转分化策略差分进化算法

高出产率 25.68%

通过模仿低等生物的转分化行为，该算法使劣势个体重返幼体阶段后再参与迭代，从而维持种群多样性，在扩展问题空间上同样表现稳定。

Yuanhao, Jiang · 高尚 · Yu-Hang, Yin · Zi-Fan, Xu · Shao-Yong, Wang

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2023

参数信息

平均产出率提升

25.68 %

技术优势

种群多样性更强

劣势个体在丢失部分信息并重返幼体阶段后仍可被选入下一代迭代，避免陷入局部最优。

产出率平均高25.68%

在测试用例上，算法平均产出率比对比算法高出25.68%。

效果不受加工参数影响

在扩展问题空间上效果分布水平优秀且稳定，表明算法优越性与加工参数无关。

应用场景

• 物流调度：用该算法优化轨道导引车的物料搬运顺序，减少等待，提升调度效率。
• 路径规划：在大尺寸物料转移路径规划中，用该算法快速找到更优路径，降低计算难度。
• 船舶制造：为船舶制造中关键部件的加工提供技术指导，优化物料搬运流程。
• 航空制造：为航空制造中关键部件的加工提供技术指导，优化物料搬运流程。