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摘要:
为了高效求解具有单连续变量的背包问题(KPC),首先基于高斯误差函数提出了一个新颖S型转换函数,给出了利用该转换函数将一个实向量转换为0-1向量的新方法,由此提出了一个新的二进制粒子群优化(NBPSO)算法;然后,利用KPC的第二数学模型,并且把NBPSO与处理KPC不可行解的有效算法相结合,提出了求解KPC的一个新方法.为了检验NBPSO求解KPC的性能,利用NBPSO求解四类大规模KPC实例,并把所得计算结果与基于其他S、V型转换函数的二进制粒子群优化算法(BPSO)、具有混合编码的单种群二进制差分演化算法(S-HBDE)、具有混合编码的双种群二进制差分演化算法(B-HBDE)和二进制粒子群优化算法(BPSO)等的计算结果相比较.比较结果表明NBPSO不仅平均计算结果更优,而且稳定性更佳,说明NBPSO的性能比其他算法有显著提升.
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文献信息
篇名 基于新颖S型转换函数的二进制粒子群优化算法求解具有单连续变量的背包问题
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 具有单连续变量的背包问题 组合优化问题 二进制粒子群优化算法 S型转换函数
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 先进计算
研究方向 页码范围 461-469
页数 9页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050710
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研究主题发展历程
节点文献
具有单连续变量的背包问题
组合优化问题
二进制粒子群优化算法
S型转换函数
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
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