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题名多策略自适应蜣螂优化算法求解FJSP问题
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作者
余莹
谭代伦
冯世强
王彬溶
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机构
西华师范大学数学与信息学院
西华师范大学最优化理论与应用四川省高校重点实验室
西华师范大学非线性及应用研究所
川北医学院基础医学与法医学研究所
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第7期225-232,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(42204123)
四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0558)
+2 种基金
教育部产学合作协同育人项目(202102454008)
四川省教育厅重点教改项目(JG2021-959)
西华师大研究生教育改革研究项目(2022XM24,2024XM05)。
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文摘
针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem, FJSP),提出一种多策略自适应蜣螂优化算法(multi-strategy and adaptive dung beetle optimizer, MSA-DBO)。首先,利用Logistic-tent混沌映射和G-L-R策略改进种群初始化,使种群分布更均匀,提高初始解质量;其次,在计算蜣螂个体适应度后采用锦标赛策略选择个体构成优选种群,以加快收敛速度;再次,采用黄金正弦策略改进推球蜣螂遇到障碍时的位置更新公式,以避免陷入局部最优;最后,在蜣螂位置更新后增加精英随机反向学习策略和基于关键路径的自适应重调度策略,以增强种群中蜣螂个体之间的交流和全局寻优能力。选取Brandimarte算例和实际案例进行仿真实验和对比,结果表明MSA-DBO算法的改进策略有效,求解精度和算法性能得到明显增强。
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关键词
柔性作业车间调度问题
蜣螂优化算法
Logistic-tent混沌映射
G-L-R策略
黄金正弦策略
精英随机反向学习
自适应重调度
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Keywords
flexible job-shop scheduling problem
dung beetle optimizer algorithm
Logistic-tent chaotic mapping
G-L-R Strategy
golden sine strategy
elite random reverse learning
adaptive rescheduling
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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]
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名融合盈亏拿取策略的改进遗传算法求解TTP
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作者
江晓菊
谭代伦
冯世强
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机构
西华师范大学数学与信息学院
西华师范大学最优化理论与应用四川省高校重点实验室
西华师范大学非线性及应用研究所
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第8期2408-2415,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(42204123)
四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0558)
+2 种基金
教育部产学合作协同育人项目(202102454008)
四川省教育厅重点教改项目(JG2021-959)
西华师范大学研究生教育改革研究项目(2022XM24)。
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文摘
旅行小偷问题(TTP)是由旅行商问题(TSP)和背包问题(KP)复合而成的一类新型组合优化问题,其优化模型涵盖了两类问题的约束条件,也继承了两类问题的计算难度。针对TTP,提出了一种融合盈亏拿取策略的改进遗传算法。对任意旅行商回路上的物品列表,定义了超值物品并采取必拿策略,对剩余物品定义了亏本物品并予以剔除,对剔除后的剩余物品引入了双评分计算公式,并按混合排序策略进行综合排序,再依序选入背包,整个处理过程构成盈亏拿取策略。对于遗传算法,设计近邻域搜索和截断交换的种群初始化策略以提升初始种群的质量;采用随机遍历抽样选择算子、部分匹配的交叉算子、二次变异算子以强化优胜劣汰和维护种群的多样性;增加重插入算子以保持种群稳定。仿真实验表明,改进策略明显提升了算法性能,对算例的求解结果达到预期,改进算法具有良好的寻优能力和稳定性。
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关键词
旅行商问题
背包问题
旅行小偷问题
改进遗传算法
盈亏拿取策略
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Keywords
traveling salesman problem(TSP)
knapsack problem(KP)
travel thief problem(TTP)
improved genetic algorithm
profit-loss picking 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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题名基于交叉梯度约束的弹性阻抗同时反演
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作者
虎鹰
代荣获
尹成
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机构
西华师范大学图书馆
西华师范大学数学与信息学院
西南石油大学地球科学与技术学院
西华师范大学最优化理论与应用四川省高校重点实验室
西华师范大学非线性及应用研究所
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出处
《石油物探》
北大核心
2025年第1期105-117,共13页
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基金
国家自然科学基金项目“格拉姆相关性约束叠前地震反演方法研究”(42204123)
四川省自然科学基金项目“相控地震地质统计学反演驱动的深层超深层储层参数建模方法研究”(2023NSFSC0772)
西华师大研究生教育改革研究项目(2022XM24,2024XM05)共同资助。
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文摘
目前常用的弹性阻抗反演方法对不同角度数据体独立进行反演,没有考虑不同角度弹性阻抗间的关系。对于信噪比较低的角度数据体,反演结果质量变差。针对这一问题,从不同角度弹性阻抗均描述地下同一地质结构而应具有结构相似性这一观点出发,采用交叉梯度度量不同角度弹性阻抗间的结构相似性。然后,将交叉梯度作为正则化约束项加入到弹性阻抗反演目标泛函中,研究交叉梯度约束下的弹性阻抗反演方法,同时反演多个部分角度叠加数据。模型数据试算与实际数据应用结果显示,交叉梯度约束反演得到的不同角度弹性阻抗间具有地质结构一致性,无论是小角度弹性阻抗,还是中、大角度弹性阻抗,地质体均得到清晰显示,地层横向展布特征自然。因此,交叉梯度约束弹性阻抗反演可提高不同角度数据体反演的稳定性,并提升反演结果的质量。
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关键词
弹性阻抗
交叉梯度
同时反演
稳定性
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Keywords
elastic impedance
cross-gradient
simultaneous inversion
robustness
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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