过三个二进制位来描述,相应的位

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 先解释下什么是8皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法.在不考虑翻转和旋转等价的情况下,8皇后问题共有96个不同的解. 而n皇后问题就是将8*8的棋盘换为n*n的棋盘,同时摆放n个皇后使之不能相互攻击. 常用的解法是回溯法,通过不断递归的尝试来一个一个放置棋子,这种方法其实规避了很多不成立的情况,所以控制了一些解空间的范围,但是这种方法试图在一段程序当中将所