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混合群体增量学习算法求解闭环布局问题
邓文瀚, 张铭, 王李进, 钟一文
计算机应用
2021, 41 (1):
95-102.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081218
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。
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