為了使矩形件排樣問(wèn)題在可接受的時(shí)間內(nèi)獲得精確解,以在一定時(shí)間內(nèi)獲得高利用率的排樣布局方案為研究目標(biāo),提出一種適合求解矩形件排樣問(wèn)題的十進(jìn)制狼群算法。該算法結(jié)合基于復(fù)合評(píng)價(jià)因子的最低水平線搜索算法,對(duì)人工狼的位置進(jìn)行十進(jìn)制整數(shù)編碼,重新設(shè)計(jì)游走和奔襲等智能行為,具有狼群算法的職責(zé)分工協(xié)作式搜索特性,能夠較好地平衡算法的全局優(yōu)化和局部搜索能力。采用多組算例對(duì)所提算法進(jìn)行測(cè)試,并與其他元啟發(fā)式和啟發(fā)式算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明所提算法具有實(shí)用性和有效性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019,25(05)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

LSSA解碼過(guò)程

計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)第２５卷狼群初始化后，探狼游走搜索“獵物”，游走行為抽象為對(duì)人工狼位置Ｘｉ進(jìn)行變換，本文提出移位和旋轉(zhuǎn)兩種方式。移位就是將人工狼ｉ的位置Ｘｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，ｘｉ３，…，ｘｉｊ，…，ｘｉｎ）中的第ｊ個(gè)編碼位ｘｉｊ向左或右移動(dòng)一定數(shù)目的編碼位。例如ｘｉ１向右移位２個(gè)編碼位，則人工狼ｉ的位置Ｘｉ變?yōu)椋兀椋剑ǎ椋�，ｘｉ３，ｘｉ１，…，ｘｉｊ，…，ｘｉｎ）；�?duì)ｘｉｊ進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，就是改變?cè)摼幋a位值的正負(fù)。狼群奔襲和圍獵是向“獵物”所在位置靠近的過(guò)程。在連續(xù)組合優(yōu)化問(wèn)題中，兩個(gè)人工狼的距離根據(jù)數(shù)值的大小衡量，但是在十進(jìn)制編碼的離散組合優(yōu)化問(wèn)題中，這種方式并不適用，因此本文采用定義１的方式衡量。向獵物靠近就是對(duì)猛狼的位置Ｘｉ進(jìn)行某種變換，本文提出的定義２以及游走運(yùn)動(dòng)算子和奔襲運(yùn)動(dòng)算子能夠保證編碼的有效性。定義１兩個(gè)人工狼之間的距離。兩個(gè)人工狼ｐ和ｑ在相同編碼位上數(shù)值不相等的個(gè)數(shù)ｄ＝∑Ｎｊ＝１ｗ，ｗ＝１，｜ｘｐｊ－ｘｑｊ｜≠０；０，｜ｘｐｊ－ｘｑｊ｜＝０烅烄烆。ｐ，ｑ∈｛１，２，…，Ｍ｝，ｐ≠ｑ。（６）ｄ越小說(shuō)明兩個(gè)人工狼之間的距離越近。定義２賦值。對(duì)ｘｉｊ進(jìn)行賦值，就是給人工狼ｉ的位置Ｘｉ＝（ｘｉ１，ｘｉ２，ｘｉ３，…，ｘｉｊ，…，ｘｉｎ）中的第ｊ個(gè)編碼位ｘｉｊ賦予一個(gè)值ａ，

ｗ２ %為召喚判定距離，ｗ２為召喚距離因子。當(dāng) ｄｉｐ＝ｋ＞ｄｎｅａｒ時(shí)，猛狼ｉ按照步長(zhǎng)ｓｔｅｐｂ＝ｋ－ｄｎｅａｒ快速奔襲后感受到的獵物氣味濃度為Ｙｉ，若Ｙｉ＞Ｙｌｅａｄ，則Ｙｌｅａｄ＝Ｙｉ，猛狼ｉ成為頭狼，該狼結(jié)束奔襲，發(fā)出召喚。（３）圍攻行為　狼群發(fā)現(xiàn)獵物后，快速奔襲至獵物附近，猛狼和探狼在頭狼的指揮下對(duì)獵物進(jìn)行圍獵。將這一 行為進(jìn)行抽象，就是 將頭狼的位 置 Ｘｐ作為獵物所在位置，參與圍獵的人工狼ｉ的位置Ｘｉ按照下式（即奔襲運(yùn)動(dòng)算子）變換：Ｘ＊ｉ＝Ｒ（Ｘｉ，Ｌ１，Ｌ２，ｓｔｅｐｃ）。 （１０）式中：Ｌ１和Ｌ２的確定同式（８）和式（９），ｓｔｅｐｃ為人工狼進(jìn)行圍攻時(shí)的攻擊步長(zhǎng)。當(dāng)ｄｉｐ＝ｋ≤ｄｃｌｏｓｅ時(shí)表明該猛狼已經(jīng)將獵物捕殺，計(jì)算其感受到的獵物氣步驟３　頭狼發(fā)出召喚，將其余人工狼視為猛狼。猛狼根據(jù)式（９）向獵物奔襲，若奔襲后猛狼ｉ嗅到的獵物氣味濃度Ｙｉ＞Ｙｌｅａｄ，則令Ｙｉ＝Ｙｌｅａｄ，猛狼ｉ成為頭狼，繼續(xù)發(fā)出召喚行為。步驟４　當(dāng)一匹猛狼達(dá)到圍攻地點(diǎn)時(shí)，對(duì)獵物發(fā)起圍攻行為，即猛狼根據(jù)式（８）進(jìn)行位置變換，并根據(jù)圍攻前后Ｙ 值的大小進(jìn)行貪婪決策。步驟５　按照頭狼角逐規(guī)則和整個(gè)狼群的更新機(jī)制分別對(duì)頭狼和狼群進(jìn)行更新。步驟６　判斷算法是否達(dá)到終止條件，是則輸出求解問(wèn)題的最優(yōu)解（頭狼的位置編碼 Ｘｐ及

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種改進(jìn)的狼群算法[J]. 惠曉濱,郭慶,吳娉娉,趙昱.  控制與決策. 2017(07)
[2]狼群算法在水電站負(fù)荷優(yōu)化分配中的應(yīng)用[J]. 周向華,楊侃,王笑宇.  水力發(fā)電. 2017(02)
[3]基于狼群算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃[J]. 劉永蘭,李為民,吳虎勝,宋文靜.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2015(08)
[4]求解TSP問(wèn)題的離散狼群算法[J]. 吳虎勝,張鳳鳴,李浩,梁曉龍.  控制與決策. 2015(10)
[5]求解0-1背包問(wèn)題的二進(jìn)制狼群算法[J]. 吳虎勝,張鳳鳴,戰(zhàn)仁軍,汪送,張超.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2014(08)
[6]一種新的群體智能算法——狼群算法[J]. 吳虎勝,張鳳鳴,吳廬山.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 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.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2007(09)

碩士論文
[1]基于改進(jìn)狼群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)[D]. 齊璐.西南交通大學(xué) 2017
[2]狼群算法的研究與應(yīng)用[D]. 李國(guó)亮.東華理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3610196