基于遗传算法求解折扣{0-1}背包问题的研究
[Abstract]:At present, the main algorithm for solving the discount {0 ~ 1} knapsack problem (D {0 ~ 1} KP) is a deterministic algorithm with pseudo polynomial time based on dynamic programming. When the value coefficients and weight coefficients of D {0} 1} KP are taken in a large range, they are not practical. In this paper, based on the outstanding retention strategy genetic algorithm (EGA), two new mathematical models of D {0} 1} KP are established for D {0} 1} KP,. Then, in order to solve D {0? 1} KP, by using EGA and the first mathematical model, a greedy repair and optimization algorithm GROA, is proposed to deal with abnormal coded individuals. The first genetic algorithm FirEGA; for solving D {0} 1} KP is given by combining it with EGA. Then, using EGA and the second mathematical model to solve D {0 ~ (1} KP, another efficient algorithm for dealing with abnormal coded individuals, NROA, is proposed and combined with EGA, the second genetic algorithm (SecEGA;) for solving D {0 ~ (1} KP) is given. Finally, the reasonable values of crossover probability and mutation probability of FirEGA and SecEGA are determined by using four types of large-scale D {0 1} KP examples, and the actual performance of the two algorithms is compared. The calculation results for four kinds of examples show that both FirEGA and SecEGA are very suitable for solving large-scale hard D {0} 1} KP instances, and can obtain an approximate solution with approximate ratio very close to 1, and the average performance of FirEGA is better than that of SecEGA.
【作者单位】： 石家庄经济学院信息工程学院;深圳大学计算机与软件学院;石家庄经济学院网络与信息安全实验室;河北师范大学数学与信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(71371063) 深圳市科技计划项目(JCYJ2015032414-0036825) 河北省高等学校科研基金(ZD2016005,Z2013110)资助~~
【分类号】：TP18
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，本文编号：2438578
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