Abstract-Genetiska algoritmer har visat sig vara en väl lämpad teknik för att lösa utvalda kombinatoriska optimeringsproblem. När man löser verkliga problem är det ofta huvuduppgiften att hitta en lämplig representation för kandidatlösningarna. Strängar av elementära datatyper med standardgenetiska operatörer kan tendera att skapa ogenomförbara individer under sökningen på grund av det diskreta och ofta begränsade sökutrymmet. I denna artikel införs en allmänt tillämplig representation för tvådimensionell kombinatorisk placering och förpackningsproblem. Empiriska resultat presenteras för två begränsade placeringsproblem, problem med anläggningslayouten och uppkomsten av mycket storskaliga integrerade (VLSI) makrocelllayouter. För multiobjektiva optimeringsproblem hanterar gemensamma strategier ofta de olika målen i olika faser och kan därför inte på ett effektivt sätt lösa det globala problemet. På grund av en trädstrukturerad genotyprepresentation och hybrid, problemspecifika operatörer, kan det föreslagna tillvägagångssättet hantera olika begränsningar och mål i ett optimeringssteg.
Hybrid genetiska algoritmer för rektangulär förpackning problem presenterades av Schnecke och Vornberger REF.
Hybrid Genetic Algorithms for Constrained Placement Problems
{'venue': 'IEEE Trans. Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Trans. Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}