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基于小生境技术的改进引力搜索算法
引用本文:
张明,田娜,纪志成,王艳.基于小生境技术的改进引力搜索算法[J].南京航空航天大学学报,2016,48(5):753-760.
作者姓名:
张明
田娜
纪志成
王艳
作者单位:
(1.江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,无锡,214122;2. 江南大学人文学院,无锡,214122)
摘 要:
针对引力搜索算法(Gravitational sear ch algorithm,GSA)开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于 小生境技术的引力搜索算法(Niching behavior based advanced GSA,NAGSA)。首先分析了引力搜索算法的性能,为每个粒子定义质量吸 引度和欧式距离吸引度两个属性,根据这两个属性计算出粒子吸引概率,取代原有的质量排 序选择法。其次,运用吸引概率和小生境拥挤度技术引导粒子在邻域内搜索,平衡算法的收敛 速度和多样性。此外,算法将k-best的取值按照指数函数递减,进一步提高收敛精度。 10个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效地提高最优解的精度,加快收敛速度。最 后,采用4个标准柔性作业车间调度模型,验证了该算法在解决实际问题中的可行性和优越 性。
关 键 词:
引力搜索算法
小生境技术
质量吸引度
欧式距离吸引度
吸引概率
柔性车间调度
Niching Behavior Based Advanced Gravitational Search Algorithm
Abstract:
Keywords:
gravitational search algorithm
niching behavior
mass affinity
Euclidean distance affinity
affinity probability
flexible job shop scheduling
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