图最小线性排序问题的Memetic爬山算法

摘要：

针对图最小线性排序问题优化目标的特性及其可行域总是连通的特点，提出了一个新型的Memetic爬山算法。在Memetic算法框架及其主要算子内部流程中同时结合爬山法，并在主要算子内部采用迂回爬山策略。设计可变型顶点-边-邻接交叉算子，改进使用基于贪心随机自适应搜索过程的初始解生成算法，采用动态更新等保持种群多样性策略。公认测试集的实验结果表明，与最近的两阶段模拟退火算法（two-stage simulat-ed annealing，TSSA）和分散搜索与路径重链接算法（scatter search and path relinking，SSPR）相比，该算法具有更好的整体性能。在相近平均运行时间内，该算法近优解质量分别平均提高1.6%和2.01%，21个测试例子中13个获得当时最好的近优解，比TSSA算法多出4个，比SSPR算法多出2个。

关键词：最小线性排序、Memetic算法、爬山法、邻接交叉

所属期刊栏目：10

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61170308;the National Natural Science Foundation for Young Scholars of China under Grant No.61300156

在线出版日期：2016-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1624-1633