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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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题名求解闭环布局问题的混合编码阈值接收算法
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作者
蔡荣英
邓文瀚
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机构
福建农林大学计算机与信息学院
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出处
《福建电脑》
2021年第4期6-11,共6页
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基金
福建农林大学科技创新专项基金(No.CXZX2017010、No.CXZX2016026、No.CXZX2016031)资助。
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文摘
闭环布局问题本质上是一个混合优化问题。根据问题的特点,本文设计了一种基于混合编码的阈值接收(Mixed-coding Threshold Accepting, MTA)算法来求解该问题。MTA算法将矩形环的宽度和高度作为解编码的一部分,使算法能够同时搜索设施的最优放置顺序和矩形环的大小。为了评估MTA算法的性能,利用文献中普遍使用的13个测试实例进行了实验。结果表明,MTA算法在9个测试实例上找到了新的最优布局方案,性能明显优于现有的元启发式算法。
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关键词
阈值接收算法
闭环布局问题
混合编码
元启发式算法
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Keywords
Threshold Accepting Algorithm
Closed-Loop Layout Problem
Mixed-Coding
Meta Heuristic Algorithm
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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