| 
  中国学术期刊网络出版总库
  关闭
求解背包问题的一种改进粒子群优化算法  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm for the Knapsack Problem
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 陈战胜; 钮文良; 王辉;
【英文作者】 CHEN Zhan-sheng1; 2; NIU Wen-liang1; WANG Hui1(School of Applied Technology1; Beijing Union University; Beijing 102200; P.R.China; School of Computer and Information Technology2; Beijing Jiaotong University; Beijing 100044; P.R.China);
【作者单位】 北京联合大学应用科技学院; 北京交通大学计算机与信息技术学院;
【文献出处】 科学技术与工程 , Science Technology and Engineering, 编辑部邮箱 2012年 28期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 背包问题; 粒子群算法; 全局最优解; 遗传算法; 收敛性;
【英文关键词】 knapsack problem particle swarm optimization global optimal solution genetic algorithms convergence;
【摘要】 针对0—1背包问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。在物品规模增大时,该算法能够有效寻找全局最优解,提高背包的空间利用率,降低背包的空置率。通过仿真实验表明,改进的粒子群优化算法在背包问题求解中具有更好的收敛性和稳定性。
【英文摘要】 An improved particle swarm optimization algorithm is proposed for 0—1 knapsack problem.When the goods scale is increasing,the IPSO algorithm can effectively find the global optimal solution,and to improve the room utilization of knapsack,reducing the vacancy rate of knapsack.The simulation experiments show that improved particle swarm optimization algorithm(IPSO) has better convergence and stability in solving knapsack problem.
【基金】 国家自然科学基金面上项目(61170232); 北京市教委科研计划面上项目(KM201111417010); 北京联合大学横向课题(11107JA1205); 北京联合大学“启明星”大学生科技创新项目(12205994104); 高职能力提升项目(11107541801)Android创新项目资助
【更新日期】 2012-12-04
【分类号】 TP18
【正文快照】 背包问题(Knapsack Problem)是著名的NP难问题,也是一个典型的组合优化问题,在很多领域都有广泛的应用。背包问题考虑在背包有限空间内合理装载尽量多的物品,追求背包总价值最大化的资源有效分配问题。现实生活中,很多问题都可以转换成0—1背包问题,例如项目选择、资源分配、货

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者，可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献，使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献，从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
　 自动化技术、计算机技术
　　 自动化基础理论
　　　 人工智能理论
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有：中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有：清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有：各数据库编辑出版单位（见各库版权信息）
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证（京）字008号