布局优化子问题的改进遗传神经网络算法

摘要

带性能约束的航天舱布局问题可分解为有限多个子问题,每个子问题克服了关于优化变量的时断时续性.本文针对子问题(关于同构布局等价类),首先构造了用于产生与已知布局方案同构的布局方案的优化算法,然后在给出组合变异策略的基础上,设计了连续空间上基于实数编码的改进遗传神经网络算法.将该算法应用于二维布局优化子问题,数值实验表明该遗传神经网络进行布局逼近是有效的.这种方法是对布局问题求解的有效探索.