13、劳动力规划问题的并行遗传算法与分散搜索算法研究

劳动力规划问题的并行遗传算法与分散搜索算法研究

在解决劳动力规划问题（WPP）时，遗传算法（GA）和分散搜索算法（SS）是两种常用的元启发式算法。本文将详细介绍这两种算法的原理、实现方法，并通过实验对比它们的性能。

1. 分散搜索算法（SS）概述

分散搜索算法（SS）是一种基于种群的元启发式算法，它使用参考集（RefSet）来组合解决方案并构建新的解决方案。其基本结构如下：

generate P
build RefSet from P
while not end do
    generate subsets S from RefSet
    for each subset s in S do
        recombine solution in s to obtain xs
        improve xs
        Update RefSet with xs
    if convergence(RefSet)
        generate a new P
        build Refset from P and the old RefSet

SS算法主要包括以下几个步骤：
- 初始种群创建 ：生成一个初始种群，该种群应包含广泛分散且高质量的解决方案。可以使用随机生成的方法，然后对部分解决方案进行改进以提高质量。
- 参考集更新和创建 ：RefSet由搜索过程中找到的“好”解决方案组成，包括具有最佳目标值的解决方案和分散的解决方案。通常，RefSet