本文關(guān)鍵詞：改進的克隆選擇算法求解高維背包問題，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對克隆選擇算法(clonal selection algorithm,CSA)求解高維背包問題(knapsack problem,KP)時可行抗體比率低且易于陷入局部搜索的問題,充分挖掘免疫系統(tǒng)的抗體多樣性機理,提出了受體編輯機制,并設(shè)計了二次修補策略增強約束處理能力,獲得了改進的克隆選擇算法CSA-ER(clonal selection algorithm with receptor editing and repair)。數(shù)值實驗將CSA-ER與CSA的一系列變體(CSA-M、CSA-E、CSA-MR)及兩類其他群智能算法應用于兩類KP進行了仿真比較,結(jié)果表明CSA-ER具有較強的開采和收斂能力。同時對CSA-ER的3個參數(shù)(克隆選擇率α、編輯率Tr及基因段基準長度σ)進行了敏感性分析,獲得了合適的參數(shù)選擇策略。
【作者單位】： 南京航空航天大學自動化學院;安順學院數(shù)理學院;
【關(guān)鍵詞】： 高維背包問題 克隆選擇算法(CSA) 受體編輯機制 修補策略
【基金】：國家自然科學基金No.61304146 貴州省科技計劃基金No.20152002 貴州省教育廳優(yōu)秀創(chuàng)新人才支持計劃基金No.2014255~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1 引言 背包問題(knapsack problem,KP)屬一類NP難組合優(yōu)化問題,具有較高的理論和實際應用價值[1],其可描述為許多實際問題,如貨物裝載、投資組合、資源分配等。近來,基于群智能的算法求解KP受到眾多學者的關(guān)注[2],相繼出現(xiàn)了差分算法[3]、粒子群算法[4]、蟻群算法[5]和量子

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本文編號：428541