基于NPSO算法求解车间作业调度问题

研究车间生产生产调试系统,使资源达到优化配置,实现了一种基于小生境的粒子群优化算法用于求解车间作业调度问题。通过在粒子群算法中引入共享函数和共享适应度函数分别用来计算粒子间的共享度和粒子的共享适应值,并用粒子的共享适应值来反映其适应能力。粒子的位置越相近,则粒子间的共享度越大,相应粒子的共享适应值则越小。通过设置小生境半径的方式,将整个粒子群分解为多个小生境子种群,并通过设置小生境中的最大粒子个数参数,严格控制各个小生境中的粒子数量,使得所有粒子尽可能地分布到整个搜索空间的不同局部峰值区域,从而有效求得问题的全局最优值。仿真结果表明了算法对经典JSP问题求解的优良性能。

一种基于小生境遗传算法的SVM参数优化方法

在介绍支持向量机原理和分析核参数对其分类性能影响的基础上,采用改进的"留一法"建立了SVM分类性能的适应度函数,然后,引入小生境遗传算法,在以2个个体之间的海明距离作为共享函数的基础上构建了个体共享后的适应度函数,并给出了选择、交叉和变异方法,最后应用UCI机器学习数据库样本数据进行仿真实验。结果显示该方法是有效和实用的。