混合群体增量学习算法求解闭环布局问题

摘要

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.