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。     

改进的差异演化算法

针对差异演化算法求解复杂优化问题效率不高问题,提出一种改进的差异演化算法。该算法采用单种群机制提高全局搜索能力,利用二次局部变异操作使当前种群中的部分个体在当前最优个体附近寻优,增强局部搜索能力。利用不同类型的标准测试函数对该算法进行测试,并与差异演化算法、动态差异演化算法和粒子群优化算法进行比较。仿真结果表明,改进的差异演化算法显著提高了搜索效率。     

混合二进制差异演化算法解0-1背包问题

为了有效求解0-1背包问题,提出一种混合二进制差异演化算法.该算法基于差异演化算法框架,采用二进制编码,通过增加映射操作、S型变换操作和逆映射操作等3种新的操作,将差异演化算法从实数优化领域推广至离散优化领域,成功解决了差异演化算法直接求解离散优化问题时的计算不封闭问题.此外,在每次迭代求解时,利用贪婪变换法对违反约束条件的不可行解进行变换,使其成为可行解.不同规模的背包问题的数值实验结果表明了该算法的有效性与适用性.