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求解矩形件排样问题的十进制狼群算法

发布时间:2022-01-26 08:48
  为了使矩形件排样问题在可接受的时间内获得精确解,以在一定时间内获得高利用率的排样布局方案为研究目标,提出一种适合求解矩形件排样问题的十进制狼群算法。该算法结合基于复合评价因子的最低水平线搜索算法,对人工狼的位置进行十进制整数编码,重新设计游走和奔袭等智能行为,具有狼群算法的职责分工协作式搜索特性,能够较好地平衡算法的全局优化和局部搜索能力。采用多组算例对所提算法进行测试,并与其他元启发式和启发式算法进行对比,结果表明所提算法具有实用性和有效性。 

【文章来源】:计算机集成制造系统. 2019,25(05)北大核心EICSCD

【文章页数】:11 页

【部分图文】:

求解矩形件排样问题的十进制狼群算法


LSSA解码过程

求解过程,猎物,组合优化问题,位置


计算机集成制造系统第25卷狼群初始化后,探狼游走搜索“猎物”,游走行为抽象为对人工狼位置Xi进行变换,本文提出移位和旋转两种方式。移位就是将人工狼i的位置Xi=(xi1,xi2,xi3,…,xij,…,xin)中的第j个编码位xij向左或右移动一定数目的编码位。例如xi1向右移位2个编码位,则人工狼i的位置Xi变为X*i=(xi2,xi3,xi1,…,xij,…,xin);对xij进行旋转,就是改变该编码位值的正负。狼群奔袭和围猎是向“猎物”所在位置靠近的过程。在连续组合优化问题中,两个人工狼的距离根据数值的大小衡量,但是在十进制编码的离散组合优化问题中,这种方式并不适用,因此本文采用定义1的方式衡量。向猎物靠近就是对猛狼的位置Xi进行某种变换,本文提出的定义2以及游走运动算子和奔袭运动算子能够保证编码的有效性。定义1两个人工狼之间的距离。两个人工狼p和q在相同编码位上数值不相等的个数d=∑Nj=1w,w=1,|xpj-xqj|≠0;0,|xpj-xqj|=0烅烄烆。p,q∈{1,2,…,M},p≠q。(6)d越小说明两个人工狼之间的距离越近。定义2赋值。对xij进行赋值,就是给人工狼i的位置Xi=(xi1,xi2,xi3,…,xij,…,xin)中的第j个编码位xij赋予一个值a,

流程图,流程图,猎物,气味浓度


w2 %为召唤判定距离,w2为召唤距离因子。当 dip=k>dnear时,猛狼i按照步长stepb=k-dnear快速奔袭后感受到的猎物气味浓度为Yi,若Yi>Ylead,则Ylead=Yi,猛狼i成为头狼,该狼结束奔袭,发出召唤。(3)围攻行为 狼群发现猎物后,快速奔袭至猎物附近,猛狼和探狼在头狼的指挥下对猎物进行围猎。将这一 行为进行抽象,就是 将头狼的位 置 Xp作为猎物所在位置,参与围猎的人工狼i的位置Xi按照下式(即奔袭运动算子)变换:X*i=R(Xi,L1,L2,stepc)。 (10)式中:L1和L2的确定同式(8)和式(9),stepc为人工狼进行围攻时的攻击步长。当dip=k≤dclose时表明该猛狼已经将猎物捕杀,计算其感受到的猎物气步骤3 头狼发出召唤,将其余人工狼视为猛狼。猛狼根据式(9)向猎物奔袭,若奔袭后猛狼i嗅到的猎物气味浓度Yi>Ylead,则令Yi=Ylead,猛狼i成为头狼,继续发出召唤行为。步骤4 当一匹猛狼达到围攻地点时,对猎物发起围攻行为,即猛狼根据式(8)进行位置变换,并根据围攻前后Y 值的大小进行贪婪决策。步骤5 按照头狼角逐规则和整个狼群的更新机制分别对头狼和狼群进行更新。步骤6 判断算法是否达到终止条件,是则输出求解问题的最优解(头狼的位置编码 Xp及

【参考文献】:
期刊论文
[1]一种改进的狼群算法[J]. 惠晓滨,郭庆,吴娉娉,赵昱.  控制与决策. 2017(07)
[2]狼群算法在水电站负荷优化分配中的应用[J]. 周向华,杨侃,王笑宇.  水力发电. 2017(02)
[3]基于狼群算法的无人机航迹规划[J]. 刘永兰,李为民,吴虎胜,宋文静.  系统仿真学报. 2015(08)
[4]求解TSP问题的离散狼群算法[J]. 吴虎胜,张凤鸣,李浩,梁晓龙.  控制与决策. 2015(10)
[5]求解0-1背包问题的二进制狼群算法[J]. 吴虎胜,张凤鸣,战仁军,汪送,张超.  系统工程与电子技术. 2014(08)
[6]一种新的群体智能算法——狼群算法[J]. 吴虎胜,张凤鸣,吴庐山.  系统工程与电子技术. 2013(11)
[7]An Improved Heuristic Recursive Strategy Based on Genetic Algorithm for the Strip Rectangular Packing Problem[J]. ZHANG De-Fu CHEN Sheng-Da LIU Yan-Juan Department of Computer Science,Xiamen University,Xiamen 361005.P.R.China.  自动化学报. 2007(09)

硕士论文
[1]基于改进狼群算法的小波神经网络短时交通流预测[D]. 齐璐.西南交通大学 2017
[2]狼群算法的研究与应用[D]. 李国亮.东华理工大学 2016



本文编号:3610196

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