基于正反饋機制的遺傳算法求解專家分配問題.pdf

1、隨著科學基金制的發(fā)展，基金資助的金額和申報項目的數(shù)量逐年增大，項目管理中的同行評議工作顯得愈發(fā)重要。而作為同行評議首要工作的專家分配，其操作結果直接影響資助項目的質(zhì)量和后期收益。近年來，一些研究者開始使用智能優(yōu)化技術解決專家分配問題，提出了具有針對性的數(shù)學模型和遺傳算法求解策略。然而，遺傳算法對于系統(tǒng)中的反饋信息卻沒有利用，往往導致進化過程中形成的優(yōu)秀信息大量丟失，在運行的中后期出現(xiàn)大量冗余迭代，搜索效率降低，這使得專家分配的算法優(yōu)化結

2、果并不理想。針對該問題，本文提出了一種遺傳算法的改進方法，并將該方法應用到專家分配問題的求解策略中。 首先，針對遺傳算法沒有利用系統(tǒng)反饋信息的缺點，將螞蟻算法的正反饋機制引入到遺傳算法中，提出了基于正反饋機制的遺傳算法。該算法利用歷代種群中優(yōu)秀個體的反饋信息指導算法的進化操作，使算法能夠沿著最優(yōu)解進行搜索，提高了遺傳算法的搜索效率和質(zhì)量。在求解旅行商問題中，改進算法的正確性和可行性得到了充分的驗證。 其次，將正反饋機制應