典型文献
混合帝国竞争算法求解带多行程批量配送的多工厂集成调度问题
文献摘要：
针对供应链中一类广泛存在的带多行程批量配送的多工厂集成调度问题(Multi-Factory Integrated Scheduling Problem with Multi-Trip Batch Delivery,MFISP_MTBD),建立其数学模型并提出基于贝叶斯统计推断的混合帝国竞争算法(Hybrid Bayesian statistical inference-based Imperialist Competitive Algorithm,HBICA)进行求解.根据MFISP_MTBD问题特性,结合多行程标签机制设计新型编解码策略,并基于该策略构造新型启发式规则以提高初始解的质量.为有效保留优质解的模式信息,采用贝叶斯概率模型学习机制替换标准帝国竞争算法中的同化机制.为更加明确地引导搜索方向,算法每代均利用各帝国中的精英国家(即精英解或个体)重构贝叶斯概率模型,进而对其采样生成新种群.利用9种有效邻域操作动态构造各帝国中每个国家的局部搜索,并对由各帝国内部相邻国家间竞争所确定的强势国家(即获胜国)执行其局部搜索,进而对各帝国中的殖民国家(即该帝国内的最强国家)依次执行所有弱势国家的局部搜索.仿真实验和算法比较验证了所提算法可有效求解MFISP_MTBD.
文献关键词：
多工厂供应链;多行程配送;集成调度;贝叶斯统计推断;帝国竞争算法
中图分类号：
作者姓名：
唐捷凯;胡蓉;钱斌;金怀平;向凤红
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]唐捷凯;胡蓉;钱斌;金怀平;向凤红-.混合帝国竞争算法求解带多行程批量配送的多工厂集成调度问题)[J].电子学报,2022(07):1621-1630
A类：
批量配送,MFISP,MTBD,Imperialist,HBICA,多工厂供应链,多行程配送
B类：
帝国竞争算法,集成调度,调度问题,Multi,Factory,Integrated,Scheduling,Problem,Trip,Batch,Delivery,贝叶斯统计推断,Hybrid,Bayesian,statistical,inference,Competitive,Algorithm,标签机,机制设计,编解码,启发式规则,初始解,贝叶斯概率模型,模型学习,学习机制,搜索方向,新种,邻域,局部搜索,国内部,邻国,国家间竞争,强势,获胜,殖民,强国家,和算,算法比较
AB值：
0.290641
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