计算机科学与探索

作者：白晓波, 邵景峰, 王铁山, 李勃

单位：1.西安工程大学 管理学院,西安 710048；2.“一带一路”纺织发展研究院,西安 710048

关键词：多参数多目标,Levy飞行,果蝇算法,智能化

基金：国家自然科学基金(71802155);陕西青年科技创新团队项目(70);陕西省教育厅智库项目(20JT027);咸阳市重点研发计划项目(S2021ZDYF-GY-0715)

为了解决纺织企业智能化资源配置中的多参数多目标优化问题,提出了Multi-P-LevyFOA。首先,建立纺织企业智能化转型的多参数多目标资源配置模型。然后,在迭代次数小于等于2/3总迭代数时,基于Levy飞行的随机数更新种群位置,扩大搜寻范围,避免陷入局部最优。在迭代大于2/3总次数时,使用均匀分布的随机数更新种群位置,缩小搜寻范围,避免跳出最优值范围。对算法在不同迭代时刻全局和局部寻优能力进行了分析,对Multi-P-LevyFOA的算法时间复杂度进行了分析并与标准FOA和5个改进的FOA进行比较,并证明了其收敛性。将Multi-P-LevyFOA与其他4种改进的FOA进行了性能对比,重点分析了算法阈值SEP在22个benchmark函数上的影响,研究了Levy飞行中 β参数对寻优效果的影响规律。最后,以陕西某纺织企业的智能化资源配置为例,验证了Multi-P-LevyFOA的可行性。实验结果表明,Multi-P-LevyFOA能够有效地解决多参数多目标优化问题,为纺织企业智能化资源配置提供参考。

来源：2022年第10期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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