[发明专利]一种改进的帝国主义竞争算法求解作业车间调度问题在审
申请号: | 201610321416.2 | 申请日: | 2016-05-14 |
公开(公告)号: | CN106611380A | 公开(公告)日: | 2017-05-03 |
发明(设计)人: | 姜艾佳;胡成华 | 申请(专利权)人: | 四川用联信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q50/04 | 分类号: | G06Q50/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610054 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 改进 帝国主义 竞争 算法 求解 作业 车间 调度 问题 | ||
所属领域
本发明涉及作业车间调度技术领域。
背景技术
帝国主义算法(ICA)也称为殖民地竞争算法,是Atashaz_Gargari和Lucas于2007年提出的一种基于帝国主义殖民竞争机制的进化算法,属于社会启发的随机优化搜索方法。ICA算法根据帝国主义的社会政策来控制更多的国家,在殖民地国家受到一些规律支配时使用它们的资源,如果一个帝国失去强大的势力,其他国家将占有它。帝国主义竞争算法的基本思想是:同其他进化算法相似,帝国主义竞争算法开始于一组被定义为国家的个体,所有国家被分为两类:帝国主义国家和殖民地国家。将最初势力比较强大的国家作为帝国主义国家,其他国家作为殖民地国家。根据每个国家的势力将殖民地分配给不同的帝国主义国家。帝国主义国家与其所包含的殖民地被称为一个帝国。帝国之间通过竞争以获得更多的殖民地为目的,势力更大的帝国有较大的可能性战友最弱的殖民地,智力薄弱的帝国将逐渐失去其殖民地,当所有殖民地全部被一个帝国占有时,该算法结束。
帝国主义竞争算法具有简单、较快的收敛速度和全局最优搜索等优点,但是也同其他智能优化算法一样,在作业车间调度问题中,帝国主义竞争算法也存在着过早收敛、精确度不够等缺点。
发明内容
针对现有帝国主义竞争算法中存在的上述不足,本发明要解决的技术问题是提供一种改进的帝国主义竞争算法解决作业车间的调度问题。
本发明的目的是克服现有技术中存在的:帝国主义竞争算法容易收敛;帝国主义竞争算法求解精确度不够高;帝国主义算法在车间调度问题中的应用不够灵活。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是:一种改进的帝国主义竞争算法求解作业车间调度问题,该算法的步骤如下:
步骤1:初始化帝国主义竞争算法参数:初始化国家数量、帝国主义国家、殖民地国家;
步骤2:计算帝国的相对势力:用机器处理作业能力来刻画;
步骤3:初始化帝国主义集团:根据帝国的势力将不同数量的殖民地国家分配给帝国主义国家;
步骤4:计算帝国集团的总势力:一个帝国集团的总势力包括两部分,一部分为帝国主义国家的势力,另一部分为它所拥有的殖民地国家的势力;
步骤5:殖民地向所属帝国移动:当帝国集团形成后,每个帝国集团中的帝国主义国家试图增加其殖民地的数量,在ICA算法中,殖民地国家沿着指向其所属帝国的方向靠近帝国;
步骤6:帝国集团的竞争:帝国主义的竞争过程发生在帝国集团之间,因为每一个帝国集团都试图占有其他帝国的殖民地并且控制他们,通过竞争使得强大的帝国集团更加强大,弱小的帝国集团更加弱小;
步骤7:殖民地国家的灭亡:在帝国的侵犯过程中,存在殖民地国家灭亡;
步骤8:新殖民地国家的产生:在社会进化过程中,会有新的殖民地产生;
步骤9:弱势帝国的灭亡:在帝国竞争中,失去势力的帝国集团将会灭亡,而且它所拥有的殖民地将被其他帝国集团所瓜分;
步骤10:新帝国的产生:在帝国竞争中,会有新的帝国产生;
步骤11:计算帝国存活率:用机器利用率ρ来刻画;
步骤12:最后,保留最终剩余的帝国,将适应度值作为最优解;
本发明的有益效果是:
1、帝国的相对势力直接用机器处理作业能力来刻画,减少算法计算复杂度。
2、直接定义机器为帝国、作业为殖民地,避免了随机产生初始解带来的不确定性,减少算法运行时间。
3、算法以帝国存活率来刻画机器利用率,简单易懂。
4、将帝国主义竞争算法中殖民地向帝国主义靠近的运动转化为帝国主义国家向殖民地国家移动的视角,更加贴切实际情况,同时,利用殖民地与帝国之间的距离来刻画代价函数,简单实用,具体高效。
5、帝国向殖民地靠近的方式用鸟类飞行的Mantegna算法执行莱维飞行来模拟,适当减缓了算法的收敛速度。
6、设定了一个帝国侵占殖民地的概率,用0-1规划来做随机选择,使算法更加灵活,计算结果更加精确。
附图说明
本发明的基本流程图
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合流程图进行具体说明。
一、帝国主义竞争算法描述
在帝国主义竞争算法中,每一个国家都是由一个实数数组或向量来表示。
对于一个Nvar维优化问题,该数组定义如下:
一个国家的势力大小需要通过计算一定的目标函数来得到,变量为即为
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