松驰互补的分布估计算法求解多维背包问题

• 作者: 全惠云 杨广益 欧阳智敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多维背包问题 分布估计算法 线性规划 松驰互补模型
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3690字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.12.026

摘要

演化计算(Evolutionary Computation简记为EC)是受自然界物种进化启发而产生的一类优化技术;分布估计算法(Estimation of Distribution Algorithms简记为EDAs)是一类基于概率模型的估计与模拟的演化算法,它在参数设置及计算效率上有着其它演化方法难以比拟的优势[1].受自然界互补机制的启发,提出了一种改进的分布估计算法-松驰互补分布估计算法(Relaxed Complemental Estimation of Distribution Algorithm简记为RCEDA).在求解Chu和Beasley提出的MKP Benchmark[3]时,算法在较短的时间内找到了大多数目前书籍的最好解,分析和实验结果表明RCEDA是一种较好的演化算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全惠云	湖南师范大学数学与计算机科学学院	43	257	8.0	13.0
2	欧阳智敏	湖南师范大学数学与计算机科学学院	5	20	3.0	4.0
6	杨广益	湖南师范大学数学与计算机科学学院	2	8	1.0	2.0