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摘要:
针对传统二进制群智能算法求解0-1背包问题易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种新的解决离散空间问题的二进制狮群算法BLSO.二进制狮群算法对狮王、母狮和幼狮的位置重新定义,引入反置运算、移动算子和学习算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化处理和充分利用,增强局部搜索能力,进一步提高收敛速度.对9个典型的0-1背包算例进行仿真实验,实验结果表明,该算法不仅可以有效求解0-1背包问题,而且还能够以较快的速度搜索到精度较高的次优解甚至全局最优解,具有较好的稳定性;同时,对高维背包问题的求解与参考算法相比,在寻优时间和精度上更具优势.
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文献信息
篇名 求解0-1背包问题的二进制狮群算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 狮群算法 0-1背包问题 组合约束优化 NP难题
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 2079-2087
页数 9页 分类号 TP18
字数 9881字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.11.024
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 周永权 广西民族大学信息科学与工程学院 198 2214 25.0 38.0
2 杨艳 广州大学华软软件学院游戏系 12 75 5.0 8.0
3 刘生建 广州大学华软软件学院游戏系 16 58 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
狮群算法
0-1背包问题
组合约束优化
NP难题
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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