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針對高維多目標連續優化的新型人工蜂群算法

2755779 2021-05-18 | pdf | 1.98 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

　　高維多目標連續優化問題已得到廣泛研究，而高維多目標組合優化問題的進展相對較小，雖然人工蜂群（ Artificial beeColony，ABC）算法已成功應用于多種生產調度問題，但很少被用來求解高維多目標調度問題，而且高維多目標調度自身的研究進展也非常小。針對高維多目標柔性作業車間調度問題，文中提出了一種新型ABC算法以同時優化最大完成時間、總延遲時間、總能耗和機器總負荷。與常規柔性作業車間調度問題不同，上述問題考慮了總能耗，使其成為綠色調度問題。新型ABC具有明顯不同于現有ABC算法的新特點，其跟隨蜂（ onlooker bee）的數量小于引領蜂（ employed bee），引領蜂側重于全局搜索，而跟隨蜂只進行局部搜索，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。冋時，該算法將跟隨對象限定為質量較好的部分引領蜂和外部檔案成員，其他引領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，高維多目標調度問題中非劣解數量占種群規模的比例明顯低于髙維連續優化問題。將新型ABC與多目標遺傳算法和變鄰域搜索進行比較，實驗結果表明，新型ABC在求解高維多目標調度方面比對比算法更有優勢，計算結果更好。