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混合群体增量学习算法求解闭环布局问题
被引量：
1
1
作者
邓文瀚
张铭
+1 位作者
王李进
钟一文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期95-102,共8页
闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小...
闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小,而枚举方法的计算效率不高。为了解决这个问题,提出了求解CLLP的混合群体增量学习(HPBIL)算法,分别使用离散群体增量学习(DPBIL)算子和连续PBIL(CPBIL)算子同时对设施放置次序和矩形环大小进行优化,提高了搜索效率;同时还设计了一个局部搜索算法来优化每代中的部分优质解,以提高算法的求精能力。在13个CLLP测试实例上进行实验,结果表明HPBIL算法在9个测试实例上找到了新的最优布局,它对CLLP的寻优能力明显优于对比算法。
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关键词
群体增量学习算法
闭环布局问题
混合优化
局部搜索
算法
元启发式方法
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职称材料
基于节点矢量优化的复合材料序列轮廓逼近及重构
被引量：
1
2
作者
赵秀阳
李萍萍
+1 位作者
张彩明
杨波
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期1945-1951,共7页
针对采用边缘检测方法获得的复合材料第二相颗粒轮廓不规则且光顺性差的特点,利用周期非均匀三次B样条曲线逼近颗粒轮廓.将节点作为变量,提出了一种基于群体增量学习算法的节点矢量优化算法,得到预定控制点条件下误差最小的颗粒轮廓曲线...
针对采用边缘检测方法获得的复合材料第二相颗粒轮廓不规则且光顺性差的特点,利用周期非均匀三次B样条曲线逼近颗粒轮廓.将节点作为变量,提出了一种基于群体增量学习算法的节点矢量优化算法,得到预定控制点条件下误差最小的颗粒轮廓曲线;基于逼近的序列轮廓,采用柔性间距插入节点的方法定义公共节点矢量,根据公共节点矢量对序列轮廓进行相容性处理,利用三次B样条蒙皮算法生成了一张C2连续的张量积B样条曲面来描述复合材料的第二相颗粒.实验结果表明,与遗传算法相比,文中算法在轮廓逼近方面具有更好的鲁棒性和更高的精度,重构出的第二相颗粒光顺性好,效果理想.
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关键词
颗粒轮廓
B样条
群体增量学习算法
节点矢量优化
曲面重构
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职称材料
题名
混合群体增量学习算法求解闭环布局问题
被引量：
1
1
作者
邓文瀚
张铭
王李进
钟一文
机构
福建农林大学计算机与信息学院
智慧农林福建省高等学校重点实验室(福建农林大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期95-102,共8页
基金
福建省自然科学基金资助项目(2019J01401)。
文摘
闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小,而枚举方法的计算效率不高。为了解决这个问题,提出了求解CLLP的混合群体增量学习(HPBIL)算法,分别使用离散群体增量学习(DPBIL)算子和连续PBIL(CPBIL)算子同时对设施放置次序和矩形环大小进行优化,提高了搜索效率;同时还设计了一个局部搜索算法来优化每代中的部分优质解,以提高算法的求精能力。在13个CLLP测试实例上进行实验,结果表明HPBIL算法在9个测试实例上找到了新的最优布局,它对CLLP的寻优能力明显优于对比算法。
关键词
群体增量学习算法
闭环布局问题
混合优化
局部搜索
算法
元启发式方法
Keywords
Population-Based Incremental Learning(PBIL)algorithm
Closed-Loop Layout Problem(CCLP)
hybrid optimization
local search algorithm
meta-heuristic method
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于节点矢量优化的复合材料序列轮廓逼近及重构
被引量：
1
2
作者
赵秀阳
李萍萍
张彩明
杨波
机构
济南大学信息科学与工程学院
山东大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期1945-1951,共7页
基金
国家自然科学基金(60873089)
山东省博士基金(2007BS04018)
+1 种基金
山东教育厅科技项目(J07YJ23)
山东省博士后创新基金(200802026)
文摘
针对采用边缘检测方法获得的复合材料第二相颗粒轮廓不规则且光顺性差的特点,利用周期非均匀三次B样条曲线逼近颗粒轮廓.将节点作为变量,提出了一种基于群体增量学习算法的节点矢量优化算法,得到预定控制点条件下误差最小的颗粒轮廓曲线;基于逼近的序列轮廓,采用柔性间距插入节点的方法定义公共节点矢量,根据公共节点矢量对序列轮廓进行相容性处理,利用三次B样条蒙皮算法生成了一张C2连续的张量积B样条曲面来描述复合材料的第二相颗粒.实验结果表明,与遗传算法相比,文中算法在轮廓逼近方面具有更好的鲁棒性和更高的精度,重构出的第二相颗粒光顺性好,效果理想.
关键词
颗粒轮廓
B样条
群体增量学习算法
节点矢量优化
曲面重构
Keywords
particle contour
B-spline
population-based increased learning（PBIL）
knot adjustment
surface reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB333 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合群体增量学习算法求解闭环布局问题
邓文瀚
张铭
王李进
钟一文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于节点矢量优化的复合材料序列轮廓逼近及重构
赵秀阳
李萍萍
张彩明
杨波
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
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