基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解 (2006年)

为求解机组组合问题，提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法。通过建立模糊推理规则，对交叉率和变异率进行模糊控制，从而提高了收敛速度，避免了不成熟收敛。将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题，与传统遗传算法相比，在同样的种群规模和终止准则下，采用该算法的收敛迭代次数减少，减幅最大达122次，而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01s；优化组合的发电成本减小，减幅最大时达总发电成本的0.73%。