基于混合蛙跳算法的背包问题求解

被引：23

作者：

轩宗怡

张翠军

机构：

[1] 石家庄经济学院信息工程学院

来源：

科学技术与工程 | 2009年 / 9卷 / 15期

关键词：

进化算法; 混合蛙跳算法; 背包问题;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。背包问题是一个典型的NP完全问题。首先建立了背包问题基于0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论。针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题。在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性。

引用

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页码：4363 / 4365

页数：3

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Elbeltagi, E ;

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Grierson, D .

ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS, 2005, 19 (01) :43-53

[2]

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李英海 ;

周建中 ;

杨俊杰 ;

刘力 .

计算机工程与应用, 2007, (35) :19-21

[3]

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陆鹏 ;

高茂庭 ;

李迎新 .

计算机与数字工程, 2007, (10) :35-37+43+187

[4]

求解背包问题的贪心遗传算法及其应用 [J].

贺毅朝 ;

刘坤起 ;

张翠军 ;

张巍 .

计算机工程与设计, 2007, (11) :2655-2657+2681

[5]

0-1背包问题的深度优先算法 [J].

胡迎松 .

计算机应用研究, 1999, (03)