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题名变异蝙蝠算法求解折扣{0-1}背包问题
被引量：19
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作者
吴聪聪
贺毅朝
陈嶷瑛
刘雪静
才秀凤
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机构
河北地质大学信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期1292-1299,共8页
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基金
河北省高等学校科学研究计划项目(ZD2016005)
河北省自然科学基金资助项目(F2016403055)~~
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文摘
针对确定性算法难于求解规模大、数据范围广的折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP),提出了基于蝙蝠算法的快速求解D{0-1}KP的变异蝙蝠算法(MDBBA)。首先,利用双重编码解决D{0-1}KP的编码问题;其次,将贪心修复与优化算法(GROA)应用于蝙蝠个体适应度计算中,使算法快速得到有效解;然后,选择使用差分演化(DE)的变异策略提高算法的全局寻优能力;最后,蝙蝠个体按一定概率进行Lévy飞行,增强算法探索能力和跳出局部极值的能力。对四类大规模实例的仿真计算表明:MDBBA非常适于求解大规模的D{0-1}KP,比第一遗传算法(FirEGA)和双重编码蝙蝠算法(DBBA)求得的最优值和平均值都更优,MDBBA收敛速度明显快于DBBA。
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关键词
折扣{0-1}背包问题
蝙蝠算法
差分演化
Lévy飞行
贪心策略
非正常编码
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Keywords
Discounted { 0-1 } Knapsack Problem （ D { 0-1 } KP）
Bat Algorithm （BA）
differential evolution
L^vy flight
greedy strategy
non-normal coding
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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