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改进遗传—蚁群算法求解多维0/1{1}问题
2020年
针对传统启发式算法难以平衡求解收敛次数与求解精度问题,通过充分分析GA和ACO两种算法的优缺点,设计了一种改进的遗传蚁群算法。将算法分为上下两步,分别以GA和ACO为主。在GA中引入信息素更新机制连接上下两部分算法;在ACO中引入遗传变异操作尽可能扩大解的范围。同时结合两种算法各自解的继承方式,采用合适的方法分别处理这两部分产生的不可行解。获得解后,通过引入交换邻域的爬山法思想进一步尝试优化解。最终在保证求解精度的前提下,减少求解所需的迭代次数。实验结果表明,在需要保证求解精度的前提下,相比传统GA,该方法的求解效率提高了一个量级。
余典吴勇余山
改进的遗传蚁群混合算法求解多维0/1{1}问题被引量：6
2018年
针对传统遗传蚁群混合算法求解精度低、收敛速度慢等缺陷,设计了一种改进的遗传蚁群混合算法,该算法选择部分优秀蚂蚁进行遗传算法寻优并更新全局信息素,其它蚂蚁采用蚁群算法寻优,并更新局部信息素。其中对传统遗传算法的交叉和变异操作进行了改进,并在蚁群算法的运行过程中引入概率和为u的轮盘赌方式以减少计算量、采用禁忌表交换策略以及信息素的混沌更新策略来增强种群多样性,避免陷入局部最优。实验结果表明,该算法在求解精度和收敛速度方面都有明显提高。
刘梦佳向凤红郭宁毛剑琳
求解多维0/1{1}问题的Memetic算法
2017年
根据多维0/1{1}问题的特点,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,设计了一种Memetic算法。该算法以基于模式替换的改进遗传算法作为全局搜素算法,采用模拟退火算法进行局部搜索。全局搜索算法引入了模式替换,使每代种群中的最好基因个体保存下来形成模式,引导种群搜索方向,提高搜索性能,然后进行选择、均匀交叉和变异操作,最后采用最大化修复策略,对不可行解进行修复,并对可行解进行修正。模拟退火算法以一定概率接受较差的解,从而避免陷入局部最优解。通过实验仿真和算法比较验证了Memetic算法的优越性和有效性。
刘梦佳向凤红郭宁毛剑琳
关键词：MEMETIC算法遗传算法模拟退火算法
差异演化算法求解多维0—1{1}问题被引量：2
2012年
多维0—1{1}问题是典型的NP难题。设计了一种求解它的差异演化算法,阐述了算法求解多维0—1{1}问题的具体操作过程。用提出的算法对55个测试算例进行了仿真实验,得到了全部算例的最优解。测试结果表明了算法是求解多维0—1{1}问题的一种有效方法。
张欣王志刚夏慧明
关键词：背包问题差异演化算法组合优化
求解多维0-1{1}问题的人工鱼群算法被引量：5
2010年
对于多维0-1{1}问题,国内外学者提出了诸如模拟退火、遗传算法、蚁群算法以及其他启发式算法.给出一种新的智能寻优方法——人工鱼群算法.算法通过各人工鱼的局部寻优,从而在群体中体现出全局最优.描述了人工鱼群算法的具体步骤并编程实现,通过多维{1}算例进行了求解测试,获得了满意的效果.
李春梅马良
关键词：多维0-1背包问题人工鱼群算法
基于多交换邻域搜索的多维0/1{1}问题竞争决策算法被引量：8
2010年
提出了一种求解多维0/1{1}问题的竞争决策算法,算法采用一种新的资源交换规则——多交换的资源交换规则,使问题具有更大的邻域搜索空间,从而避免问题陷入局部最优解,同时通过对可行解的随机部分扰动进一步扩大问题的搜索空间.经过测试表明:算法具有计算时间短,求解效果好的特点.
熊小华宁爱兵马良
关键词：决策函数
求解多维0/1{1}问题的二元粒子群算法被引量：12
2009年
从一维细胞自动机模型入手,设计了一种求解二元离散优化问题的二元粒子群算法细胞自动机模型(BPSO-CA)。粒子从起始细胞出发,根据本身携带的信息并感知存储在细胞中的全局最优粒子位置的信息随机选择状态(0或1),从而实现复杂智能的"涌现"。然后将其用来求解{1}0/1背包问题,同时引入贪心算法对不符合约束条件的非法个体进行修正。通过对Zuse Institute Berlin公布的测试集进行实验,表明该模型能在多项式时间内完成求解过程,且实验结果优于测试集记录的结果。
程美英熊伟清严彬叶青
关键词：贪心算法NPC问题
求解多维0-1{1}问题的蚁群算法研究被引量：3
2008年
系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1{1}问题,提出一种新的求解多维0-1{1}问题的算法——基于交换策略的蚁群算法。
张芹宫洪芸
关键词：多维0-1背包问题蚁群算法
基于交换策略的蚁群算法求解多维0-1{1}问题被引量：6
2008年
在项目决策与规划、资源分配、货物装载等工作中,提出了多维0-1{1}问题,对这一问题,国内外学者提出了许多算法。本文推广了文献[7]中求解单维0-1{1}问题的蚁群算法,并从结合2-opt等局部优化的蚁群算法求解旅行商问题中得到启示:通过交换策略可以加快算法的收敛速度和获取更高质量的解,因此提出了基于交换策略的蚁群算法。再把这种算法与AIAACA算法[8]进行比较,实验结果显示该算法与AIAACA算法效果相当,用时更少,是求解多维0-1{1}问题的有效算法。
潘夏福倪子伟
关键词：蚁群算法
基于蚁群算法的多维0-1{1}问题的研究被引量：9
2007年
系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1{1}问题,提出一种求解多维0-1{1}问题的算法——多维0-1{1}问题蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷。仿真实验取得了较好的结果。
汪采萍胡学钢王会颖
关键词：多维0-1背包问题蚁群算法
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