研究了一类复杂的设施布局优化问题,综合考虑各功能区出入口位置、布局方向和安全距离阈值等因素,构建了以最小化物流强度为目标的混合整数规划模型。提出了混合灰狼算法(hybrid grey wolf optimizer,HGWO)以获取优质的布局方案。结合...研究了一类复杂的设施布局优化问题,综合考虑各功能区出入口位置、布局方向和安全距离阈值等因素,构建了以最小化物流强度为目标的混合整数规划模型。提出了混合灰狼算法(hybrid grey wolf optimizer,HGWO)以获取优质的布局方案。结合问题特征构建了编码与解码方法,旨在适配当前问题和灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO),并辅以个体评估函数以协助种群进化。通过Fuch混沌映射构建初始种群,力求生成高质量的初始种群。在种群进化方面,构建以优质解牵引和邻居学习为特征的混合进化机制,着力平衡算法自身的全局搜索和局部挖掘能力。开展了函数优化、压力容器设计问题和设施布局优化实例的仿真实验,结果分析验证了HGWO算法的良好性能。展开更多
文摘研究了一类复杂的设施布局优化问题,综合考虑各功能区出入口位置、布局方向和安全距离阈值等因素,构建了以最小化物流强度为目标的混合整数规划模型。提出了混合灰狼算法(hybrid grey wolf optimizer,HGWO)以获取优质的布局方案。结合问题特征构建了编码与解码方法,旨在适配当前问题和灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO),并辅以个体评估函数以协助种群进化。通过Fuch混沌映射构建初始种群,力求生成高质量的初始种群。在种群进化方面,构建以优质解牵引和邻居学习为特征的混合进化机制,着力平衡算法自身的全局搜索和局部挖掘能力。开展了函数优化、压力容器设计问题和设施布局优化实例的仿真实验,结果分析验证了HGWO算法的良好性能。
