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摘要：本发明包含一种改进遗传算法，以及一种基于改进遗传算法的多人员采集调度系统，可通过输入问题条件以及算法参数迅速生成调度方案。为实现对遗传算法的改进，本发明设计了一种迭代函数优化策略，通过保留每代最优解，消除了传统遗传算法的解的退化现象，提升了算法效率；为构建基于改进遗传算法的多人员采集调度系统，本发明通过设计采集变量输入、算法参数输入和采集方案输出三个子模块，实现了针对不同采集情况下最终采集方案的生成，从而提高了多人员采集调度的效率，为医疗系统的人员调度以及特定情况下车间调度安排提供技术支撑。
主权项：1.一种基于改进遗传算法的多人员采集调度方法，其特征在于包括：步骤S1：确定初始种群规模m、交叉概率、变异概率、总代数、下限时间；步骤S2：构建初始种群；步骤S3，包括：S31：计算种群中各解的适应度函数值，S32：根据与适应度函数值正相关的亲本选择概率选择亲本，S33：对亲本进行交叉操作生成子代，对子代进行突变操作，得到子代解，S34：利用亲本和生成的子代解构成扩大种群，S35：重复步骤S31至S34，直至扩大种群规模至2m；步骤S4：计算扩大的种群内所有解的适应度函数值，选择适应度函数最大的前m个解，构成子代种群；步骤S5：以子代种群替代初始种群，重复步骤S3-S4，直到迭代次数达到总代数；步骤S6：选择当前种群中适应度函数值最大的解并输出，该解即为计算出的最优解；步骤S7：判断最优解的最小采集时间是否等于下限时间，若等于则直接输出最优解，否则继续迭代；其中，在步骤S3中，依据与适应度函数值正相关的亲本选择概率选择亲本，适应度函数值的计算公式为：fi＝H-Cmax,i1，亲本选择概率的计算公式为： 其中，i表示该种群中的第i个解，fi为第i个解对应的适应度函数，Cmax,i表示该种群中第i个解的完工时间，H是一个足够大的数，大于任何解的完工时间的数值，pi表示构建第i个子代解所选择的亲本，P为该种群所有解的集合。
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百度查询： 北京航空航天大学 中国人民解放军总医院第四医学中心 一种基于改进遗传算法的多人员采集调度方法
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