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摘要:
帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是一种新颖的群体智能算法,自从提出就在实际优化问题上表现出很好的性能.但是,帝王蝶优化算法的迁移算子采用随机选择两个个体来生成新个体,并没有记忆整个种群的最优解,容易造成全局最优帝王蝶搜索经验的丢失.根据MBO寻优过程的内在机制以及差分进化算法的变异算子能够利用个体间的差异信息,将MBO分别与目前性能最优、应用范围最广的7种差分进化(Differential Evolution,DE)变异策略相结合,实验验证了7种不同算法的性能.基于性能最优的DE/best/2/bin变异模式,提出了一种差分进化帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization Algorithm with Differential Evolution,DEMBO),使得算法能够记忆种群最优解并实现种群内部信息的充分共享,达到既加快收敛速度又提高解的精度的目的.在30个典型折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)实例上进行了一系列实验,实验结果表明:(1)DEMBO能够在时间复杂度不变的条件下,显著提高算法的求解精度和收敛速度;(2)DEMBO在求解所有D{0-1}KP实例时,均能够获得一个近似比非常接近1的近似解.
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文献信息
篇名 差分进化帝王蝶优化算法求解折扣{0-1}背包问题
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 折扣{0-1}背包问题 差分进化 帝王蝶优化算法 贪心修复策略 近似比
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1343-1350
页数 8页 分类号 TP18
字数 6349字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.06.010
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 贺毅朝 河北地质大学信息工程学院 22 110 6.0 9.0
2 冯艳红 河北地质大学信息工程学院 3 11 2.0 3.0
3 王改革 中国海洋大学信息科学与工程学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
折扣{0-1}背包问题
差分进化
帝王蝶优化算法
贪心修复策略
近似比
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导