基于优势种群的离散果蝇优化算法求解无等待流水车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的无等待流水车间调度问题,提出一种基于优势种群的离散果蝇算法进行求解。算法基于排列形式进行编码,以PF_NEH(Profile Fitting&Nawaz-Enscore-Ham)算法为基础构造优势种群;在果蝇优化算法的嗅觉搜索阶段,提出分段破坏迭代贪婪算法和成组插入法进行邻域搜索;在视觉搜索阶段,设计部分交叉策略对较差个体与优势个体进行信息交换,从而引导较差个体向种群中心位置移动,同时提出多种变异机制对优势个体进行变异,以提高种群的多样性。通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性。

基于改进离散果蝇优化算法的WSN广播路由算法

为解决无线传感网络(WSN)节点能量限制和广播路由的能耗问题,提出一种基于改进离散果蝇优化算法(DFOA)的WSN广播路由算法。首先,将交换子和交换序引入到果蝇优化算法(FOA)中,得到DFOA,拓展FOA的应用领域;然后,利用莱维(Lévy)飞行对果蝇随机探索的步长进行控制,增加DFOA的样本多样性,并用轮盘赌选择对种群的位置更新策略进行改进,避免算法陷入局部最优;最后利用改进DFOA对WSN路由能耗寻优,找到能耗最小的广播路径。仿真结果表明,改进DFOA获得的广播能耗更低,在不同的网络规模下,均优于对比算法(原DFOA、模拟退火遗传算法(SA-GA)、蚁群优化(ACO)算法和粒子群优化(PSO)算法)。改进DFOA能增加种群多样性,增强跳出局部最优的能力,提高网络性能。