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题名基于遗传算法求解折扣{0-1}背包问题的研究
被引量：64
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作者
贺毅朝
王熙照
李文斌
张新禄
陈嶷瑛
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机构
石家庄经济学院信息工程学院
深圳大学计算机与软件学院
石家庄经济学院网络与信息安全实验室
河北师范大学数学与信息科学学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2614-2630,共17页
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基金
国家自然科学基金(71371063)
深圳市科技计划项目(JCYJ2015032414-0036825)
+1 种基金
河北省高等学校科研基金(ZD2016005
Z2013110)资助
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文摘
目前,求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的主要算法是基于动态规划的具有伪多项式时间的确定性算法,当D{0-1}KP实例中各项的价值系数与重量系数在大范围内取值时缺乏实用性.文中基于杰出者保留策略遗传算法(EGA)求解D{0-1}KP,首先建立了D{0-1}KP的两个新的数学模型;然后,为了利用EGA和第一数学模型求解D{0-1}KP,提出了一种处理非正常编码个体的贪心修复与优化算法GROA,并将其与EGA相结合给出了求解D{0-1}KP的第一遗传算法FirEGA;紧接着,利用EGA和第二数学模型求解D{0-1}KP,提出了处理非正常编码个体的另一种有效算法NROA,并将其与EGA相结合给出了求解D{0-1}KP的第二遗传算法SecEGA;最后,利用四类大规模D{0-1}KP实例,确定了FirEGA和SecEGA的交叉概率与变异概率的合理取值,比较了两个算法的实际求解性能.对四类实例的计算结果表明:FirEGA和SecEGA都非常适于求解大规模的难D{0-1}KP实例,均能够得到一个近似比非常接近于1的近似解,并且FirEGA的平均求解性能比SecEGA的更优.
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关键词
折扣{0-1}背包问题
遗传算法
非正常编码个体
贪心策略
修复与优化
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Keywords
discounted{0-1}knapsack problem
genetic algorithm
non-normal coding individual
greedy strategy
repair and optimization
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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