一种求解多维0-1背包问题的拟人算法

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背包问题,对这一问题,国内外学者提出了诸如模拟退火算法,遗传算法,蚁群算法及其它一些启发式算法等求解算法。该文提出了一种新的启发式求解算法。该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并对其进行标记的策略和拟人跳坑策略。用本文提出的算法,对55个测试算例进行了实算测试,得到了其中54个算例的最优解。测试结果表明,用该文提出的拟人算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,计算时间短,是求解此问题的有效算法。     

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。     

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.     

面向异构多背包问题的多级二进制帝国竞争算法

在传统多背包问题的基础上，从典型物流服务场景中共性抽象出异构多背包问题（HMKP），并设计和定制了一种帝国竞争算法（ICA）对HMKP进行求解和评估。针对原始ICA易陷入局部最优以及0-1背包问题最优解往往在约束边界周围的特点，设计了双点自变异策略（TPAS）和跳出局部最优算法（JLOA）对ICA进行改进，提出面向0-1背包问题的二进制帝国竞争算法（BICA）。BICA在求解35个0-1背包问题算例时展现出了全面、高效的寻优能力，基于最佳匹配值法（BMV）的BICA在第一组测试集的20个算例上能对19个算例100%找到理想最优值，在第二组测试集的15个算例上能对12个算例100%找到理想最优值，在所有对比算法中表现最优。数值结果分析表明，BICA在寻优演化中维持多极发展策略，并依托独特的种群进化方式在解空间中高效搜索理想解。在此基础上，针对HMKP强约束性和高复杂度的特性，基于BICA设计了求解HMKP的多级二进制帝国竞争算法（MLB-ICA）。分别在多个典型0-1背包问题算例组合构建的HMKP高维测试集上进行了MLB-ICA的数值实验和性能评估，结果表明虽然MLB-ICA的求解时间比...     

二进制差异演化算法及其应用

针对传统差异演化算法（Differential Evolution）无法求解采用二进制编码问题的缺点,通过引入“少数服从多数”原则,提出一种解决二进制编码问题的差异演化算法—二进制差异演化算法。5个测试函数和4个背包问题的仿真实验表明了文中提出算法在解决二进制编码问题上的有效性。     

基于蚁群算法的多维0-1背包问题的研究

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背包问题,提出一种求解多维0-1背包问题的算法——多维0-1背包问题蚁群算法。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。     

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。     

一种用于求解0-1背包问题的动态伸缩算法

针对0-1背包这个非确定多项式（NP）完全难题,提出一种新的启发式搜索算法来解决0-1背包问题。算法采用多维实数编码,将物品按价值/重量比从大到小排序装包,通过用启发式策略选择交换背包内和背包外物品的位置,采用动态伸缩策略调整背包大小,选取种群中部分优秀解进入下一代继续进行优化。通过5个背包实例进行测试,实验结果表明该算法收敛速度快、求解精度高,并且具有良好的稳定性。     

融合差异进化的混合算法求解多选择背包问题

针对典型的组合优化问题——多选择背包问题（MCKP）,提出了一种融合差异进化的混合算法（IDEHA）。算法按照适应度值将个体分为3个阶级,实施差异进化;通过设计一种有效的随机贪心修复策略,引入精英库进行协同寻优来加速算法收敛。通过对典型的多选择背包算例的求解并与其他算法的对比分析,基于融合差异进化的混合算法具有收敛速度快、求解精度高、稳定性和鲁棒性强等优点。     

一种求解背包问题的混合差异演化算法

为增强差异演化算法在求解背包问题时的局部搜索能力,提出拉马克-鲍德温混合差异演化算法。该算法采用双种群协同进化,以差异演化算法为主体,在演化过程中分别引入拉马克进化和鲍德温效应2种局部搜索算子,引导种群进化方向。仿真实验结果表明,该算法求解精度高,收敛速度快,能够高效求解背包问题。     

全局最优引导的差分演化二进制人工蜂群算法

针对基本二进制人工蜂群算法开采能力弱、收敛速度慢的缺点,提出一种全局最优引导的差分二进制人工蜂群算法。算法仿照粒子群优化,将全局最优参数引入二进制人工蜂群算法中以提高开采能力;同时受差分演化算法中“交叉”操作的启发,提出多维邻域搜索方式,加快收敛速度。采用0-1背包问题进行仿真,实验结果表明与传统算法相比,提出算法不仅寻优能力增强且收敛速度明显提高。对于10维背包问题,提出算法的收敛速度比基本二进制人工蜂群算法提高近10倍。     

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.     

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。     

基于编码转换的离散演化算法设计与应用

为了利用演化算法求解离散域上的组合优化问题,借鉴遗传算法（GA）、二进制粒子群优化（BPSO）和二进制差分演化（HBDE）中的映射方法,提出了一种基于映射变换思想设计离散演化算法的实用方法——编码转换法（ETM）,并利用一个简单有效的编码转化函数给出了求解组合优化问题的离散演化算法一般算法框架A-DisEA.为了说明ETM的实用性与有效性,首先基于A-DisEA给出了一个离散粒子群优化算法（DisPSO）,然后分别利用BPSO、HBDE和DisPSO等求解集合联盟背包问题和折扣{0-1}背包问题,通过对计算结果的比较表明：BPSO、HBDE和DisPSO的求解性能均优于GA,这不仅说明基于ETM的离散演化算法在求解KP问题方面具有良好的性能,同时也说明利用ETM方法设计离散演化算法是一种简单且有效的实用方法.     

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。     

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。     

求解多维0-1背包问题的一种改进的遗传算法

针对多维0-1背包问题,通过应用贪心法和二分搜索法的思想,本文提出了一种新的杂交算子——中值杂交,并且基于此算子提出了求解多维0-1背包问题的一种改进的遗传算法。最后本文通过一系列数值实验,把改进算法与传统的遗传算法以及其他最新的遗传算法进行比较,经过对求得近似解的精度及计算所需时间两方面的对比,验证了其有效性。