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考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线排序问题研究
1
作者 李梦琪 董绍华 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1948-1959,共12页
为解决某防爆机器人企业当前存在的装配线拥堵、生产效率低等问题,在传统混流装配线排序问题的基础上,对考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题(MBMMALSP-SDST)进行了研究。首先,以最小化最大完工时间和最小化总换装时间... 为解决某防爆机器人企业当前存在的装配线拥堵、生产效率低等问题,在传统混流装配线排序问题的基础上,对考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题(MBMMALSP-SDST)进行了研究。首先,以最小化最大完工时间和最小化总换装时间为优化目标,建立了双目标数学模型;然后,采用基于Pareto的改进人工蜂群算法(IPABC)对上述模型进行了求解,算法采用了基于装配线的二维编码方式,在初始化阶段采用混合启发式规则生成了初始蜂群。在蜂群的各个阶段分别采用邻域搜索、改进优先操作交叉、破坏重建策略等方式对解空间进行了探索;最后,以某防爆机器人企业为案例,针对考虑序列相关准备时间的多阻塞混流装配线的排序问题,将IPABC算法与改进遗传算法(INSGA-II)、改进蚁群算法(IACO)等的求解结果进行了比较。研究结果表明:IPABC算法相比于对比算法在目标1的平均优化率为16.26%,在目标2的平均优化率为18.73%,IPABC算法具有较好的收敛性和支配性。该实验结果验证了IPABC算法在求解多条混流装配线排序问题时具有一定的优越性。 展开更多
关键词 多混流装配线排序 双目标优化 基于pareto的改进人工蜂群算法 改进非支配排序遗传算法 改进蚁群算法 考虑序列相关准备时间的多条阻塞混流装配线的排序问题
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基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法 被引量：16
2
作者 魏锋涛 岳明娟 郑建明 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期965-972,共8页
针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段... 针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 混沌反向解初始化策略 邻域搜索改进策略 改进算法 函数优化 仿真分析
原文传递
基于改进蜂群算法的WSN分簇路由协议 被引量：3
3
作者 王朝晖 刘爱宾 焦斌亮 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第12期2623-2627,共5页
针对无线传感网络的分簇路由问题,提出一种基于改进蜂群算法(IABC)的无线传感网络分簇路由协议.受差分进化算法和反向学习的启发,改进的蜂群算法是用差分进化算法的变异策略和反向学习思想分别改进了雇佣蜂和观察蜂的搜索方式,提高了算... 针对无线传感网络的分簇路由问题,提出一种基于改进蜂群算法(IABC)的无线传感网络分簇路由协议.受差分进化算法和反向学习的启发,改进的蜂群算法是用差分进化算法的变异策略和反向学习思想分别改进了雇佣蜂和观察蜂的搜索方式,提高了算法的探索能力和开发能力.应用改进的ABC算法,在无线传感网络中选择一组最佳节点担任簇头并将网络划分大小均匀的簇,仿真实验结果表明,与LEACH、PSO-C和ABC路由协议比较,所提路由算法的网络生存周期明显延长,能耗均衡性能更好. 展开更多
关键词 无线传感器网络 分簇路由协议 改进蜂群算法 差分进化算法 反向学习
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改进约束人工蜂群算法及金融应用 被引量：1
4
作者 支俊阳 王贞 崔轲轲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期302-310,共9页
为了有效求解约束优化问题,提出一种改进人工蜂群算法。该算法引入Pareto支配准则提高算法探索能力,避免算法早熟。在雇佣蜂阶段,通过识别种群当前状态自适应选取搜索方程与约束处理策略,引导种群快速进入可行区域。在跟随蜂阶段,利用... 为了有效求解约束优化问题,提出一种改进人工蜂群算法。该算法引入Pareto支配准则提高算法探索能力,避免算法早熟。在雇佣蜂阶段,通过识别种群当前状态自适应选取搜索方程与约束处理策略,引导种群快速进入可行区域。在跟随蜂阶段,利用全局最优解引导种群进行搜索,提高算法开发能力。通过对CEC 2006中20个测试函数实验结果分析表明,该算法能够有效求解约束优化问题。进而,将该算法应用于求解投资组合优化问题,通过数值实验说明该算法是求解投资组合优化问题的有效算法,可以用于求解此类金融问题。 展开更多
关键词 约束优化 改进人工蜂群算法 可行性规则 pareto支配 投资组合优化
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