文献类型：期刊文章

作　　者：张明[1] 田娜[2] 纪志成[1] 王艳[1]

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,无锡214122 [2]江南大学人文学院,无锡214122

出　　处：《南京航空航天大学学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划("八六三"计划)(2014AA041505)资助项目;国家自然科学基金(61572238)资助项目;江苏省杰出青年基金(BK20160001)资助项目

年　　份：2016

卷　　号：48

期　　号：5

起止页码：753-760

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对引力搜索算法(Gravitational search algorithm,GSA)开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于小生境技术的引力搜索算法(Niching behavior based advanced GSA,NAGSA)。首先分析了引力搜索算法的性能,为每个粒子定义质量吸引度和欧式距离吸引度两个属性,根据这两个属性计算出粒子吸引概率,取代原有的质量排序选择法。其次,运用吸引概率和小生境拥挤度技术引导粒子在邻域内搜索,平衡算法的收敛速度和多样性。此外,算法将kbest的取值按照指数函数递减,进一步提高收敛精度。10个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效地提高最优解的精度,加快收敛速度。最后,采用4个标准柔性作业车间调度模型,验证了该算法在解决实际问题中的可行性和优越性。

关 键 词：引力搜索算法 小生境技术 质量吸引度  欧式距离吸引度  吸引概率  柔性车间调度

分 类 号：TP301.6]