混合白鲸算法 作业车间调度

混合白鲸算法（Hybrid Whale Optimization Algorithm，HWOA）是一种基于自然界白鲸行为的启发式优化算法。它结合了白鲸算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）和其他优化算法的特点，用于解决复杂的优化问题。

作业车间调度是指在一个车间中，有多个作业需要按照一定的顺序进行加工或处理，以最大化生产效率或最小化完成时间。作业车间调度问题是一个经典的组合优化问题，涉及到任务分配、资源调度、时间安排等方面。

混合白鲸算法可以应用于作业车间调度问题，通过模拟白鲸的行为来搜索最优解。算法的基本思想是通过迭代更新每个白鲸的位置和速度，以找到最优解。在作业车间调度问题中，可以将每个白鲸看作一个调度方案，每个白鲸的位置表示作业的顺序，速度表示作业之间的交换操作。通过不断迭代更新白鲸的位置和速度，最终可以找到最优的作业调度方案。

总结一下，混合白鲸算法是一种用于解决复杂优化问题的启发式算法，可以应用于作业车间调度问题，通过模拟白鲸的行为来搜索最优解。

相关问题

白鲸算法优化python

白鲸优化算法是一种群体智能优化算法，其灵感来源于白鲸的群体觅食行为。它具有三个阶段：探索、开发和鲸落。在探索阶段，个体通过随机搜索来扩大解空间。在开发阶段，个体通过拥有较好适应度的解来引导搜索。在鲸落阶段，个体通过集中搜索来收敛解空间。通过这种方式，白鲸优化算法可以在搜索过程中逐渐找到最优解。

在使用Python实现白鲸优化算法时，可以先定义适应度函数，并设置好参数。适应度函数的目标是最小化各VMD分量的局部包络熵。然后，通过随机初始化一组白鲸个体，使用白鲸优化算法的探索、开发和鲸落阶段来更新个体的位置。在每一次迭代中，根据个体的适应度值来选择全局最优解，并更新个体的位置。最后，通过多次迭代，算法会逐渐收敛到最优解。

以下是白鲸算法优化Python的示例代码：

import numpy as np
import time

# 定义适应度函数
def fitness(pop, data):
    np.random.seed(0)
    K = int(pop[0])
    alpha = int(pop[1])
    tau = 0
    DC = 0
    init = 1
    tol = 1e-7
    
    imf, res, u_hat, omega = VMD(data, alpha, tau, K, DC, init, tol)
    comp = np.vstack([imf, res.reshape(1,-1)])
    
    SE = 0
    se_imf = []
    for i in range(comp.shape[0]):
        temp = BaoLuoShang(comp[i,:])
        SE += temp
        se_imf.append(temp)
    
    fit = min(se_imf)
    np.random.seed(int(time.time()))
    return fit

# 白鲸优化算法
def beluga_whale_optimization(data, num_iterations, num_whales, bounds):
    # 随机初始化白鲸个体的位置
    whales = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], size=(num_whales, len(bounds)))
    # 初始化最佳适应度和最佳位置
    best_fitness = float('inf')
    best_position = None
    
    for iteration in range(num_iterations):
        for i in range(num_whales):
            # 更新个体的位置
            new_position = whales[i] + np.random.uniform(-1, 1, size=len(bounds))
            new_position = np.clip(new_position, bounds[0], bounds[1])
            
            # 计算个体的适应度值
            fitness_value = fitness(new_position, data)
            
            # 更新最佳适应度和最佳位置
            if fitness_value < best_fitness:
                best_fitness = fitness_value
                best_position = new_position.copy()
            
            # 更新个体的位置
            whales[i] = new_position.copy()
    
    return best_position

# 设置数据和参数
data = # 原始时间序列数据
num_iterations = # 迭代次数
num_whales = # 白鲸个体数量
bounds = # 个体位置的上下界

# 运行白鲸算法优化
best_position = beluga_whale_optimization(data, num_iterations, num_whales, bounds)

# 输出最佳位置
print("最佳位置:", best_position)

白鲸优化算法python

白鲸优化算法（Beluga whale optimization，BWO）是一种群体智能优化算法，由Changting Zhong等人于2022年提出。该算法的灵感来源于白鲸的群体觅食行为，包括三个阶段：探索、开发和鲸落。

在使用白鲸优化算法进行参数优化时，本文利用Python实现了基于博客的VMD方法。VMD是指变分模态分解（Variational Mode Decomposition）的缩写，是一种信号分解技术。本文使用白鲸优化算法对VMD的参数进行优化。

具体而言，本文中的适应度函数是用于最小化各VMD分量的局部包络熵。适应度函数的定义如下：

'''适应度函数,最小化各VMD分量的局部包络熵'''
def fitness(pop, data):
    np.random.seed(0)
    K = int(pop)
    alpha = int(pop)
    tau = 0
    DC = 0
    init = 1
    tol = 1e-7
    
    imf, res, u_hat, omega = VMD(data, alpha, tau, K, DC, init, tol)
    comp = np.vstack([imf, res.reshape(1,-1)])
    
    SE = 0
    se_imf = []
    for i in range(comp.shape):
        temp = BaoLuoShang(comp[i,:])
        SE += temp
        se_imf.append(temp)
    
    fit = min(se_imf)
    np.random.seed(int(time.time()))
    return fit

在该适应度函数中，pop是白鲸优化算法的参数向量，data是原始时间序列数据。通过调用VMD函数对数据进行分解，并计算各VMD分量的局部包络熵。最终，适应度函数返回各VMD分量的局部包络熵的最小值作为适应度值。

需要注意的是，以上代码只是适应度函数的一个示例，具体的实现还需要根据具体的问题和数据进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python-实战：基于白鲸BWO算法的VMD超参数优化](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/128396247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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