發(fā)布時(shí)間：2018-11-23 07:29

【摘要】：提出一種處理高維背包問題(KP)的貪婪封裝二進(jìn)制差分進(jìn)化算法(GPBDE),并設(shè)計(jì)了一種貪婪封裝的修補(bǔ)策略處理不可行解.為了提高種群的多樣性及算法的全局搜索能力,對適應(yīng)度較低的個(gè)體執(zhí)行對偶變換.數(shù)值實(shí)驗(yàn)選取4種KP對GPBDE的優(yōu)化能力進(jìn)行測試,并將所提出的算法與4種同類算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明,GPBDE具有較強(qiáng)的尋優(yōu)和約束處理能力,且收斂速度較快.
[Abstract]:A greedy encapsulation binary differential evolution algorithm (GPBDE),) is proposed to deal with the high dimensional knapsack problem (KP) and a greedy encapsulation repair strategy is designed to deal with the infeasible solution. In order to improve the diversity of population and the global search ability of the algorithm, dual transformation is performed for individuals with low fitness. Four kinds of KP are selected to test the optimization ability of GPBDE in numerical experiments, and the proposed algorithm is compared with four similar algorithms. The results show that GPBDE has better optimization and constraint processing ability and faster convergence speed.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;安順學(xué)院數(shù)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61304146,61473145) 貴州省教育廳優(yōu)秀科技創(chuàng)新人才獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃項(xiàng)目(黔教合KY字[2014]255) 貴州省科學(xué)技術(shù)基金項(xiàng)目(20152002)
【分類號】：TP18

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本文編號：2350776