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群智感知系統(tǒng)中基于鯨魚優(yōu)化算法的任務分配

發(fā)布時間:2024-12-03 20:22
   為降低工人成本、提高工人效率,研究工人在線時間為彈性的群智感知場景。采用模糊機會約束規(guī)劃方法對工人在線時間進行建模,根據(jù)延時與否引入延時成本與空閑成本;由于對應問題為組合優(yōu)化問題,屬于NP-hard問題范疇,結合鯨魚優(yōu)化算法設計兩階段任務分配算法進行求解。實驗結果表明,與其它算法相比,所提算法具有更高的工人效率,較之于固定在線時間,彈性在線時間下工人效率更高,成本更低。

【文章頁數(shù)】:7 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 問題描述與系統(tǒng)模型
2 求解算法
    2.1 改進鯨魚優(yōu)化算法
        2.1.1 鯨魚優(yōu)化算法過程
        2.1.2 編碼及改進
    2.2 兩階段任務分配算法
    2.3 算法的計算復雜性
3 仿真結果與分析
4 結束語



本文編號:4014086

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