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一种基于改进遗传算法的快速最短枝切搜索方法，包括以下步骤：步骤1，残差点识别、数量匹配与残差点编码；步骤2，负残差点初始种群的生成；步骤3，选择算子；采用适者生存的自然选择法则，以适应度函数为评价标准，在当前的群体中，寻找适用度最佳的种染色体序列来替换适应度最差的k种染色体序列；步骤4，交叉算子；步骤5，变异算子；以变异概率Pm实施变异算子，其原理是在同一染色体序列上随机选择两个基因并互换它们，变异后将产生一个新的染色体来改善种群多样性，类似于交叉算子，如果新的子染色体更适合，则父染色体被子染色体取代；否则，父染色体被保留，子染色体丢失；具有搜索速度快、寻优能力好的特点。

本发明涉及天线阵列布阵优化技术，特别涉及子阵级天线阵列的优化布阵技术。本发明首先提出了一种改进的遗传算法，相对于传统遗传算法容易陷入局部最优的问题，增加了底层全局搜索的步骤，提升了遗传算法的优化性能。此外，对于平面分子阵布阵问题中存在的难以判断子阵是否重叠的问题，本发明提出了一种简单易行的判断方法，并采用改进遗传算法对该方法在平面分子阵布阵中的作用进行了验证，相比于传统的布阵方法，新方法有效地提高了子阵分布的自由度，进一步提升了布阵优化性能。

本发明涉及制造车间调度技术领域，公开了一种基于改进遗传算法的混流制造车间调度方法。该方法步骤为：1、根据实际车间生产情况建立Petri网模型；2、在所述Petri网模型基础上，将车间调度方案用染色体编码算法编码为染色体；3、采用改进遗传算法对所述染色体进行运算，求解适应度最大的染色体。提供了一种搜索能力更强的，收敛性更好的，运算时间、空间需求更小的，求解结果更稳定、更优良的混流制造车间调度方法。