解0-1背包问题的二进制差异演化算法

针对传统差异演化算法(DE)无法求解采用二进制编码问题的缺点,通过采用新的变异方法,提出了一种用于求解0-1背包问题的二进制差异演化算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.通过多个0-1背包问题的仿真试验,表明了该算法在求解0-1背包问题时不仅能达到最优解,而且收敛速度快,同时也验证了算法在解决二进制编码问题上的可行性和有效性.     

基于混合编码的差异演化算法解0-1背包问题*

针对典型的一类NP完全问题——背包问题,提出一种混合编码的差异演化求解方法。该方法基于差异演化算法框架,采用混合编码机制,每个决策变量均由一个实数和一个二进制数的组合表示。利用新定义的映射算子,构建混合编码的种群;增加边界约束处理算子,确保变异算子计算结果满足边界约束条件;利用新定义的丢弃算子对于不可行的装包策略进行修正。通过数值仿真实验,将该方法与遗传算法、二进制差异算法的计算结果比较分析,表明该算法求解背包问题的有效性与适用性。     

混合差异演化算法在背包问题中的应用

提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。     

混合差异演化算法求解多维背包问题

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合差异演化算法,算法使用了两个主要的思想策略,即依据物品单位容积价值的高低选择物品的贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。对10个测试算例进行了仿真试验,结果表明文章提出的算法可以快速找到这些测试算例的最优解,是求解多维背包问题的一种有效方法。     

解0—1背包问题的混合编码贪婪DE算法

提出一种混合编码差异演化算法来求解0—1背包问题。通过增加边界约束处理算子和编码映射函数,构建混合编码差异演化算法,求解离散优化问题,并利用贪婪变换方法对演化过程中的不可行解进行修复。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性与适用性。     

求解0-1背包问题的改进二进制捕鱼算法

经典群智能算法在求解0-1背包问题时普遍存在全局搜索能力不强、求解精度不高、收敛速度慢等缺点。针对这一情况,将二进制编码引入捕鱼算法中,提出二进制捕鱼算法。在此基础上,结合算法本身的特点,添加靠近搜索方法,改善渔夫之间的协作效果;借鉴贪心算法和轮盘赌的思想,设计贪心轮盘赌策略,并结合随机比例参数来改善算法初值;同时引入自适应半径系数来解决步长参数设置的问题,进而提出了一种改进二进制捕鱼算法。实验与对比部分对15个0-1背包问题进行求解测试,结果表明,对于常用算例而言,与其它群智能算法相比,改进二进制捕鱼算法能找到全部问题的最优解,且在总体性能上看较优;对于100维及以上的高维背包问题而言,改进算法在求解精度、稳定性、收敛速度、运行耗时等方面均具有明显优势。因此,将改进二进制捕鱼算法应用于求解0-1背包问题是有效的和可行的。     

求解背包问题的改进差异演化算法

提出一种求解0-1背包问题的改进差异演化算法。首先对差异演化算法的选择操作进行修改,得到的改进差异演化算法可以直接有效地处理约束优化问题。其次,利用一种新的区间编码映射机制,将差异演化算法扩展到求解离散领域优化问题。仿真实验结果表明,与其他进化算法相比,改进差异演化算法求解经典背包问题时,求解精度高,收敛速度快,是求解经典背包问题的一种高效算法。     

求解0-1背包问题的混沌二进制乌鸦算法

针对离散空间的最优化问题,提出了二进制乌鸦算法,并在初始解中利用Chebyshev映射产生两种混沌序列优化乌鸦的初始解,保证个体的初始位置在整个搜索空间均匀分布;然后,为快速有效地求解0-1背包问题,引入贪心修复与优化策略处理非正常编码个体,得到基于混沌理论的二进制乌鸦算法（chaotic binary crow search algorithm,CBCSA）。仿真实验表明,CBCSA具有良好的全局寻优能力和收敛速度,能快速求得最优解,且混沌序列的第一映射方式比第二映射方式性能更佳。     

求解0-1背包问题的二进制蝙蝠算法

为了求解离散空间中的最优化问题,提出了一种二进制蝙蝠算法,并引入时变惯性因子来提高算法的全局收敛速度;在此基础上,为提高求解0-1背包问题时找到最优解的机率,利用贪心优化策略对无效的蝙蝠个体进行优化,从而给出了贪心二进制蝙蝠算法（GBBA）。仿真计算结果表明,GBBA算法在寻优能力和收敛性能方面比已有的GMBA算法都更优越。     

基于离散二进制粒子群-模拟退火算法求解0-1背包问题

0-1背包问题是最典型的组合优化问题之一.目前,有很多算法来解决这个问题,主要分为两类:一个是传统的算法,虽然它在低维和小规模的背包问题中有一个良好的寻优性能,但对于高维大规模的背包问题解决能力显然不占优势;另一个是仿生智能算法,它虽然能够很好地解决高维大规模的背包问题,但使用单一算法总是存在一定的局限性.在搜索解的过...     

求解高维动态0-1背包问题的修补二进制差分进化算法

针对已有的动态优化算法求解高维动态背包问题(DKP)难于获得高质量的可行解,且跟踪环境速度慢,提出一种修补二进制差分进化算法(BDE/R) 求解高维DKP. BDE/R基于传统差分进化算法(DE)框架,设计了一种随机压缩变异算子,直接根据个体间的差异在离散域内变异;提出了一种贪婪的修补策略,以提高所获可行解的质量和算法的收敛速度;设计了一种对偶变换策略,提高种群的多样性,加速算法跟踪新环境的能力. 数值实验利用4种DKP测试BDE/R跟踪环境最优值的能力,以平均环境跟踪精确度(Av-Acc)和平均环境跟踪适应度(Av-Ada)为性能评价指标,将BDE/R与其他5种著名的优化算法比较,实验结果表明：与其他算法相比,BDE/R所获得的Av-Acc和Av-Ada指标优越于其他算法;由平均适应度值跟踪曲线比较获知,BDE/R跟踪环境速度较其他算法快.     

求解0-1背包问题的混合蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,对其进行优化研究。基于0-1背包问题的具体特征,在基本蝙蝠算法原有概念和框架的基础上,引入遗传算法中的交叉机制以及反置算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化和充分利用,增强局部搜索能力,加快算法收敛速度,构建全新的混合蝙蝠算法。将混合蝙蝠算法应用于两组0-1背包算例,仿真实验结果优于自适应元胞粒子群算法、基本蝙蝠算法和贪心二进制蝙蝠算法。结果验证了该混合算法求解0-1背包问题的可行性和有效性。     

一种求解0-1背包问题的二进制修正和声搜索算法

针对0-1 背包问题, 提出一种二进制修正和声搜索算法. 该算法修正了即兴创作过程, 对参数PAR进行动态调整, 同时提出一种随机修复机制, 有效修复不可行的和声, 增强算法的局部搜索. 采用一种可行和声初始化方式, 保证初始和声都是可行的, 整个搜索过程完全采用0-1 二进制模式, 对14 个0-1 背包问题进行测试. 将所提出算法与其他算法进行比较, 结果验证了所提出算法的有效性.

     

遗传变异蝙蝠算法在0-1背包问题上的应用

0-1背包问题是经典组合优化NP难题。在蝙蝠算法的基础上结合遗传变异的思想,引入主动进化算子、无效蝙蝠和当前最优位置蝙蝠集聚的处理规则,提出了遗传变异蝙蝠算法,并将其用于求解0-1背包问题。仿真结果表明：该算法在收敛速度和精度上优于基本蝙蝠算法,并且能够有效地求解0-1背包问题。     

求解0-1背包问题的二进制狮群算法

针对传统二进制群智能算法求解0-1背包问题易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种新的解决离散空间问题的二进制狮群算法BLSO。二进制狮群算法对狮王、母狮和幼狮的位置重新定义,引入反置运算、移动算子和学习算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化处理和充分利用,增强局部搜索能力,进一步提高收敛速度。对9个典型的0-1背包算例进行仿真实验,实验结果表明,该算法不仅可以有效求解0-1背包问题,而且还能够以较快的速度搜索到精度较高的次优解甚至全局最优解,具有较好的稳定性;同时,对高维背包问题的求解与参考算法相比,在寻优时间和精度上更具优势。