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基于差分演化策略的混沌乌鸦算法求解折扣{0-1}背包问题 被引量：11
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作者 刘雪静 贺毅朝 +2 位作者 路凤佳 吴聪聪 才秀凤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期137-145,181,共10页
针对确定性算法难于求解的各项的重量系数和价值系数在大范围内取值的折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP),提出了基于差分演化策略的混沌乌鸦算法(DECCSA)。首先,采用混沌映射生成初始乌鸦种群;然后,采用混合编码方式和贪心修复与优化策略(GR... 针对确定性算法难于求解的各项的重量系数和价值系数在大范围内取值的折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP),提出了基于差分演化策略的混沌乌鸦算法(DECCSA)。首先,采用混沌映射生成初始乌鸦种群;然后,采用混合编码方式和贪心修复与优化策略(GROS)解决了D{0-1}KP的编码问题;最后,引入差分演化策略提高算法的收敛速度。对4类大规模D{0-1}KP实例的计算结果表明:DECCSA比遗传算法、细菌觅食算法和变异蝙蝠算法求得的最好值和平均值更优,能得到最优解或更好的近似解,非常适于求解D{0-1}KP。 展开更多
关键词 乌鸦算法 折扣{0-1}背包问题 混沌 贪心修复与优化策略 差分演化策略
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