一种求解冰壶比赛对阵多约束问题的逐层优化算法

丁蕊; 董红斌; 邢薇; 刘文杰; 孔飞

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.019

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一种求解冰壶比赛对阵多约束问题的逐层优化算法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 一种求解冰壶比赛对阵多约束问题的逐层优化算法
- An Hierarchic Optimization Algorithm for Curling-Match Multi-constrained Problem
- 电子学报 2017年45卷第3期页码：632-637
- 作者机构：
  
  1. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001
  2. 牡丹江师范学院计算机与信息技术学院,黑龙江,牡丹江,157012
  3. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001
  4. 牡丹江师范学院计算机与信息技术学院,黑龙江,牡丹江,157012
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目 (No.61472095，No.61272186）;黑龙江省教育厅智能教育与信息工程重点实验室开放基金支持;牡丹江师范学院青年项目 (No.QY2014003，No.QN201603）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.019
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
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丁蕊, 董红斌, 邢薇, 等. 一种求解冰壶比赛对阵多约束问题的逐层优化算法[J]. 电子学报, 2017,45(3):632-637.

DING Rui, DONG Hong-bin, XING Wei, et al. An Hierarchic Optimization Algorithm for Curling-Match Multi-constrained Problem[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(3): 632-637.
丁蕊, 董红斌, 邢薇, 等. 一种求解冰壶比赛对阵多约束问题的逐层优化算法[J]. 电子学报, 2017,45(3):632-637. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.019.

DING Rui, DONG Hong-bin, XING Wei, et al. An Hierarchic Optimization Algorithm for Curling-Match Multi-constrained Problem[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(3): 632-637. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.019.

摘要

冰壶比赛对阵编排问题是一个难于收敛的多约束优化问题.为此提出一种求解此类问题的逐层优化的单亲遗传算法.首先将待求解问题的多个约束进行分层；其次设计了靶向自交叉算子进行第一层优化以提高搜索效率，设计了定点-随机自交叉算子进行第二层优化以保持种群的多样性；最后，将改进的算法用于解决冰壶比赛对阵编排的多约束优化问题，构建了该问题的适应度函数.仿真实验表明，与粒子群算法和经典遗传算法相比，所提算法能够有效求解冰壶比赛对阵编排的多约束优化问题.

Abstract

Curling-match design is a multi-constraint optimization problem which is hard to be converged.Therefore

a hierarchic optimization partheno-genetic algorithm is proposed.First

multiple constraint of the problem is layered;then

the targeted self-crossover operator is designed in the first layer optimization to ensure the convergence of the algorithm

while the fixed-random self-crossover operator is designed in the second layer optimization to maintain diversity of the population appropriately;finally

the proposed algorithm is used to solve the problem of curling-match design after building its fitness functions.Compared with the particle swarm algorithm and genetic algorithm

the simulation results demonstrate that the designed algorithm can solve the problem more efficiently.

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