改进的教与学优化算法求解集合联盟背包问题

• 作者: 吴聪聪 贺毅朝 赵建立
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 集合联盟背包问题(SUKP) 教与学优化算法(TLBO) 二进制编码 修复和优化策略 正态分布
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 2007-2020
• 页数: 14页
• 分类号: TP301.4
• 字数: 9260字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1802021

摘要

针对集合联盟背包问题(set-union knapsack problem,SUKP)难以使用确定性算法求解的情况,提出了一种快速求解SUKP问题的改进二进制教与学优化算法(modified binary teaching-learning-based optimization,MBTLBO).首先,给出了教与学优化算法的二进制编码方法;然后,针对求解SUKP问题中的候选解,提出改进的修复优化策略(modified SUKP greedy repairing and optimization algorithm,MS-GROA).该策略增加了修复后可行解的二次优化,从而提升了对SUKP问题的求解精度.另外为了克服教与学优化算法易早熟,求解精度低,后期收敛速度慢等弱点,在"教"阶段和"学"阶段引入差分算法的交叉算子,通过平衡算法的开发能力和勘探能力,避免算法过早陷入局部极值;在精英个体周围按正态分布进行自适应局部搜索,提高算法的收敛速度和求解精度.三类SUKP实例测试表明,MBTLBO算法具有较高的求解精度和更快的收敛速度,是有效求解SUKP问题的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺毅朝	河北地质大学信息工程学院	22	110	6.0	9.0
2	吴聪聪	河北地质大学信息工程学院	14	44	3.0	6.0
3	赵建立	河北地质大学信息工程学院	4	2	1.0	1.0