基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法及应用 被引量：1

1

作者 杜晓昕 牛丽明 +3 位作者 王波 王一萍 李长荣 王振飞 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期149-167,共19页

针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法... 针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法的收敛速度;其次,提出一种邻域搜索策略来增强种群多样性,跳出局部收敛,提高算法的局部开发能力;最后,设计一种精英池-扰动策略来扩大搜索范围,增强算法的全局勘探和局部寻优能力,提高算法的求解效率及求解精度。为了验证所提算法的有效性,本文设计一系列实验来验证所提算法的性能,结果表明,该算法在寻优精度和收敛速度方面有较大提升。将该算法应用于无人机三维路径规划问题,实验结果表明,该算法在处理实际应用问题时表现出了有效性和高效性。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 路径规划 Singer映射 邻域搜索策略 精英池-扰动策略

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融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法 被引量：4

2

作者 郭佳丽 王秋萍 王晓峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期170-179,共10页

为进一步降低基本飞蛾火焰算法陷入局部最优的概率并提高种群多样性,提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法。将拟反向学习策略嵌入到火焰更新过程,有助于火焰从局部最优中跳出,并且提供了更高的机会接近问题的未知最优解。对... 为进一步降低基本飞蛾火焰算法陷入局部最优的概率并提高种群多样性,提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法。将拟反向学习策略嵌入到火焰更新过程,有助于火焰从局部最优中跳出,并且提供了更高的机会接近问题的未知最优解。对飞蛾种群基于适应度值分群,其中一个群采用排序配对学习策略以实现个体间的信息交流,另一个群采用邻域搜索策略以增加种群多样性,这种并行计算能更快地提升整个种群的质量。选取CEC2017测试函数进行数值实验,测试结果和统计分析表明了所提算法具有更高的求解精度和稳定性。将所提算法用于求解OR-Library中的标准实例,结果验证了所提算法对作业车间调度问题是有效的。 展开更多

关键词 飞蛾火焰算法 作业车间调度问题 拟反向学习策略 排序配对学习策略 邻域搜索策略

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融合邻域搜索的自适应鲸鱼优化算法 被引量：1

3

作者 谢良波 韩伸 张钰坤 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期124-134,共11页

鲸鱼优化算法(WOA)是一种高效的群体智能优化算法。与其他智能优化算法相比,WOA由于结构简单,参数少以及强大的优化能力已经被广泛使用。然而,传统的WOA存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题。为了解决这些问题,本研究提出了一种改进... 鲸鱼优化算法(WOA)是一种高效的群体智能优化算法。与其他智能优化算法相比,WOA由于结构简单,参数少以及强大的优化能力已经被广泛使用。然而,传统的WOA存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题。为了解决这些问题,本研究提出了一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA),该算法采用自适应更新机制,受粒子群算法的启发,在优化过程中引入个体历史最优位置,并通过自适应策略动态调整全局历史最优位置和个体历史最优位置的权重,避免算法陷入局部最优;同时通过邻域搜索策略,在迭代后期围绕全局历史最优位置进行邻域更新,提升算法寻优能力。选取16个典型的基准测试函数以及CEC2014测试集的8个复合函数进行仿真实验,与其他传统及改进的群体智能优化算法相比,IWOA的收敛精度和收敛速度更有优势,验证了IWOA的有效性;并将IWOA应用在焊接梁和压力容器设计2个工程设计问题上,相比于WOA,经济成本分别节约了3.94%、5.58%,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 智能优化算法 鲸鱼优化算法 粒子群优化算法 自适应更新机制 邻域搜索策略

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基于改进秃鹰搜索算法的汽车零部件生产车间调度优化

4

作者 石庆升 石成钰 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期177-186,共10页

汽车是现代社会不可或缺的交通工具,为了实现其零部件的高效生产,建立了以最小化最大完工时间为目标的智能排产调度模型,提出了一种混合优化策略的秃鹰搜索算法(MOBES)。首先,通过ROV编码方式与FAMFR和FCFS的正反向解码方式将算法离散化... 汽车是现代社会不可或缺的交通工具,为了实现其零部件的高效生产,建立了以最小化最大完工时间为目标的智能排产调度模型,提出了一种混合优化策略的秃鹰搜索算法(MOBES)。首先,通过ROV编码方式与FAMFR和FCFS的正反向解码方式将算法离散化;其次,在种群初始化中引入启发式规则和反向学习策略,在算法迭代的过程中加入最优插入和最优交换策略、邻域搜索策略和多点位交叉策略,并对最优解进行局部搜索,使算法能更好地应对局部最优、全局搜索与局部开发不协调等问题;最后,通过Carlier测试集和某汽车零件制造厂的实际案例进行数据测试,并与其他算法进行比较。实验结果验证了秃鹰搜索算法在车间调度问题上的有效性和其混合优化策略的优越性。 展开更多

关键词 车间调度 秃鹰搜索算法 汽车零部件 启发式规则 反向学习策略 邻域搜索策略 局部搜索策略

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柔性作业车间调度多策略果蝇优化算法研究 被引量：4

5

作者 吴迎晨 肖彪 +3 位作者 赵正彩 彭仕鑫 苏宏华 朱夏林 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第5期22-30,44,共10页

针对柔性作业车间调度问题,提出了融合多种策略的果蝇优化算法,以最小化最大完工时间为目标,生成合适的调度方案。在该算法中,采用反向学习策略进行种群初始化,改善初始解的质量。其次引入变邻域搜索算法作为果蝇的嗅觉搜索策略,提升局... 针对柔性作业车间调度问题,提出了融合多种策略的果蝇优化算法,以最小化最大完工时间为目标,生成合适的调度方案。在该算法中,采用反向学习策略进行种群初始化,改善初始解的质量。其次引入变邻域搜索算法作为果蝇的嗅觉搜索策略,提升局部搜索能力;在此基础上,提出能够增加种群多样性的位置重构策略,根据嗅觉搜索后种群的平均适应度值将果蝇动态地划分为先进子种群和普通子种群,普通子种群以先进子种群为目标进行位置重构,先进子种群相互为目标进行位置重构,避免搜索陷入局部最优。最后,设计正交实验探究变邻域搜索参数对算法性能的影响,并确定相关参数合适值;通过计算多个标准测试集基准算例,得到每个测试集的最优解及平均解,并与现有算法的计算结果进行对比,验证了改进策略的有效性及所提算法的优越性。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 果蝇优化算法 变邻域搜索策略 重构策略

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改进多邻域候鸟优化算法的柔性作业车间调度研究 被引量：9

6

作者 杜凌浩 向凤红 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期299-306,共8页

针对最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种改进的多邻域候鸟优化算法。首先,采用随机和最优加工时间策略提高初始种群质量;其次,采用两段式编码解决FJSP的机器选择和工序排序问题,基于不同的插入和变异算子设计了6... 针对最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种改进的多邻域候鸟优化算法。首先,采用随机和最优加工时间策略提高初始种群质量;其次,采用两段式编码解决FJSP的机器选择和工序排序问题,基于不同的插入和变异算子设计了6种邻域结构,采用联合邻域搜索策略扩大解空间的搜索范围;再次,采用二次种内竞争策略以增强优秀个体在种群中的作用,设计了种间协同策略来避免算法陷入局部最优。最后,通过实例和基准算例验证了所提算法在求解FJSP问题时的有效性。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 多邻域结构 联合邻域搜索策略 二次种内竞争 种间协同策略

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改进离散麻雀搜索算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：7

7

作者 李峥峰 丁其聪 +1 位作者 张东方 张国辉 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第9期18-27,共10页

针对最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP),提出了一种改进离散麻雀搜索算法(Improved Discrete Sparrow Search Algorithm,IDSSA)。首先,采用了两段式编码方式,针对两段编码分别设计... 针对最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP),提出了一种改进离散麻雀搜索算法(Improved Discrete Sparrow Search Algorithm,IDSSA)。首先,采用了两段式编码方式,针对两段编码分别设计了有效的编码转化方式,实现了麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)连续搜索空间与FJSP离散决策空间之间的映射。其次,设计了一种随机与组合启发规则相结合的初始化方法,在保证了麻雀初始种群分散广度的同时提高了麻雀个体的质量,加快麻雀搜索算法的收敛速度。再次,融合一种基于关键路径的变邻域搜索策略,对发现者进行深度发掘,提高种群引领者的质量。此外,为了维持SSA种群多样性,设计了自适应柯西高斯变异策略,提升算法全局搜索能力和跳出局部极值的能力。最后,使用Kacem和Brandimarte系列12个基准算例与多种算法进行仿真实验,实验结果证明了IDSSA的有效性和求解FJSP的优越性。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 麻雀搜索算法 变邻域搜索策略 柯西高斯变异

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多交互式人工蜂群算法及其收敛性分析 被引量：9

8

作者 林凯 陈国初 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期760-765,共6页

针对人工蜂群(ABC)算法不易跳出局部最优解的缺点,提出了多交互式人工蜂群(MIABC)算法。该算法在基本人工蜂群算法的基础上引入随机邻域搜索策略,结合跨维搜索策略,且改进蜜蜂越限处理方式,使得算法搜索方式多样化,从而使得算法搜索更... 针对人工蜂群(ABC)算法不易跳出局部最优解的缺点,提出了多交互式人工蜂群(MIABC)算法。该算法在基本人工蜂群算法的基础上引入随机邻域搜索策略,结合跨维搜索策略,且改进蜜蜂越限处理方式,使得算法搜索方式多样化,从而使得算法搜索更具跳跃性,不易陷入局部最优解,同时,对其进行收敛性分析和性能测试。在五种经典基准测试函数和时间复杂度实验上的仿真结果表明,相对于标准人工蜂群算法和基本粒子群优化(PSO)算法,该算法在1E-2精度下收敛速度提高了约30%和65%,搜索精度更优,且在高维求解问题方面有明显优势。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 跨维度搜索策略 随机邻域搜索策略 搜索精度 收敛性分析

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改进型蝙蝠算法在作业车间调度问题中的应用 被引量：7

9

作者 张文鹏 王兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期137-140,153,共5页

针对一类以最小化最大完工时间为目标的作业车间调度问题(Job Shop scheduling Problem,JSP),提出了一种改进型蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm,IBA)。为了克服基本蝙蝠算法在求解该类离散组合优化问题存在的局限性,首先对编码方案进... 针对一类以最小化最大完工时间为目标的作业车间调度问题(Job Shop scheduling Problem,JSP),提出了一种改进型蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm,IBA)。为了克服基本蝙蝠算法在求解该类离散组合优化问题存在的局限性,首先对编码方案进行了设计,实现了算法中离散问题的连续编码;然后采用基于G&T算法和随机生成的方法初始化种群,以提高初始解的质量。此外,还引入了变邻域搜索策略,以避免算法早熟收敛,提高IBA算法的性能。最后,基于JSP问题的基准算例进行了大量仿真对比实验,结果显示了IBA算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 作业车间调度问题 最大完工时间 蝙蝠算法 G&T算法 变邻域搜索策略

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一种并行ACS-2-opt算法处理TSP问题的方法 被引量：8

10

作者 李俊 童钊 王政 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期138-142,共5页

针对基本ACS算法模型求解TSP问题的缺陷,对ACS算法添加2-opt邻域搜索策略,增强算法对TSP问题解的构造能力,提高算法对TSP问题的求解精度。同时,根据ACS算法易于并行化的特点,使用并行化ACS算法与算法参数优化混合方案,提高ACS算法求解TS... 针对基本ACS算法模型求解TSP问题的缺陷,对ACS算法添加2-opt邻域搜索策略,增强算法对TSP问题解的构造能力,提高算法对TSP问题的求解精度。同时,根据ACS算法易于并行化的特点,使用并行化ACS算法与算法参数优化混合方案,提高ACS算法求解TSP问题的速度。最终实现了对中等规模TSP问题具有较好求解性能的并行ACS-2-opt算法。实验结果表明,2-opt策略对于提升ACS算法的求解精度具有明显的效果;采用不同参数设定信息素启发因子时,求解时间具有较大差异;在采用节点距离倒数作为期望启发值时,ACS算法模型呈现退化性;在并行条件下,ACS-2-opt算法处理TSP问题时具有良好的并行性能。 展开更多

关键词 2-opt邻域搜索策略 ACS算法 TSP问题 并行计算

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基于信息熵的量子免疫遗传算法 被引量：6

11

作者 陈晓峰 杨广明 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第4期549-556,共8页

针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;... 针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高. 展开更多

关键词 量子免疫遗传算法 信息熵 量子进化算法 免疫遗传算法 函数优化 VRPSDP 相位编码 邻域搜索策略

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面向作业车间调度问题的改进型蝙蝠算法 被引量：2

12

作者 夏晶晶 王猛 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期536-543,共8页

针对作业车间调度问题(Job shop scheduling problem,JSP),提出了一种改进型蝙蝠算法(Improved bat algorithm,IBA)以优化车间内工件的最大完工时间.根据作业车间调度问题的特点以及基本蝙蝠算法的搜索机制,首先对个体位置向量进行了设... 针对作业车间调度问题(Job shop scheduling problem,JSP),提出了一种改进型蝙蝠算法(Improved bat algorithm,IBA)以优化车间内工件的最大完工时间.根据作业车间调度问题的特点以及基本蝙蝠算法的搜索机制,首先对个体位置向量进行了设计,实现了蝙蝠算法中离散问题的连续编码;然后分别采用G&T算法和随机生成两种方法对算法种群进行初始化,以提高初始解的质量.此外,采用三种邻域结构,并在此基础上设计了变邻域搜索策略作用于最优个体,以避免算法出现早熟收敛,提高IBA算法的性能.最后,针对JSP问题的基准算例进行了大量的仿真实验,计算结果验证了本文所提出的IBA算法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 作业车间 生产调度 最大完工时间 蝙蝠算法 变邻域搜索策略

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混合候鸟迁徙优化算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：6

13

作者 姚妮 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第1期38-42,60,共6页

将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization,MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization,HMBO)算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job ... 将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization,MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization,HMBO)算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP).首先,给出了两段式编码/解码方式.为了保证初始解的质量和多样性,设计了一种两阶段种群初始化方法;其次,引入了一种个体重置机制,以避免算法陷入局部最优解.根据FJSP问题的特点,采用3种邻域结构用于构造个体邻域解,并以此为基础设计了一种变邻域搜索算法,增强算法的局部搜索能力.最后,通过基准算例测试了算法的性能,实验数据验证了本文算法在求解FJSP问题方面的有效性. 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 最大完工时间 候鸟迁徙优化算法 变邻域搜索策略

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改进蜂群算法在燃气管网布局优化中的应用 被引量：4

14

作者 爨莹 李亦珂 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第24期9943-9946,共4页

城市化的快速发展使得天然气的需求量不断增多,考虑到天然气管网在今后的运输压力会越来越大,所以相关的经济效益和管网利用率需要更加地趋于合理化。为了提高燃气管网的输气效率,以管线铺设经济最优为目标函数,将人工蜂群算法应用于城... 城市化的快速发展使得天然气的需求量不断增多,考虑到天然气管网在今后的运输压力会越来越大,所以相关的经济效益和管网利用率需要更加地趋于合理化。为了提高燃气管网的输气效率,以管线铺设经济最优为目标函数,将人工蜂群算法应用于城镇燃气管网的优化布局中,并且在基本人工蜂群算法的寻优过程中提出了新的邻域搜索策略,在算法的贪婪选择阶段加入了判别函数,使算法原本存在的缺陷得到了改进。通过仿真结果表明提出的改进方案能够得到较好的优化结果,在实际天然气输配管网铺设中具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 燃气管网优化 邻域搜索策略 判别函数

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基于改进NSGA-Ⅲ的多目标柔性车间调度研究 被引量：2

15

作者 孙浩 刘环宇 +3 位作者 赵柏栋 张玉嘉 杨振 王德权 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第7期165-168,共4页

针对柔性作业车间的调度优化问题,以最小化完工时间,最小化设备总负荷和最小化车间总能耗为目标建立多目标调度模型,提出一种改进NSGA-Ⅲ算法。在算法的初始阶段采取4种不同编码方式共同生成初始化种群,保证种群分布均匀的同时,缩小搜... 针对柔性作业车间的调度优化问题,以最小化完工时间,最小化设备总负荷和最小化车间总能耗为目标建立多目标调度模型,提出一种改进NSGA-Ⅲ算法。在算法的初始阶段采取4种不同编码方式共同生成初始化种群,保证种群分布均匀的同时,缩小搜索的解空间大小;基于拥挤度的父代个体选择方式,使具有更优基因个体参与到进化当中。引入部分解的邻域搜索策略,解决NSGA-Ⅲ全局搜索时局部搜索较弱的问题。利用10组BRdate标准算例对改进NSGA-Ⅲ算法和原始NSGA-Ⅲ算法进行对比测试,改进NSGA-Ⅲ算法搜索到的非支配解数量占76%,远高于NSGA-Ⅲ算法所占的24%,验证了所提出算法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 柔性车间调度 NSGA-Ⅲ 多种群 邻域搜索策略

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