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蛙跳算法与批量无等待流水线调度问题的优化* 总被引:3,自引:1,他引:2
针对以makespan为指标的批量无等待流水线调度问题,提出了一种有效的离散蛙跳算法。首先采用基于工序的编码方式使蛙跳算法直接应用于调度问题;其次采用基于NEH与改进NEH和随机产生相结合的初始化方法,保证了初始解的高质量和分布性;再次采用交叉或变异方法产生新解,保持了种群的优越性和多样性;最后对全局最优解执行快速局部搜索,有效地降低了算法的时间复杂度,平衡算法的全局和局部开发能力。对随机生成不同规模的实例进行广泛的实验,通过仿真实验结果的比较,表明所得蛙跳算法的有效性和高效性。 相似文献
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针对阻塞流水车间调度问题(BFSP),提出了一种新颖的量子差分进化(NQDE)算法,用于最小化最大完工时间。该算法将量子进化算法(QEA)与差分进化(DE)相结合,设计一种新颖的量子旋转机制控制种群进化方向,增强种群多样性;采用高效的基于变邻域搜索的量子进化算法(QEA-VNS)协同进化策略增强算法的全局搜索能力,进一步提高解的质量。基于Taillard's benchmark实例仿真,结果表明,所提算法在最优解数量上明显高于目前较好的启发式算法--INEH,改进了110个实例中64个实例的当前最优解;在性能上也优于目前有效的元启发式算法--新型蛙跳算法(NMSFLA)和混合量子差分进化(HQDE),产生最优解的平均百分比偏差(ARPD)均下降约6%。NQDE算法适合大规模阻塞流水车间调度问题。 相似文献
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基于改进蛙跳策略的Map-Reduce作业调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高智能算法在Map-Reduce作业调度问题中的求解效率, 提出一种基于改进蛙跳策略的调度算法。针对蛙跳策略在Map-Reduce作业调度中的应用, 算法具体设计了编码方案和进化算子; 同时, 为提高算法收敛性能, 对蛙跳策略进行改进:结合种群多样性指标增加逆转变异操作。仿真实验结果表明, 提出的改进蛙跳策略在Map-Reduce作业调度问题求解中, 收敛性能、作业总完成时间和平均完成时间三个方面均优于基本蛙跳策略和已有的智能调度算法, 是一种实用的Map-Reduce作业调度方案。 相似文献
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针对最大完工时间最小和总流经时间最小的多目标置换流水车间调度问题(permutation flow shopscheduling problem, PFSP), 提出一种粒子群优化算法与变邻域搜索算法结合的混合粒子群优化(hybrid particleswarm optimization algorithm, HPSO)算法, 并使算法在集中搜索和分散搜索之间达到合理的平衡. 在该混合算法中,采用NEH 启发式算法进行种群初始化, 以提高初始解质量;运用随机键表示法设计基于升序排列规则(ranked-order-value, ROV), 将连续PSO 算法应用于置换流水车间调度问题;引入外部档案集存贮Pareto 解, 并采用强支配关系和聚集距离相结合的混合策略保证解集的分布性;采用Sigma 法和基于聚集距离的轮盘赌法进行全局最优解的选择;提出变邻域搜索算法, 对外部集中的Pareto 解作进一步地局部搜索. 最后, 运用提出的混合算法求解Taillard 基准测试集, 并将测试结果与SPEA2 算法进行比较, 验证该调度算法的有效性. 相似文献
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最大独立集问题是著名的NP问题,并且在许多场景中都有应用。传统的精确算法解决最大独立集问题需要指数级的时间复杂度。为更高效地解决最大独立集问题,提出了一种基于量子近似优化算法的量子线路解决方案。该方案由最大独立集的数学模型,推导出最大独立集问题的哈密顿量表达式;设计了基于量子近似优化算法的量子线路,采用COBYLA经典优化算法对参数量子门中的参数进行优化,并使用IBM提供的量子开发框架Qiskit进行仿真实验。仿真结果表明,使用量子近似优化算法可以在多项式时间内以高概率获得最大独立集问题的解,实现了指数加速。量子近似优化算法对解决最大独立集问题有一定的可行性和有效性。 相似文献
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针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教与同伴学习粒子群算法,采用快速非支配排序算法产生初始Pareto非支配解集,用提取Pareto支配层程序更新Pareto非支配解集,同时采用混合分派规则产生初始种群,采用开口向上抛物线递减的惯性权重选择策略提高算法的收敛速度。最后,对3个Benchmark算例进行仿真实验。理论分析和仿真表明,与带向导性局部搜索的多目标进化算法(MOEA-GLS)和带局部搜索的控制遗传算法(AL-CGA)相比,对于相同的测试实例,该算法能产生更多更好的Pareto非支配解;在计算时间方面,该算法要小于带向导性局部搜索的多目标进化算法。实验结果表明该算法可以有效解决多目标柔性作业车间调度问题。 相似文献
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为了提高混合蛙跳算法(SFLA)求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法(ESFLA),分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性。对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFLA比SFLA和ISFLA2更适用于求解复杂的函数优化问题。 相似文献
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混合型蛙跳算法及其应用研究* 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高蛙跳算法求解无约束连续优化问题的能力,提出了一种改进型混合蛙跳算法。为验证该算法求解函数优化问题的高效性,将其与基本蛙跳算法进行比较实验,结果表明该算法的解精度及收敛速度均优于基本蛙跳算法,更适用于求解复杂的无约束连续优化问题。 相似文献
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种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,增加子群次优解与次劣解的信息交互,促进子群内部信息的利用,引入反向跳跃思想改进局部更新机制,降低迭代后期劣解产生概率,提升空间开发能力;然后,借鉴2-opt方法实现局部最优解变异,增加子群的多样性;最后,采用各局部最优解交叉的方式加深子群间的交互深度,同时利用反向跳跃机制防止种群同化.采用23个单峰、多峰和固定维度下的复杂多峰函数作为测试集进行仿真实验,结果表明所提出算法具有更优的搜索性能,能够有效提高种群多样性,防止算法早熟收敛,且能够适应不同类型的函数优化问题. 相似文献
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This paper reports a new improved discrete shuffled frog leaping algorithm (ID-SFLA) and its application in multi-type sensor network optimization for the condition monitoring of a gearbox. A mathematical model is established to illustrate the sensor network optimization based on fault-sensor dependence matrix. The crossover and mutation operators of genetic algorithm (GA) are introduced into the update strategy of shuffled frog leaping algorithm (SFLA) and a new ID-SFLA is systematically developed. Numerical simulation results show that the ID-SFLA has an excellent global search ability and outstanding convergence performance. The ID-SFLA is applied to the sensor’s optimal selection for a gearbox. In comparison with GA and discrete shuffled frog leaping algorithm (D-SFLA), the proposed ID-SFLA not only poses an effective solving method with swarm intelligent algorithm, but also provides a new quick algorithm and thought for the solution of related integer NP-hard problem. 相似文献
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针对混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)存在的计算复杂度高、优化效率不理想等问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)。在原始 SFLA的基础上进行如下改进:首先,将其中每次只更新组内最差青蛙的方式改为更新组内所有青蛙的方式,这既增大了获得优质解的概率,又省去了调整组内迭代次数的步骤,从而提升了优化效率和可操作性;其次,将基于局部最优更新的方法和基于全局最优更新的方法融合为一种混合扰动更新方法,从而避免了复杂条件的选择步骤,进一步提升了优化效率;最后,去掉随机更新方式,以免优质解被破坏,从而提高了整体的优化性能。将 ISFLA 用于 CEC2005和CEC2015连续基准函数的优化测试和基于Renyi 熵的灰度和彩色图像分割的多阈值选择实验中,结果表明,与 SFLA 和state-of-the-art的LSFLA 相比,ISFLA 具有更高的优化效率,更适用于多阈值图像分割的阈值选择。 相似文献
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针对无等待批量流水线调度问题,根据和声算法的机理,提出了一种改进的和声算法对其进行求解。利用NEH和混沌序列相结合的方法产生初始解,并实现了和声向量与工序之间的转换;充分利用最优解,设计新的更新算子,为了避免陷入局部最优,引入了变异策略;结合蛙跳算法分组的特点,将和声库随机动态的分成了几个子和声;为平衡算法的全局开发和局部搜索的能力,对子和声中的最优解执行了局部搜索。通过仿真实验与其他几种算法进行比较,证明了算法的有效性。 相似文献
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This paper presents an evolutionary hybrid algorithm of invasive weed optimization (IWO) merged with oppositional based learning to solve the large scale economic load dispatch (ELD) problems. The oppositional invasive weed optimization (OIWO) is based on the colonizing behavior of weed plants and empowered by quasi opposite numbers. The proposed OIWO methodology has been developed to minimize the total generation cost by satisfying several constraints such as generation limits, load demand, valve point loading effect, multi-fuel options and transmission losses. The proposed algorithm is tested and validated using five different test systems. The most important merit of the proposed methodology is high accuracy and good convergence characteristics and robustness to solve ELD problems. The simulation results of the proposed OIWO algorithm show its applicability and superiority when compared with the results of other tested algorithms such as oppositional real coded chemical reaction, shuffled differential evolution, biogeography based optimization, improved coordinated aggregation based PSO, quantum-inspired particle swarm optimization, hybrid quantum mechanics inspired particle swarm optimization, modified shuffled frog leaping algorithm with genetic algorithm, simulated annealing based optimization and estimation of distribution and differential evolution algorithm. 相似文献