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编码方案对遗传算法的影响及其应用探讨

时间:2023-06-02 理论教育 版权反馈
【摘要】:对于遗传算法而言,编码方案,也就是染色体表达方式,对于算法效率有相当显著的影响。而整个遗传算法的设计,包括各类遗传算子,也必须针对编码方案进行设计。可以采用串行SGS或并行SGS对染色体进行解码。现有文献中,只有极少数遗传算法采用这一编码方案。对于更加复杂的项目调度问题,则需要在上述编码方案基础上进行相应调整。图7.7基于任务列表和抢占点的编码图7.8基于优先权值和抢占点的编码

编码方案对遗传算法的影响及其应用探讨

对于遗传算法而言,编码方案,也就是染色体表达(chromosome representation)方式,对于算法效率有相当显著的影响。而整个遗传算法的设计,包括各类遗传算子,也必须针对编码方案进行设计。

对于RCPSP而言,现有文献中主要存在以下五种染色体表达方式

(1)任务列表表达方式(activity list representation):项目的进度计划通过一个可行的任务列表来进行表达,缺省采用串行SGS对染色体进行解码。在解码过程中,遵循一般的SGS规则,即每一项任务都在满足紧前关系与资源约束的条件下尽早开始。这是现有文献中被大量采用的染色体表达方式(Alcaraz and Maroto,2001;Hartmann,1998;2002;Hindi et al.,2002;Lova et al.,2009),由于其内嵌了任务之间的紧前关系,也被数值实验证明为一种有效的表达方式(Hartmann and Kolisch,2000;Kolisch and Hartmann,2006)。

(2)任务优先规则表达方式(priority rule representation):在这种表达方式中,通常事先给定一组任务优先规则,而染色体的每一个基因则表示一个特定的任务优先规则。任务优先规则在不同基因之间允许出现重复。在解码过程中,则采用串行或并行进度生成机制,在每阶段分别采用染色体中指定的优先规则选取任务进行调度。Hartmann(1998)与Ozdamar(1999)都曾经采用这种染色体表达方式构建项目调度遗传算法。

(3)随机键表达方式(random key representation):在这种表达方式中,遗传算法为每个任务分配一个实数,这些实数构成的向量即为一个染色体。可以采用串行SGS或并行SGS对染色体进行解码。在解码过程中,每一个阶段的可行任务集合中键值最高的任务被选中进行调度,并安排其尽早开始。随机键表达方式在调度领域也得到了广泛应用(Debels and Vanhoucke,2007;Hartmann,1998;Lee and Kim,1996;Mendes et al.,2009;Van Peteghem and Vanhoucke,2010)。此外,由于PSGS有可能将最优解排除在可行解集合之外,一些学者对PSGS的随机键表述方式进行了修正,允许延迟候选任务以使搜索空间不局限于非延迟进度计划集合(Cho and Kim,1997)。

(4)移位向量表达方式(shift vector representation):在这种表达方式中,染色体是一个移位向量,该向量为每个任务分配一个非负整数。在解码过程中,一个任务的所有紧前任务结束时间的最大值加上其对应的移位值,就是这个任务的开始时间。这种染色体表达方式的解码过程并不考虑资源约束,因此解码所得的项目进度计划不一定满足资源约束,也就是说不一定是可行解。这种表达方式最早由Sampson和Weiss(1993)提出,之后Lambrechts等(2008)对其做了改进,同时考虑紧前关系和资源约束,提出了时间缓冲列表表达方式(buffer list representation)。

(5)直接表达方式(direct representation):在这种表达方式中,染色体每个基因的值就是所对应的任务的开始时间。因此,这种表达方式不需要解码过程。但是,这种表达方式在项目调度领域应用很少,因为这种表达方式既不考虑紧前关系,也不考虑资源约束,其对应的项目进度计划通常是不可行的。现有文献中,只有极少数遗传算法采用这一编码方案(Toklu,2002)。另外,Thomas和Salh(i1998)提出的禁忌搜索算法也直接在项目进度计划上进行领域搜索。直接表达方式也被称为基因型(genotype),而间接表达方式则被称为表达型(phenotype)。(www.xing528.com)

也可以对上述表达方式加以修饰。例如,可以在染色体尾端增加一个额外的基因,用于表达进度生成机制是采用SSGS还是PSGS(Hartmann,2002),或是采用正向调度还是逆向调度(Alcaraz and Maroto,2001)。

对于更加复杂的项目调度问题,则需要在上述编码方案基础上进行相应调整。例如,对于抢占式RCPSP,可以设计两种新的编码方案:(6)基于任务列表和抢占点的编码;(7)基于优先权值和抢占点的编码。

对于编码方案(6)和(7),为解决抢占点确定问题,需要设计相应的二维编码,在基于任务列表(或优先权值)编码的基础上,引入“抢占点”这一编码维度,构造二维染色体。其中第一维的长度为2n(不考虑虚拟任务j0和jn+1,下同),表示任务列表(或优先权值),其构造方式与基于任务列表(或优先权值)的编码相同。任务列表是项目网络图的一个拓扑排序;优先权值列表使用(0,1)区间上的数值k来表示任务(各部分)的优先权值,k值越大代表该任务(部分)执行的优先权越高。第二维长度为n,采用(0,1)区间上的数值l来表示相应任务第一部分的工期占整项任务工期的比例。若任务j的工期为pj,则其被抢占后第一部分的工期为Round(pjlj)。Round()表示四舍五入取整。

基于任务列表和抢占点的编码方案如图7.7所示,其中τi∈{a,b};基于优先权值和抢占点的编码方案见图7.8。由于采用了新的编码方式,在解码时也需要相应调整进度生成机制(寿涌毅等,2014a)。

图7.7 基于任务列表和抢占点的编码

图7.8 基于优先权值和抢占点的编码

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