二进制反向学习烟花算法求解多维背包问题

发布时间：2018-02-15 08:56

  本文关键词： 多维背包问题 烟花算法 二进制反向点 收敛性分析　出处：《系统工程与电子技术》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为将烟花算法应用于离散优化领域并有效求解多维背包问题,构建一种二进制反向学习烟花算法。首先,通过定义二进制字符串距离、二进制转置算子将烟花算法的爆炸算子、变异算子离散化,构建二进制烟花算法;其次,设计不完全二进制反向算子并证明其收敛性,构建二进制反向学习烟花算法;最后,对10个多维背包问题典型算例进行仿真分析并与多种智能优化算法进行对比分析。仿真实验结果表明,二进制反向学习烟花算法在求解多维背包问题时具有良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。
[Abstract]:In order to apply the fireworks algorithm to the discrete optimization field and solve the multidimensional knapsack problem effectively, a binary reverse learning fireworks algorithm is constructed. Firstly, the explosion operator of the fireworks algorithm is defined by the binary string distance and the binary transposing operator. The mutation operator is discretized to construct the binary fireworks algorithm. Secondly, the incomplete binary reverse operator is designed and its convergence is proved. Finally, the binary reverse learning fireworks algorithm is constructed. Ten typical examples of multidimensional knapsack problem are simulated and compared with several intelligent optimization algorithms. The simulation results show that the binary reverse learning fireworks algorithm has good convergence efficiency in solving multidimensional knapsack problem. High optimization accuracy and good robustness.
【作者单位】： 空军工程大学装备管理与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61502522,71601183)资助课题
【分类号】：TP18

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本文编号：1512907