机会约束的多选择背包问题的遗传算法求解

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作者 李炫锋 刘晟材 唐珂 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1378-1385,共8页

机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA... 机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。 展开更多

关键词 组合优化问题 机会约束的多选择背包问题 遗传算法 动态规划 精确算法 近似算法

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求解多选择背包问题的改进差分演化算法 被引量：15

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作者 贺毅朝 寇应展 陈致明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第9期1682-1685,共4页

首先将差分演化算法(DEA)的演化机制归结为差异算子(DO)和选择算子(SO)的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题(MCKP),通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出... 首先将差分演化算法(DEA)的演化机制归结为差异算子(DO)和选择算子(SO)的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题(MCKP),通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出了一种求解MCKP问题的改进差分演化算法(MDEA),第一次将DEA用于求解组合最优化问题.对经典MCKP问题实例的计算表明:MDEA算法不但是可行的,而且是高效的. 展开更多

关键词 差分演化算法 多选择背包问题 个体编码 差异算子

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基于改进的蜂群遗传算法求解多选择背包问题 被引量：3

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作者 吴迪 杨欣宇 +1 位作者 王崇 李卫平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第6期1632-1634,共3页

多选择背包问题是组合优化中的典型NP难题之一。针对传统蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出改进策略。改进的算法通过设置两个自适应变化的种群雄蜂群和雌蜂群,雄蜂群负责与蜂后交叉操作以保持种群的选择压力,雌蜂... 多选择背包问题是组合优化中的典型NP难题之一。针对传统蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出改进策略。改进的算法通过设置两个自适应变化的种群雄蜂群和雌蜂群,雄蜂群负责与蜂后交叉操作以保持种群的选择压力,雌蜂群负责自适应变异操作以保持种群多样性,蜂后则根据启发式规则主动进化以局部寻优。根据算法实现的核心思想,仿真实验结果表明,提出的改进算法可以有效避免陷入局部最优,同时通过实例也验证了算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 多选择背包问题 蜂群遗传算法 双种群 主动进化

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多选择背包问题的元胞萤火虫算法 被引量：2

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作者 程魁 马良 刘勇 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第14期70-72,共3页

为有效求解多选择背包问题,基于元胞自动机的原理和萤火虫算法,提出一种求解多选择背包问题的元胞萤火虫算法。将元胞及其邻居引入到算法中来保持种群的多样性,利用元胞的演化规则进行局部优化,避免算法陷入局部极值。通过对典型多选择... 为有效求解多选择背包问题,基于元胞自动机的原理和萤火虫算法,提出一种求解多选择背包问题的元胞萤火虫算法。将元胞及其邻居引入到算法中来保持种群的多样性,利用元胞的演化规则进行局部优化,避免算法陷入局部极值。通过对典型多选择背包问题的仿真实验和其他算法的比较,表明该算法可行有效,有良好的全局优化能力。 展开更多

关键词 萤火虫算法 元胞自动机 多选择背包问题 优化

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多选择背包问题的人工蜂群算法 被引量：5

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作者 韩燕燕 马良 赵小强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期862-864,共3页

多选择背包问题是组合优化中的NP难题之一,采用一种新的智能优化算法——人工蜂群算法进行求解。该算法通过雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂的局部寻优来实现全局最优。基于算法实现的核心思想,用MATLAB编程实现,对参考文献的算例进行仿真测试... 多选择背包问题是组合优化中的NP难题之一,采用一种新的智能优化算法——人工蜂群算法进行求解。该算法通过雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂的局部寻优来实现全局最优。基于算法实现的核心思想,用MATLAB编程实现,对参考文献的算例进行仿真测试。与其他算法进行了比较,获得了满意的结果。这说明了算法在解决该问题上的可行性与有效性,拓展了人工蜂群算法的应用领域。 展开更多

关键词 多选择背包问题 人工蜂群算法 组合优化 智能优化算法

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用遗传算法实现罚函数法解多选择背包问题 被引量：15

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作者 鲍江宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第17期4518-4520,4524,共4页

多选择背包问题最为复杂,传统的整数规划算法难以适用。另僻蹊径,采用数学上的罚函数法来求解。对罚函数法进行改进,使得能对多选择背包问题的数学模型进行求解。重点研究了如何把3种约束条件转化成目标函数的惩罚项。再从遗传算法的角... 多选择背包问题最为复杂,传统的整数规划算法难以适用。另僻蹊径,采用数学上的罚函数法来求解。对罚函数法进行改进,使得能对多选择背包问题的数学模型进行求解。重点研究了如何把3种约束条件转化成目标函数的惩罚项。再从遗传算法的角度,来研究如何实现这种新的罚函数法。最终使用VisualC++6编程实现,并与前人的算法进行比较,取得了较好的效果。 展开更多

关键词 多选择背包问题 遗传算法 罚函数法 基因表示 精英策略

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基于图论求解多选择背包问题 被引量：2

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作者 李炯城 鲍江宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第13期3144-3147,共4页

多选择背包问题涉及的约束条件种类最多,在背包问题的各种变形中最为复杂。使用动态规划的思想,巧妙地把这个组合优化领域的问题转化成图论上求最短路径的问题。因为标准的Dijkstra算法只能找出两个节点间的一条最短路径,为了克服这个问... 多选择背包问题涉及的约束条件种类最多,在背包问题的各种变形中最为复杂。使用动态规划的思想,巧妙地把这个组合优化领域的问题转化成图论上求最短路径的问题。因为标准的Dijkstra算法只能找出两个节点间的一条最短路径,为了克服这个问题,对该算法进行了改进。对案例的测试表明,该算法能成功地算出多选择背包问题的全部最优解。首次把动态规划、图论算法共同应用到多选择背包问题,既能发挥动态规划的理论优势来大大减少计算量,又能充分利用图论的已有成果。 展开更多

关键词 多选择背包问题 图论 最短路径算法 动态规划 多阶段决策过程图

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多重群体遗传算法在多选择背包问题中的应用 被引量：3

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作者 叶宇风 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第12期3442-3443,3464,共3页

在解决多选择背包问题中,引入了多重群体遗传算法作为求解方法,根据此问题的特点,制定了具体的杂交、变异方法,设计了遗传算法。在算法中以目标函数加惩罚函数为适应值评价函数,采用新陈代谢的跨世代选择策略,以更好地保持进化过程中的... 在解决多选择背包问题中,引入了多重群体遗传算法作为求解方法,根据此问题的特点,制定了具体的杂交、变异方法,设计了遗传算法。在算法中以目标函数加惩罚函数为适应值评价函数,采用新陈代谢的跨世代选择策略,以更好地保持进化过程中的遗传多样性。实践表明,引入了多重群体遗传算法之后,求解此问题效率有明显的改善与提高。 展开更多

关键词 多重群体遗传算法 多选择背包问题 种群 遗传算法

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差异演化算法求解多选择背包问题 被引量：2

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作者 王研 王志刚 《科学技术与工程》 2011年第34期8405-8408,共4页

多选择背包问题是典型的NP难题。建立了多选择背包问题的数学模型。设计了差异演化算法对其进行求解。通过对其它文献中实例的仿真试验和结果对比,表明了算法求解多选择背包问题的可行性和有效性。

关键词 差异演化算法 多选择背包问题 优化

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改进帕累托算法求解超大规模多选择背包问题 被引量：3

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作者 杨洋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1205-1212,共8页

实际生产生活中大量多选一的问题都可以转为多选择背包问题(MCKP),但MCKP是一个经典的NP难问题,因此对于超大规模MCKP而言,往往只能利用粒子群算法、狼群算法、鱼群算法等群智能算法对问题进行求解.对于群智能算法而言,高效快捷的贪心... 实际生产生活中大量多选一的问题都可以转为多选择背包问题(MCKP),但MCKP是一个经典的NP难问题,因此对于超大规模MCKP而言,往往只能利用粒子群算法、狼群算法、鱼群算法等群智能算法对问题进行求解.对于群智能算法而言,高效快捷的贪心算法对于初始解的生成起着至关重要的作用.基于凸帕累托算法(CPA),提出一种能够快速求解线性支配子集的改进帕累托算法(IPA).IPA首先选择各类项集的质量最小项,然后计算所有物品的价值密度,最后按照价值密度从高到低选择对物品进行贪心选择,若贪心选择项的价值大于其所在项集原有选择项,则进行迭代.仿真实验结果表明:IPA相比于CPA,求解速度平均提升98.86%.且PSO-IPA求解精度平均提升28.92%. 展开更多

关键词 多选择背包问题 贪心算法 大数据 帕累托前沿 凸优化 群智能算法 整数优化

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模糊人工蜂群算法的多选择多维背包问题求解 被引量：1

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作者 柳寅 马良 黄钰 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第5期98-103,共6页

针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局... 针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对多选择多维背包问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 智能优化算法 模糊规则 模糊人工蜂群算法 多选择多维背包问题

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大型产品结构优化问题的病毒进化遗传算法 被引量：14

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作者 胡仕成 徐晓飞 战德臣 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期202-205,共4页

针对一种大型产品结构的质量一成本优化问题,设计了一种病毒进化遗传算法,提出了相应的编码解码方案和适应度的计算。病毒进化遗传算法是一种协同进化算法,既实现了遗传操作在父子代群体间纵向继承进化信息进行全局搜索的功能,也实现了... 针对一种大型产品结构的质量一成本优化问题,设计了一种病毒进化遗传算法,提出了相应的编码解码方案和适应度的计算。病毒进化遗传算法是一种协同进化算法,既实现了遗传操作在父子代群体间纵向继承进化信息进行全局搜索的功能,也实现了病毒感染操作在同一代群体中横向传播进化信息进行局部搜索的功能,从而可以比遗传算法较快获得问题的满意解。最后给出了病毒进化遗传算法的试验仿真结果。 展开更多

关键词 病毒进化遗传算法 产品结构 优化决策 0/1多选择背包问题

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QoS需求驱动的服务配置框架 被引量：1

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作者 鲁红金 胡剑军 张文博 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第24期5825-5829,5834,共6页

为支持服务质量敏感的基于组件的分布式应用的开发,中间件需要为组件提供并配置各种服务质量服务的非功能性属性。目前的组件架构提供的服务配置方式大多是静态的,且没有考虑不同客户的需求。在对EJB架构进行研究的基础上,提出一种服务... 为支持服务质量敏感的基于组件的分布式应用的开发,中间件需要为组件提供并配置各种服务质量服务的非功能性属性。目前的组件架构提供的服务配置方式大多是静态的,且没有考虑不同客户的需求。在对EJB架构进行研究的基础上,提出一种服务质量需求驱动的服务配置框架。研究了根据客户的服务质量需求,在组件实例级别自动生成服务配置决策并实施,实现对不同客户服务差分处理。框架是一个基于服务配置的决策模型,通过多选择背包问题生成服务配置策略。最后通过一个应用实例对框架进行了验证。 展开更多

关键词 企业组件 组件中间件 服务质量 服务配置 多选择背包问题

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