多阶段粒子群优化算法求解容量约束p-中位问题

作     者：王竹荣 薛伟 黑新宏 费蓉 伊珍珍 WANG Zhu-Rong;XUE Wei;HEI Xin-Hong;FEI Rong;YI Zhen-Zhen

作者机构：西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2020年第43卷第6期

页      面：1139-1160页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2018YFB1201500) 国家自然科学基金(61773313) 陕西省重点研发计划(2017ZDXM-GY-098) 陕西省教育厅重点实验室项目(17JS100)资助 

主　　题：容量约束p-中位问题 粒子群优化算法 自适应变异算子 迭代局部搜索 模式分析方法 

摘      要：容量约束p-中位问题(Capacitated P-Median Problem,CPMP)已被证明是一类计算机难以求解的具有NP-hard特性的组合优化问题.本文提出一种多阶段粒子群优化算法(Multi-Phase Particle Swarm Optimization,MPPSO)及在算法设计中应用模式有关理论和方法.所提MPPSO在标准PSO基础上,考虑CPMP结构特征信息,采用一种以字符编码为基础的结构体编码结构,重新定义粒子速度与位置更新方式.它将CPMP优化求解分为种群粒子初始化阶段及两个优化阶段.在优化求解第一阶段,分析了惯性因子对所求问题编码结构粒子搜索的局限性,设计一种保留粒子最优特征中位点信息的变异算子.以粒子全局搜索算子操作为重点,期望从整个搜索空间搜索到好的模式结构分布特性的粒子.在优化求解第二阶段,对高适应性粒子执行一种改进的迭代局部搜索操作,达成对粒子精度的进一步提升.迭代局部搜索分为基本局部搜索和深层次局部搜索.基本局部搜索侧重对粒子需求点和中位点提炼用于发现候选粒子相邻的局部最优解.在深层次局部搜索中,采用对粒子执行扰动算子操作,使得算子操作在更大邻域范围内搜索粒子新的模式结构,从而发现蕴含高适应性模式结构的潜在更好解.文中提出模式范数及模式结构距离等概念,并将它们用于扰动算子设计.实验测试表明:MPPSO对4大类CPMP用例问题进行求解得到的实验数据,与4种文献对比算法提供的数据相比有一定优势,且能发现3个大数据集用例新的最好解.