贪婪封装二进制差分进化算法求解高维背包问题

发布时间：2018-11-23 07:29

【摘要】：提出一种处理高维背包问题(KP)的贪婪封装二进制差分进化算法(GPBDE),并设计了一种贪婪封装的修补策略处理不可行解.为了提高种群的多样性及算法的全局搜索能力,对适应度较低的个体执行对偶变换.数值实验选取4种KP对GPBDE的优化能力进行测试,并将所提出的算法与4种同类算法进行比较,结果表明,GPBDE具有较强的寻优和约束处理能力,且收敛速度较快.
[Abstract]:A greedy encapsulation binary differential evolution algorithm (GPBDE),) is proposed to deal with the high dimensional knapsack problem (KP) and a greedy encapsulation repair strategy is designed to deal with the infeasible solution. In order to improve the diversity of population and the global search ability of the algorithm, dual transformation is performed for individuals with low fitness. Four kinds of KP are selected to test the optimization ability of GPBDE in numerical experiments, and the proposed algorithm is compared with four similar algorithms. The results show that GPBDE has better optimization and constraint processing ability and faster convergence speed.
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;安顺学院数理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61304146,61473145) 贵州省教育厅优秀科技创新人才奖励计划项目(黔教合KY字[2014]255) 贵州省科学技术基金项目(20152002)
【分类号】：TP18

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本文编号：2350776