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题名PBIL进化算法求解排污口布局优化问题的研究
被引量：6
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作者
万珊珊
郝莹
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机构
北京建筑工程学院电气与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第15期237-240,共4页
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文摘
排污口的布局对水生态系统的良性发展和城市环境美化起着至关重要的作用。利用基于概率分析策略的PBIL算法,综合考虑影响排污口布局的区域地理条件、水环境容量、水域纳污能力、水生态资源等约束条件,并利用层次分析法确定影响因子的权重值。利用罚函数法构造了排污口优化设置问题的模型,设计了整数编码方式,并应用于工程实例。结果表明了该算法能较为准确合理地求解此类问题,为经济的可持续发展提供了较好的技术支持。
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关键词
pbil算法
排污
优化设置
可持续发展
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Keywords
Population Based incremental learning algorithm（pbil）
drain layout
optimization
development
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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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题名混合群体增量学习算法求解闭环布局问题
被引量：1
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作者
邓文瀚
张铭
王李进
钟一文
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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)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期95-102,共8页
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基金
福建省自然科学基金资助项目(2019J01401)。
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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。
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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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Keywords
population-based incremental learning(pbil)algorithm
Closed-Loop Layout Problem(CCLP)
hybrid optimization
local search algorithm
meta-heuristic method
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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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