改进二进制布谷鸟搜索算法求解多维背包问题

针对多约束组合优化问题--多维背包问题(MKP),提出了一种改进二进制布谷鸟搜索(MBCS)算法.首先,采用经典的二进制代码变换公式构建了二进制布谷鸟搜索(BCS)算法.其次,引入病毒生物进化机制和病毒感染操作,一方面赋予布谷鸟鸟巢位置自变异机制增加种群多样性;一方面将布谷鸟鸟巢位置所组成的主群体的纵向全局搜索和病毒群体的横向局部搜索进行动态结合,进一步提高了算法的收敛速度,降低了陷入局部极值的概率.再次,针对MKP特点设计了不可行解的混合修复策略.最后将MBCS算法同量子遗传算法(QGA)、二进制粒子群优化(BPSO)算法、BCS算法就来源于ELIB数据库和OR_LIB数据库的15个算例进行了仿真对比.实验结果表明,所提算法计算误差均小于1%,标准差小于170,相比这3种算法具有相对更好的寻优精度和求解稳定性,是一种求解多维背包等NP难问题有效的算法.     

求解作业车间调度问题的禁忌分布估计算法

为优化作业车间调度问题的解,提出一个禁忌和分布估计的混合算法。分布估计算法是一种新的进化模式,通过概率优化模型在连续空间进行求解;通过对已获得的群体进行选择操作生成优势群体,提出的分布估计算法使用单变量边缘分布算法构建概率模型,估计离散空间中的联合概率分布,从概率向量采样生成新群体;采用基于工件编号的编码和解码机制保证解的可行性。为提高局部搜索能力,算法基于禁忌搜索算法设计新的双重移动组合、块禁忌和选择策略,在搜索陷入局部最优时利用遗传算法的变异算子生成新解;算法通过混合分布估计算法和禁忌搜索算法的优点,兼具全局搜索与局部搜索能力,提高了搜索的效率和性能。通过与现有算法在典型实例上的实验结果比较,表明该算法在求解作业车间调度问题上具有可行性和有效性。     

分布式有限缓冲区流水车间混合EDA调度北大核心CSCD

在实际工业生产背景下,针对具有NP难特性的分布式有限缓冲区流水车间调度问题,提出了一种混合分布估计算法,用于最小化最大完成时间。首先,由于已有算法无法保证局部搜索后概率模型对优质个体分布统计的准确性,提出了反最小完成工厂映射规则;然后,引入基于Swap邻域和基于Insert邻域的局部搜索,进一步加强算法的局部搜索能力,从而对HEDA全局搜索得到的优质解区域进行细致搜索;最后,通过仿真实验和算法的比较验证HEDA的有效性。     

求解多维背包问题的蚁群-拉格朗日松弛混合优化算法

针对多维背包问题(MKP) NP-hard、约束强的特点, 提出一种高效的蚁群-拉格朗日松弛(LR) 混合优化算法. 该算法以蚁群优化(ACO) 为基本框架, 并基于LR 对偶信息定义了一种MKP效用指标. ACO使得整体算法具有全局搜索能力, 所设计的效用指标将MKP的优化目标与约束条件有机地融合在一起. 该指标一方面可以用来定 义MKP核问题, 降低问题规模; 另一方面, 可以用作ACO的启发因子, 引导算法在有希望的解区域中强化搜索. 在大量标准算例上的测试结果表明, 所提出算法的鲁棒性较好; 与其他已有算法相比, 在求解质量和求解效率方面均具有很强的竞争力.

     

改进的差分演化算法求解多维背包问题

多维背包（MKP）是组合优化中一个典型的NP难问题,广泛应用于工程和管理中。提出了一种改进的二进制差分演化算法（Modified Binary Differential Evolution algorithm,MBDE）求解MKP问题,算法关键步骤可分为两部分：二进制群体生成;得到候选可行解。提出了一种有效的衡量商品价值密度的方法用于对二进制个体修正和优化;设计了反向测试搜索和精英局部搜索策略来提高算法探索和开发能力,从而进一步提高了MBDE的求解精度和收敛速度。为验证MBDE算法的有效性,进行了三组实验,并和近期提出的解决MKP问题的其他启发式算法进行了比较,实验结果显示,MBDE算法求解精度更高。从算法运行时间看,求解速度快,非常适合求解大规模的MKP问题。     

模糊Job Shop调度中的混合搜索策略的研究

采用并行遗传算法作为全局搜索算法，提出一种混合搜索策略，用于求解模糊Job Shop调度问题．根据模糊Job Shop调度问题解的特征，提出基于关键工序的邻域选择方法，并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法，加强了遗传算法局部搜索能力．针对13个困难benchmark问题的实验结果表明，在较短的时间内，混合搜索策略的算法得到的平均满意度比并行遗传算法提高4.67%，比TSAB算法提高5.76%．采用的禁忌搜索算法改善了遗传算法的局部搜索能力，说明提出的混合搜索策略是有效的．     

一种求解混合零空闲置换流水车间调度禁忌分布估计算法

结合混合零空闲置换流水车间调度问题MNPFSP(Mixed no-idle permutation flowshop scheduling problem)的特性,运用基于概率模型的分布估计算法解决该问题。算法将启发式算法融入分布估计算法中提高了初始解的质量。为了避免算法陷入局部最优,将禁忌算法融入分布估计算法中,提出一种禁忌分布估计算法求解混合零空闲置换流水车间问题。为了提高种群的多样性,加入了三种邻域搜索。实例测试结果显示,该算法求解混合零空闲置换流水车间问题具有很好的优势。     

混合交叉熵算法求解复杂零等待流水线调度问题

针对制造行业中广泛存在的一类复杂零等待流水线调度问题, 即带序相关设置时间和释放时间的零等待 流水线调度问题(NFSSP SDSTs RTs), 建立问题的排序模型并提出一种混合交叉熵算法(HCEA)进行求解, 优化目 标为最小化总提前和延迟时间. 首先, 设计了一种基于问题性质的快速评价方法, 有效降低评价解的计算复杂度. 其 次, 采用交叉熵算法学习并积累优质解的结构特征, 建立概率模型对优质解的工件块分布进行有效地估计. 通过合 理的采样和更新方法, 实现对解空间中优质区域的全局搜索. 然后, 为提高算法搜索效率, 设计带两种搜索策略的快 速局部搜索方法, 对全局搜索发现的优质区域进行细致且深入的搜索. 最后, 仿真实验与算法对比验证了HCEA可 有效求解NFSSP SDSTs RTs.     

求解多维背包问题的二级协作果蝇优化算法

针对多维背包问题(MKP)约束性强和复杂度高的特点,提出一种新型二级协作果蝇优化算法(TCFOA).提出一级果蝇和二级果蝇的产生机制,将二级果蝇划分为开发用果蝇和探索用果蝇两类以协调开发与探索之间的平衡;设计果蝇交流策略以及基于全局性价比的解的修复补偿机制,并利用二级结构扩大搜索范围、改善一级果蝇的质量,以提高求解质量.基于MKP两个标准测试集的测试结果和算法性能对比,表明TCFOA在求解MKP方面具有较强的优势.     

基于局部平均灰度熵的快速图像修复算法

使用块拼贴的基于样本的图像修复算法运行时间主要取决于最佳样本块匹配步骤的执行效率。目前算法普遍采用全局搜索获取样本块,逐一与待修复块进行相似性比对,修复质量和修复效率依赖于采样区域的范围大小。为提高计算效率,提出一种基于局部平均灰度熵的图像修复算法,在每次迭代中根据待修复块邻域窗的平均灰度熵自适应确定采样区域范围。实验结果证明,所提算法相较经典Criminisi修复算法提高了修复质量,且大大提高了修复效率。     

An effective hybrid EDA-based algorithm for solving multidimensional knapsack problem

In this paper, an effective hybrid algorithm based on estimation of distribution algorithm (EDA) is proposed to solve the multidimensional knapsack problem (MKP). With the framework of EDA, the probability model is built with the superior population and the new individuals are generated based on probability model. In addition, an updating mechanism of the probability model is proposed and a mechanism for initializing the probability model based on the specific knowledge of the MKP is also proposed to improve the convergence speed. Meanwhile, an adaptive local search is proposed to enhance the exploitation ability. Furthermore, the influences of parameters are investigated based on Taguchi method of design of experiment and the importance of repair operator is also studied via simulation testing and comparisons. Finally, numerical simulation is carried out based on the benchmark instances, and the comparisons with some existing algorithms demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于模运算的新颖离散差分演化算法求解多背包问题

多背包问题（MKP）是一个求解难度极大的背包问题。为了基于差分演化（DE）求解MKP,首先建立了MKP的整数规划模型,在利用模运算构造简单且有效的新型传递函数基础上,提出了一个新颖离散差分演化算法MODDE;基于贪心策略提出了消除MKP不可行解的一个有效算法GROA,由此利用MODDE给出了求解MKP的一种新方法。最后,利用MODDE求解30个国际通用的MKP实例,通过与四个代表性演化算法的比较表明,MODDE不仅计算结果优,而且算法的稳定性强,是求解MKP的一个高效算法。     

贪心二进制狮群优化算法求解多维背包问题

针对经典的多约束组合优化问题——多维背包问题(MKP),提出了一种贪心二进制狮群优化(GBLSO)算法。首先,采用二进制代码转换公式将狮群个体位置离散化,得到二进制的狮群算法;其次,引入反置移动算子对狮王位置进行更新,同时对母狮和幼狮位置重新定义;然后,充分利用贪心算法进行解的可行化处理,增强搜索能力并进一步提高收敛速度;最后,对10个MKP典型算例进行仿真实验,并把GBLSO算法与离散二进制粒子群(DPSO)算法和二进制蝙蝠算法(BBA)进行对比。实验结果表明,GBLSO算法是一种有效的求解MKP的新方法,在求解MKP时具有相对良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。     

An improved fruit fly optimization algorithm for solving the multidimensional knapsack problem

This paper presents an improved fruit fly optimization algorithm (IFFOA) for solving the multidimensional knapsack problem (MKP). In IFFOA, the parallel search is employed to balance exploitation and exploration. To make full use of swarm intelligence, a modified harmony search algorithm (MHS) is proposed and applied to add cooperation among swarms in IFFOA. In MHS, novel pitch adjustment scheme and random selection rule are developed by considering specific characters of MKP and FOA. Moreover, a vertical crossover is designed to guide stagnant dimensions out of local optima and further improve the performance. Extensive numerical simulations are conducted and comparisons with other state-of-the-art algorithms verify that the proposed algorithm is an effective alternative for solving the MKP.     

改进二进制和声搜索算法求解多维背包问题

和声搜索（HS）是一种已广泛应用于连续优化问题的元启发式方法。针对典型的组合优化问题——多维背包问题（MKP）,提出一种改进二进制和声搜索（IBHS）算法。算法通过伯努利随机过程生成二进制群体,在候选和声生成算子中,引入动态自适应参数,通过算法参数的自适应调整来协调算法的全局搜索和局部搜索,并提出一种新的更有效的衡量商品多维加权价值密度的方法用于二进制个体修正和优化;引入精英局部搜索机制进行协同寻优,提高IBHS的收敛速度。通过求解10组不同规模的典型多维背包算例和与贪心二进制狮群优化（GBLSO）算法、改进的差分演化（MBDE）算法以及二进制修正和声（BMHS）算法的对比分析,实验结果表明,所提算法在求解MKP时有具有良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。     

A new ant colony optimization algorithm for the multidimensional Knapsack problem

The paper proposes a new ant colony optimization (ACO) approach, called binary ant system (BAS), to multidimensional Knapsack problem (MKP). Different from other ACO-based algorithms applied to MKP, BAS uses a pheromone laying method specially designed for the binary solution structure, and allows the generation of infeasible solutions in the solution construction procedure. A problem specific repair operator is incorporated to repair the infeasible solutions generated in every iteration. Pheromone update rule is designed in such a way that pheromone on the paths can be directly regarded as selecting probability. To avoid premature convergence, the pheromone re-initialization and different pheromone intensification strategy depending on the convergence status of the algorithm are incorporated. Experimental results show the advantages of BAS over other ACO-based approaches for the benchmark problems selected from OR library.     

多维背包问题的一个蚁群优化算法

蚁群优化(ACO)是一种通用的启发式方法,已被用来求解很多离散优化问题.近年来,已提出几个ACO算法求解多维背包问题(MKP).这些算法虽然能获得较好的解但也耗用太多的CPU时间.为了降低用ACO求解MKP的复杂性,文章基于一种已提出但未实现过的MKP的信息素表示定义了新的选择概率的规则和相应的基于背包项的一种序的启发式信息,从而提出了一种计算复杂性较低、求解性能较好的改进型蚁群算法.实验结果表明,无论串行执行还是虚拟并行执行,在计算相同任务时,新算法耗用时间少且解的价值更高.不仅如此,在实验中,文中的新算法获得了ORLIB中测试算例5.250-22的两个"新"解.