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基于猴群算法求解0-1背包问题

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0-1背包问题是一个经典的NP完全问题, 该问题在实际生活中具有广泛的应用. 针对现有算法在求解0-1背包问题时精度不高的缺点, 提出了一种诱导因子猴群算法. 所给诱导因子猴群算法的基本思想是, 在基本猴群算法的爬过程中引入诱导因子, 诱导其向上爬行, 从而可以逃逸局部最优解, 找到全局最优解. 在仿真试验中, 与己有方法进行比较, 结果说明利用所给诱导因子猴群算法求解0-1背包问题是有效的.
Solving 0-1 Knapsack Problem Based on Monkey Algorithm
The 0-1 knapsack problem is a classical NP complete problem, which has a wide range of applications in real life. In view of the existing algorithms with the shortcoming of low precision in solving 0-1 knapsack problem, an inducing factor monkey algorithm is proposed to solve the problem. The basic idea of the proposed inducing factor monkey algorithm is that an inducing factor is adopted in the climbing process of the basic monkey algorithm to induce it to crawl upward, which can escape from local optimal solution and find the global optimal solution. In the simulation, compared with the existing methods, the results show that the proposed inducing factor monkey algorithm for solving 0-1 knapsack problem is valid.

0-1 knapsack problemcombinatorial optimizationswarm intelligenceinducing factormonkey algorithm

徐小平、师喜婷、钱富才

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西安理工大学 理学院, 西安 710054

西安理工大学 自动化与信息工程学院, 西安 710048

0-1背包问题 组合优化 群智能 诱导因子 猴群算法

国家自然科学基金陕西省自然科学基础研究计划项目陕西省教育厅专项科研计划项目西安理工大学科技创新计划项目

617730162014JM832514JK15382016CX013

2018

计算机系统应用
中国科学院软件研究所

计算机系统应用

CSTPCD
影响因子:0.449
ISSN:1003-3254
年,卷(期):2018.27(5)
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