En effektiv hybrid evolutionär sökmetod presenteras som integrerar en genetisk algoritm med en lokal sökning. Medan dess genetiska algoritm förbättrar de lösningar som erhålls genom dess lokala sökning, dess lokala sökkomponent använder en synergi mellan två grannskap system för att diversifiera poolen som används av den genetiska algoritmen. Genom att integrera dessa två sökningar, crossover operatörer ytterligare förbättra de lösningar som initialt lokala optimal för båda grannskapet system; och den anställda lokala sökningen ger nya lösningar för poolen när det behövs. Det gemensamma arbetet med dess lokala sökmekanism och dess genetiska algoritmkomponent har gjort metoden både robust och effektiv. Den lokala sökkomponenten undersöker obesökta regioner av sökutrymme och därmed diversifierar sökningen; och den genetiska algoritmkomponenten reombinerar viktiga delar av information som finns i flera högkvalitativa lösningar och intensifierar sökningen. Det är genom att hitta en sådan balans mellan diversifiering och intensifiering som metoden utnyttjar sökområdets struktur och producerar fantastiska lösningar. Metoden har implementerats som ett förfarande för det resursbegränsade projektplaneringsproblemet. Beräkningsförsöken på 2,040 referensfall tyder på att förfarandet är mycket effektivt.
I REF presenterades en effektiv hybrid evolutionär sökmetod som integrerar en genetisk algoritm med en lokal sökning.
Integrating Iterative Crossover Capability in Orthogonal Neighborhoods for Scheduling Resource-Constrained Projects
{'venue': 'Evolutionary Computation', 'journal': 'Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}