胡亚东，马 良，刘 勇

(上海理工大学 管理学院，上海 200093)

1 引 言

受大自然的启发而产生的元启发式算法是一大类具有全局优化性能、通用性强、适合并行计算的现代智能优化方法，目前已开始大量用于解决工程优化问题，具有代表性的有遗传算法(Genetic Algorithm，GA)[1]、差分进化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)[2]、粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)[3]、萤火虫算法(Firefly Algorithm，FA)[4]、正弦余弦算法(Service Component Architecture，SCA)[5]、和声搜索算法(Harmony Search，HS)[6]、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm，ABC)[7]、足球联赛竞争算法(Soccer League Competition，SLC)[8，9]和联盟冠军算法(League Championship Algorithm，LCA)[10].除此之外，还包括这些算法与其他方法相结合的混合型算法以及这些算法的改进算法[11-14].这些算法为传统方法不能解决的难题提出了新的思路和跨领域的、别具特色的优化策略.但是，每种方法都有一定的适用范围，随着研究的优化问题越来越复杂，面对具有大规模、非线性、不可微、多目标、不确定等特征时，这些算法也暴露出一些自身存在的不足，例如易早熟收敛、优化精度不高和收敛速度慢等.因此，对新型优化算法的设计具有重要的学术价值.

排球超级联赛算法(Volleyball Premier League Algorithm，VPL)[15]是由伊朗布什尔波斯湾大学学者Reza Moghdani和 Khodakaram Salimifard在2018年提出的以排球体育赛事为背景的新颖智能优化算法，VPL算法模仿排球运动中的训练机制，参考普通球队晋升为最佳球队的进化过程来解决全局优化问题.该算法的解由场上球员和替补球员两部分组成，一支球队代表一个解，联盟中所有球队代表一个解集.VPL算法对最优解的搜索过程，是从一个由多支球队组成的初始群体开始，通过单循环赛制安排球队之……