【摘 要】
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为解决产品设计中协作设计众包任务优化分配问题,建立了一个子任务对设计者匹配满意和设计者对子任务匹配满意的多目标优化模型,并提出一种改进的麻雀搜索算法进行求解。该模型以协作设计众包子任务和设计者双方最大匹配满意度为目标,从而建立双方的一对一匹配。对算法进行改进,利用Sinusoidal混沌映射初始化种群;利用正余弦算法指引所有麻雀个体向最优位置移动。为防止最优解陷入局部最优,对最优解加带惯性的柯西变异扰动;将改进的算法在6个基准测试函数上进行性能验证。试验结果表明:改进后的麻雀搜索算法寻优能力优于灰狼优化算
【机 构】
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桂林理工大学机械与控制工程学院,桂林理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71961005),广西自然科学基金资助项目(2020GXNSFAA297024)。
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为解决产品设计中协作设计众包任务优化分配问题,建立了一个子任务对设计者匹配满意和设计者对子任务匹配满意的多目标优化模型,并提出一种改进的麻雀搜索算法进行求解。该模型以协作设计众包子任务和设计者双方最大匹配满意度为目标,从而建立双方的一对一匹配。对算法进行改进,利用Sinusoidal混沌映射初始化种群;利用正余弦算法指引所有麻雀个体向最优位置移动。为防止最优解陷入局部最优,对最优解加带惯性的柯西变异扰动;将改进的算法在6个基准测试函数上进行性能验证。试验结果表明:改进后的麻雀搜索算法寻优能力优于灰狼优化算
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