發(fā)布時間：2018-02-15 08:56

  本文關(guān)鍵詞： 多維背包問題 煙花算法 二進(jìn)制反向點 收斂性分析　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為將煙花算法應(yīng)用于離散優(yōu)化領(lǐng)域并有效求解多維背包問題,構(gòu)建一種二進(jìn)制反向?qū)W習(xí)煙花算法。首先,通過定義二進(jìn)制字符串距離、二進(jìn)制轉(zhuǎn)置算子將煙花算法的爆炸算子、變異算子離散化,構(gòu)建二進(jìn)制煙花算法;其次,設(shè)計不完全二進(jìn)制反向算子并證明其收斂性,構(gòu)建二進(jìn)制反向?qū)W習(xí)煙花算法;最后,對10個多維背包問題典型算例進(jìn)行仿真分析并與多種智能優(yōu)化算法進(jìn)行對比分析。仿真實驗結(jié)果表明,二進(jìn)制反向?qū)W習(xí)煙花算法在求解多維背包問題時具有良好的收斂效率、較高的尋優(yōu)精度和很好的魯棒性。
[Abstract]:In order to apply the fireworks algorithm to the discrete optimization field and solve the multidimensional knapsack problem effectively, a binary reverse learning fireworks algorithm is constructed. Firstly, the explosion operator of the fireworks algorithm is defined by the binary string distance and the binary transposing operator. The mutation operator is discretized to construct the binary fireworks algorithm. Secondly, the incomplete binary reverse operator is designed and its convergence is proved. Finally, the binary reverse learning fireworks algorithm is constructed. Ten typical examples of multidimensional knapsack problem are simulated and compared with several intelligent optimization algorithms. The simulation results show that the binary reverse learning fireworks algorithm has good convergence efficiency in solving multidimensional knapsack problem. High optimization accuracy and good robustness.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)裝備管理與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61502522,71601183)資助課題
【分類號】：TP18

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本文編號：1512907