[發(fā)明專利]一種混合多目標(biāo)粒子群算法解決應(yīng)急調(diào)度問題方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410592896.7
• 申請(qǐng)日: 2014-10-28
• 公開（公告）號(hào): CN104392099A
• 公開（公告）日: 2015-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋曉宇;王守金;曹陽(yáng);趙明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沈陽(yáng)建筑大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F19/00
• 分類號(hào): G06F19/00
• 代理公司: 沈陽(yáng)杰克知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21207
• 代理人: 楊乃力

1.一種混合多目標(biāo)粒子群算法解決應(yīng)急調(diào)度問題方法，其特征在于，所述方法依次含有以下方案和步驟為：

一種混合多目標(biāo)粒子群算法解決應(yīng)急調(diào)度問題方法，包括以下步驟：

步驟?1:?設(shè)置算法的相關(guān)參數(shù),?生成規(guī)模為M的初始粒子群,?評(píng)價(jià)粒子群中所有個(gè)體,?并將當(dāng)前各個(gè)個(gè)體的位置和目標(biāo)值保存到各個(gè)體的個(gè)體最優(yōu)值pt?ib中；

相關(guān)參數(shù)：初始化個(gè)體飛行速度為0,?初始化種群的迭代代數(shù)t=0;?

步驟?2:?根據(jù)帶約束的Pareto支配關(guān)系篩選出初始粒子群中非劣個(gè)體,?用于初始化外部精英集;?

外部精英集，保存Pareto非劣個(gè)體；

重新設(shè)計(jì)粒子群中個(gè)體最佳位置的更新方式和全局最佳位置的選取方式，使得粒子群算法能夠求解基于Pareto最優(yōu)解的多目標(biāo)應(yīng)急物資調(diào)度問題；

步驟?3:?若t<maxgen/3(maxgen?迭代代數(shù)),?且t%?It0,則不滿足局部搜索條件,?執(zhí)行步驟4,?否則轉(zhuǎn)步驟6;?

步驟?4:?當(dāng)外部精英集中個(gè)數(shù)超過3個(gè)的時(shí)候,?計(jì)算每個(gè)個(gè)體的擁擠距離di,?并降序排列外部精英集;?

步驟?5:?從擁擠距離di較大的備選集中隨機(jī)選出全局最佳位置pt?g,?調(diào)整速度更新公式中自適應(yīng)參數(shù),?然后更新個(gè)體的速度和位置,?并轉(zhuǎn)步驟7;?

步驟?6:?粒子群中個(gè)體以概率plser進(jìn)行非梯度側(cè)步爬山搜索;?

步驟?7:?產(chǎn)生0~1之間的隨機(jī)數(shù),?若小于變異概率pMut,?則粒子群進(jìn)行小概率變異,?并維護(hù)越界變量;?

步驟?8:?評(píng)價(jià)粒子群中所有個(gè)體,?然后更新個(gè)體最優(yōu)值pt?ib和外部精英集,?并將t加1,?如果t<maxgen,?重復(fù)步驟3,?否則,?結(jié)束算法,?輸出外部精英集,?獲得Pareto解集。