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摘要:
在蝙蝠算法优化的研究中,为提高蝙蝠算法的种群多样性和局部搜索性能,受病毒进化机制启发,提出一种改进的蝙蝠算法:病毒进化蝙蝠算法.采用病毒群体感染主群体,主群体在历代个体间纵向传递信息以利于全局优化,病毒群体通过感染操作在同代个体间横向传递信息利于局部搜索.利用多个不同规模的算例进行对比仿真,结果表明所提算法的在寻优精度和求解稳定性方面优于量子遗传算法和二进制粒子群等算法,可用于有效求解背包问题等NP难问题.
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文献信息
篇名 求解背包问题的病毒进化蝙蝠算法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 蝙蝠算法 病毒进化 组合优化 背包问题
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 256-261
页数 6页 分类号 TP301.6|TP18
字数 5497字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张晶 西安建筑科技大学管理学院 19 128 6.0 11.0
2 吴虎胜 武警工程大学装备工程学院 32 494 11.0 22.0
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研究主题发展历程
节点文献
蝙蝠算法
病毒进化
组合优化
背包问题
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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