改进型粒子群算法解决多维背包问题

• 作者: 吴波 郝春梅
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 微粒群优化算法 多维背包 组合优化
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 页码范围: 129-132
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

微粒群优化算法（PSO）是一种基于种群的随机优化技术．将EDA算法与PSO算法结合起来，形成一种新的改进的算法（EPS0）．算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索，以期能更有效解决组合优化问题，最后将EPSO算法用于解决多维背包问题并进行了对比仿真实验．实验结果表明，在解决多维背包问题上，EPSO优于传统的PSO算法以及多种启发式智能算法，与此同时，EPSO算法使用更少的参数，因此更容易实现，运行更加稳定，效果更好．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴波	哈尔滨金融学院计算机系	25	73	5.0	7.0
2	郝春梅	哈尔滨金融学院计算机系	25	121	6.0	9.0