基于离散微粒群算法求解背包问题研究

被引：27

作者：

刘建芹 ^{[1
]}

贺毅朝 ^{[2
]}

顾茜茜 ^{[2
]}

机构：

[1] 石家庄信息工程职业学院

[2] 石家庄经济学院信息工程系

来源：

计算机工程与设计 | 2007年 / 13期

关键词：

微粒群算法; 背包问题; 贪心变换法; 罚函数法; 遗传算法;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2007.13.052

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

微粒群算法（PSO）是一种新的演化算法,主要用于求解数值优化问题。基于离散微粒群算法（DPSO）分别与处理约束问题的罚函数法和贪心变换方法相结合,提出了求解背包问题的两个算法:基于罚函数策略的离散微粒群算法（PFDPSO）和基于贪心变换策略的离散微粒群算法（GDPSO）。通过将这两个算法与文献[7]中的混合微粒群算法（HybridPSO）进行数值计算比较发现:对于求解大规模的背包问题,GDPSO非常优秀,其求解能力优于HybridPSO和PFDPSO,是求解背包问题的一种非常有效的方法。

引用

页码：3189 / 3191+3204 +3204

页数：4