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Adapted skill optimization algorithm to solve constrained discrete stochastic optimization problems
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AI
DOI：10.1016/j.matcom.2025.06.016.png)
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摘要
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约束离散随机优化问题（CDSOP）具有随机目标函数和确定性不等式约束。由于解空间庞大且呈指数增长，CDSOP是NP难问题。序优化（OO）被视为解决NP难问题的公认框架。尽管OO框架已成功应用于多个领域，但约束对效率和性能有显著影响。本研究开发了一种元启发式算法，将序优化（OO）与技能优化算法（SOA）相结合，缩写为OSOA，用于解决CDSOP。OSOA算法包含三个模块：近似模型、全局搜索和局部搜索。在近似模型中，采用正则化最小能量张量积B样条作为备选方案的性能度量。在全局搜索中，提出了一种改进的技能优化算法，用于从解空间中确定N个优秀备选方案。在局部搜索中，开发了一种增强的最优计算预算分配方法，用于在N个优秀备选方案中寻求突出方案。OSOA算法被用于确定多物品库存系统的最优库存水平，以最小化期望成本。为验证OSOA算法的性能，将其与五种启发式方法进行比较。结果表明，OSOA算法在计算效率和求解质量两方面均优于五种方法。
期刊
IF:
4.4
论文数:
926
被引数:
1.0W
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