计算机应用

作者：邓文瀚, 张铭, 王李进, 钟一文

单位：1. 福建农林大学 计算机与信息学院, 福州 350002;2. 智慧农林福建省高等学校重点实验室(福建农林大学), 福州 350002

关键词：群体增量学习算法,闭环布局问题,混合优化,局部搜索算法,元启发式方法

基金：福建省自然科学基金资助项目（2019J01401）。

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。

来源：2021年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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