混合帝国竞争算法求解带多行程批量配送的多工厂集成调度问题OA北大核心CSTPCD
Hybrid Imperialist Competitive Algorithm for Solving Multi-Factory Integrated Scheduling Problem with Multi-Trip Batch Delivery
针对供应链中一类广泛存在的带多行程批量配送的多工厂集成调度问题(Multi-Factory Integrated Scheduling Problem with Multi-Trip Batch Delivery,MFISP_MTBD),建立其数学模型并提出基于贝叶斯统计推断的混合帝国竞争算法(Hybrid Bayesian statistical inference-based Imperialist Competitive Algorithm,HBICA)进行求解.根据MFISP_MTBD问题特性,结合多行程标签机制设计新型编解码策略,并基于该策略构造新型启发式规则以提高初始解的质量.为有效保留优质解的模式信息,采用贝叶斯概率模型学习机制替换标准帝国竞争算法中的同化机制.为更加明确地引导搜索方向,算法每代均利用各帝国中的精英国家(即精英解或个体)重构贝叶斯概率模型,进而对其采样生成新种群.利用9种有效邻域操作动态构造各帝国中每个国家的局部搜索,并对由各帝国内部相邻国家间竞争所确定的强势国家(即获胜国)执行其局部搜索,进而对各帝国中的殖民国家(即该帝国内的最强国家)依次执行所有弱势国家的局部搜索.仿真实验和算法比较验证了所提算法可有效求解MFISP_MTBD.
唐捷凯;胡蓉;钱斌;金怀平;向凤红
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500
信息技术与安全科学
多工厂供应链多行程配送集成调度贝叶斯统计推断帝国竞争算法
《电子学报》 2022 (7)
学习型超启发式算法求解节能分布式生产与运输集成调度问题研究
1621-1630,10
国家自然科学基金(No.62173169,No.61963022)云南省基础研究重点项目(No.202101AS070097)
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