应用知识进化原理求解背包问题的算法研究

• 作者: 严太山 李文彬 郭观七
• 来源期刊: 湖南理工学院学报（自然科学版）
• 关键词: 背包问题求解 知识进化原理 全局收敛性分析 约束优化
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

以知识进化论哲学思想为基础, 提出一种应用知识进化原理求解背包问题的算法(简称为KP-KEA), 利用Banach压缩映射原理证明了算法的全局收敛性. 该算法使用传承算子来传承知识库中的优秀知识个体, 利用创新算子来产生新知识个体, 利用更新算子来更新知识库, 在它们的共同作用下实现知识的进化, 最后从知识库的最优知识个体中获取背包问题的最优解. 实例表明, 该算法在求解背包问题时取得了良好的效果, 其收敛速度和最优解的质量均优于常用的遗传算法. 该算法同样适用于其他约束优化问题的求解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭观七	湖南理工学院复杂工业物流系统智能控制与优化湖南省重点实验室	44	368	13.0	17.0
2	严太山	湖南理工学院信息与通信工程学院	38	402	10.0	19.0
3	李文彬	湖南理工学院信息与通信工程学院	27	80	6.0	8.0