Genetic Algorithm (GA) [1] đã được đề xuất bởi Hà Lan là
một thuật toán để tìm kiếm xác suất, học tập, và
tối ưu hóa, và được dựa một phần vào cơ chế của
quá trình tiến hóa sinh học và lý thuyết tiến hóa của Darwin. Đây
là một thuật toán công cụ tìm kiếm mạnh mẽ, đặc biệt khi áp dụng
cho bài toán tối ưu tổ hợp [2] - [7]. Tuy nhiên,
việc thực hiện một GA hiệu quả thường phải đối mặt với hai chính
vấn đề, trên một mặt, sự hội tụ quá sớm để địa phương
optima và trên các yêu cầu cho việc tìm kiếm GA khác
của thời gian dài để đạt được tối ưu hoặc một tốt
giải pháp tối ưu.
Trong Để ngăn chặn sự hội tụ sớm, các
khớp nối của GA và một điểm thuật toán tìm kiếm (tìm kiếm địa phương
thuật toán), chẳng hạn như Simulated Annealing (SA) [8] - [11], để
tạo lai GA có thể được thuận lợi. SA liên tục
tạo thành công các giải pháp sử dụng tìm kiếm địa phương
làm thủ tục. Một số trong số họ được chấp nhận và một số sẽ được
từ chối, theo một quy tắc chấp nhận được xác định trước. Các
quy tắc chấp nhận được thúc đẩy bởi một tương tự với ủ
quá trình luyện kim như trong hình 1 (a)
đang được dịch, vui lòng đợi..
