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题名基于混合搜索的多种群人工蜂群算法
被引量：4
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作者
陈皓
张洁
杨清萍
董娅娅
肖利雪
冀敏杰
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机构
西安邮电大学计算机学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期2773-2779,2786,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61203311
61105064)
西安邮电大学创新基金资助项目(114-602080126)~~
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文摘
针对经典人工蜂群(ABC)算法搜索策略存在搜索机制单一、群体全局搜索与局部搜索运算耦合性较高的问题,提出一种基于混合搜索的多种群人工蜂群(MPABC)算法。首先,将种群按照适应度值进行排序,得到一个有序队列,进而将其划分为随机子群、核心子群和平衡子群三类有序子群;其次,针对不同子群结合相应的个体选择机制与搜索策略,构建出不同的差异向量;最后,在群体的搜索过程中,通过三类子群实现对具有不同适应度函数值个体的有效控制,来增强群体全局搜索和局部搜索的平衡能力。通过对16个标准测试函数进行仿真实验并与具有可变搜索策略的人工蜂群(ABCVSS)算法、基于选择概率的改进人工蜂群(MABC)算法、基于粒子群策略的多精英人工蜂群(PS-MEABC)算法、基于符号函数的多搜索策略人工蜂群(MSSABC)算法和优化高维复杂函数的改进人工蜂群(IABC)算法共五种典型的蜂群算法进行了对比,实验结果显示MPABC具有较好的优化效果;与ABC算法相比,MPABC在求解高维(100维)复杂问题上的收敛速度提高了约23%,且求解精度更优。
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关键词
人工蜂群算法
个体选择机制
差分搜索
群体分类控制策略
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Keywords
Artificial Bee Colony （ABC） algorithm
individual selection mechanism
differential search
groupclassification control strategy
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名云制造环境下设备资源云服务组合优选
被引量：2
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作者
赵宏轩
吉卫喜
姜一啸
刘野
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机构
江南大学机械工程学院
江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第6期181-187,共7页
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基金
山东省重大科技创新工程基金项目(2019JZZY020111)。
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文摘
在云制造环境下,设备资源数量众多、质量各不相同,难以实现资源需求方与资源提供方之间的快速有效匹配。针对该问题,提出一种面向设备资源的云服务组合优选方法。首先,引入技术性能指标建立云服务能力指标体系,以时间最短、成本最低、质量最高和性能最佳建立了多目标组合优选模型;其次,在基于参考点选择的非支配排序遗传算法的基础上,采用一种动态邻域搜索策略来扩大算法的搜索范围,同时提出一种精英个体选择机制来优化算法后期的解集质量;最后,对优选模型进行求解得到一组可接受的服务方案,结合资源需求方的偏好要求确定最终的组合服务链。通过实际算例分析表明所提优选方法的可行性,通过算例分析和算法对比验证了算法改进的有效性与优越性。
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关键词
云制造
多目标优化模型
NSGA-Ⅲ-NS算法
动态邻域搜索
精英个体选择机制
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Keywords
cloud manufacturing
multi-objective optimization model
NSGA-Ⅲ-NS algorithm
dynamic neighborhood search
elite individual selection mechanism
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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