融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。

融合粗糙数据推理的多策略改进麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代过程中种群多样性减少、容易陷入局部最优的问题,提出了一种融合粗糙数据推理的多策略改进麻雀搜索算法(RSSA)。该算法先结合低差异序列的思想进行种群初始化,增强算法的全局搜索能力,保障粗糙数据推理论域的完整性;然后引入粗糙数据推理理论,结合适应度与距离建立个体间的联系,提高收敛速度,增强跳出局部最优的能力,改良麻雀搜索算法在多峰值问题中的不足;并且对于迭代中的超界个体,在超界的同时将其赋值为边界附近的值而非边界最大或最小值,保证种群的多样性且提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,RSSA与其他4种算法相比,收敛速度更快,精度更高,在面对多峰值问题时效果更好。