求解N-车探险问题的Memetic烟花算法
N-车探险问题是一类在燃油约束下安排N辆车的行驶顺序以使车辆行驶最远的NP-hard问题.针对该问题,提出一种融合局部搜索的Memetic烟花算法(MFWA).根据该问题等价于置换排序的特性,设计基于ranked-order value(ROV)规则的编码方式,引入动态爆炸半径,使用烟花算法进行全局搜索;设计插入、交换和反转等邻域操作,增强算法的局部搜索能力;利用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于14个标准问题的测试结果表明:所设计的局部搜索操作有助于增强烟花算法在N-车探险问题上的寻优精度;MFWA的寻优精度、稳定性等整体优于(至少不劣于)标准烟花算法(FWA)、已有的启发式算法(H1-H4)、粒子群优化(PSO)和水波优化(WWO);与MFWA相比,禁忌变邻域局部搜索(TBVLS)用至少55倍的计算时间得到了最大竞争比为1.126的寻优精度.这些结果表明,MFWA能在较短时间内获得较满意的寻优精度.
N-车探险问题、烟花算法、局部搜索、Memetic算法、启发式算法
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目71701156, 71101139;教育部人文社会科学研究青年基金项目16YJCZH056;湖北省自然科学基金项目2017CFB427;湖北省教育厅人文社会科学研究青年项目17Q034;湖北省教育厅科学技术研究项目Q20171104;武汉科技大学服务科学与工程研究中心开放基金项目CSSE2017KA01;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金项目2016znss18B;武汉科技大学青年科技骨干培育计划项目2016xz0l7, 2017xz031
2018-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
1757-1766
