求解背包问题的混合粒子群优化算法-中国学术期刊网络出版总库

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求解背包问题的混合粒子群优化算法

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【英文篇名】	Hybrid particle swarm optimization algorithm for solving knapsack problem
【下载频次】	★★★★★
【作者】	王晓华; 沐爱勤; 刘金波;
【英文作者】	WANG Xiaohua1; 2; MU Aiqin2; LIU Jinbo21.School of Computer Science and Technology; China University of Mining and Technology; Xuzhou; Jiangsu 221008; China 2.Department of Fundamental Courses; Xuzhou Air Force College; Jiangsu 221000; China;
【作者单位】	中国矿业大学计算机学院; 徐州空军学院基础部;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 01期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	粒子群优化算法; 背包问题; 遗传概率;
【英文关键词】	particle swarm optimization; knapsack problem; genetic probability;
【摘要】	提出一种新的遗传思想:父代的基因决定子代继承某一基因的概率,而不是由单纯的交叉产生子代。根据此思想,提出两种利用遗传概率产生子代的方法,并将它们分别与粒子群优化算法相结合得到两种求解背包问题的混合粒子群优化算法。通过数值实验说明了同样的算法采用遗传策略要比交叉策略寻优性更强,分析了变异概率对算法的影响。
【英文摘要】	A new genetic idea that offspring's gene is decided by its parent's,rather than produced by a simple cross is proposed.According to this idea,two methods of producing offspring with genetic probability are produced and they are combined with the particle swarm optimization respectively.The two hybrid particle swarm optimizations are applied to solving knapsack problem,and their performances are compared by normal numerical experiments.The validity of two hybrid algorithms is verified and the impacts of muta...
【更新日期】	2012-02-23
【分类号】	TP301.6
【正文快照】	1引言背包问题是一个典型的组合优化难题,考虑的是如何在有效的空间内装载更多的物品,实现背包价值的最大化。它在很多领域都有广泛的应用。很多实际问题都可转换为0-1背包问题,例如下料问题、货款组合优化决策问题等。背包问题属于NP问题,目前求解的方法有精确算法(如动态规划

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