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差分进化变异策略rand/3/bin求解0-1背包问题

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0-1背包问题是背包问题中的基础也是最为经典的一大分支,其组合优化模型被广泛的应用于社会生产生活的各个领域,对NP完全问题的求解有重要价值.传统的启发式算法如遗传算法、基本差分进化算法、粒子群算法,在解决相同0-1背包问题时,差分进化算法在解决离散型0-1背包问题时收敛更快,但存在早熟问题.论文从启发式算法角度出发,结合差分进化算法中变异策略的特点,提出一种新的变异策略rand/3/bin求解方法,与遗传算法、粒子群算法、采取两种变异策略的差分进化进行性能对比实验(实验测试数据已公开在Github),结果表明:该算法实现了相对于原有实验收敛更快和结果更优的结果,具有良好的应用价值.
Differential Evolution Mutation Strategy rand/3/bin to Solve 0-1 Knapsack Problem

王泽旭、文斌、罗自强

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数据科学与智慧教育教育部重点实验室(海南师范大学)海口 571158

海南师范大学信息科学技术学院 海口 571158

海南师范大学云计算与大数据研究中心 海口 571158

0-1背包 遗传算法 差分进化算法 粒子群算法

620R605620MS0456156202461463012

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.07.021

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(7)
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