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針對高維多目標(biāo)連續(xù)優(yōu)化的新型人工蜂群算法

2021-05-18 | pdf | 1.98 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  高維多目標(biāo)連續(xù)優(yōu)化問題已得到廣泛研究,而高維多目標(biāo)組合優(yōu)化問題的進(jìn)展相對較小,雖然人工蜂群( Artificial beeColony,ABC)算法已成功應(yīng)用于多種生產(chǎn)調(diào)度問題,但很少被用來求解高維多目標(biāo)調(diào)度問題,而且高維多目標(biāo)調(diào)度自身的研究進(jìn)展也非常小。針對高維多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,文中提出了一種新型ABC算法以同時優(yōu)化最大完成時間、總延遲時間、總能耗和機器總負(fù)荷。與常規(guī)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題不同,上述問題考慮了總能耗,使其成為綠色調(diào)度問題。新型ABC具有明顯不同于現(xiàn)有ABC算法的新特點,其跟隨蜂( onlooker bee)的數(shù)量小于引領(lǐng)蜂( employed bee),引領(lǐng)蜂側(cè)重于全局搜索,而跟隨蜂只進(jìn)行局部搜索,通過兩類蜜蜂彼此各異的搜索方式來避免算法陷入局部最優(yōu)。冋時,該算法將跟隨對象限定為質(zhì)量較好的部分引領(lǐng)蜂和外部檔案成員,其他引領(lǐng)蜂無法成為跟隨對象,以避免計算資源浪費在較差解的搜索上,并給岀了偵查蜂( scout)新的處理策略。測試實例的仿真實驗表眀,高維多目標(biāo)調(diào)度問題中非劣解數(shù)量占種群規(guī)模的比例明顯低于髙維連續(xù)優(yōu)化問題。將新型ABC與多目標(biāo)遺傳算法和變鄰域搜索進(jìn)行比較,實驗結(jié)果表明,新型ABC在求解高維多目標(biāo)調(diào)度方面比對比算法更有優(yōu)勢,計算結(jié)果更好。

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