基于小生境技术的改进引力搜索算法

发布时间：2017-09-25 03:18

  本文关键词：基于小生境技术的改进引力搜索算法

  更多相关文章： 引力搜索算法 小生境技术 质量吸引度 欧式距离吸引度 吸引概率 柔性车间调度

【摘要】：针对引力搜索算法(Gravitational search algorithm,GSA)开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于小生境技术的引力搜索算法(Niching behavior based advanced GSA,NAGSA)。首先分析了引力搜索算法的性能,为每个粒子定义质量吸引度和欧式距离吸引度两个属性,根据这两个属性计算出粒子吸引概率,取代原有的质量排序选择法。其次,运用吸引概率和小生境拥挤度技术引导粒子在邻域内搜索,平衡算法的收敛速度和多样性。此外,算法将kbest的取值按照指数函数递减,进一步提高收敛精度。10个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效地提高最优解的精度,加快收敛速度。最后,采用4个标准柔性作业车间调度模型,验证了该算法在解决实际问题中的可行性和优越性。
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心;江南大学人文学院;
【关键词】： 引力搜索算法 小生境技术 质量吸引度 欧式距离吸引度 吸引概率 柔性车间调度
【基金】：国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)(2014AA041505)资助项目 国家自然科学基金(61572238)资助项目 江苏省杰出青年基金(BK20160001)资助项目
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 引用格式:张明,田娜,纪志成,等.基于小生境技术的改进引力搜索算法[J].南京航空航天大学学报,2016,48(5):753-760.Zhang Ming,Tian Na,Ji Zhicheng,et al.Niching behavior based advanced gravitational search algorithm[J].Jour-nal of Nanjing University of Aeronautics

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本文编号：915054