基于樽海鞘群优化差分进化算法的实验室预约模型

为了提高实验室预约工作的效率，采用动态差分进化算法进行预约方案生成，并通过樽海鞘群算法对动态差分进化算法进行改进，从而增强方案对不同预约规模的适应度。首先，输入实验室设备、实验室时间、预约者申请使用记录等样本特征，构建多个预约样本个体。然后，建立动态差分进化算法实验室预约模型，以实验项目满足度作为适应度。通过交叉和选择操作不断更新个体适应度，并采用樽海鞘群算法对差分进化算法的缩放因子进行优化求解。通过樽海鞘个体的领导者和跟随者在设定运动范围内的位置更新来获得最优缩放因子。最后，采用最优缩放因子对应的动态差分进化算法进行实验室预约方案求解，输出最优受益面指标预约解。实例仿真结果表明，通过合理设置樽海鞘群算法参数，在不同预约者规模情况下，基于樽海鞘群改进的动态差分进化算法均能够获得较高受益面指标的预约方案。