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折扣{0-1}背包问题(Discounted{0-1}Knapsack Problem,DKP)是一个NP-困难的组合优化问题,尽管已经存在一些求解DKP的智能优化算法,但目前尚没有用蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法求解DKP的研究.提出了一个求解DKP的改进ACO(Modifie... 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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