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一种求解多维背包问题的小世界算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对遗传算法求解复杂组合优化问题时出现早熟收敛和种群多样性丧失等问题,提出了一种解决多维背包问题的二进制编码小世界算法(BSWA).BSWA算法依据社会学中的小世界现象搜索机理,采用类似遗传变异操作的局部搜索,而非遗传算法中的交叉操作.针对多维背包问题的多约束性,BSWA算法还按照价值资源比大小对不可行解进行贪婪修正,以保证求解的正确性.与遗传算法相比,BSWA可以在一定程度上克服早熟收敛,在保持种群多样性和求解精度方面均体现出较大的优势,具有解决复杂组合优化问题的潜力.对55个标准的多约束0-1背包问题进行了50次随机实验,结果表明,BSWA算法对于其中72.73%的问题可以次次获得最优解,对于其他不能次次求解到最优解的问题,也可以获得非常接近全局最优解的满意解. 相似文献
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一种具有跟踪替代特征的小世界算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对简单小世界算法在优化复杂函数时出现的停滞现象,提出对搜索进行跟踪、对停滞节点进行更替的策略.对每个搜索节点,从搜索的第1代开始进行跟踪,记录节点在每个传递位置停留的次数,当停滞次数超出设定值时便认为该节点进入停滞状态,在搜索空间中随机生成一个节点替代该停滞节点,以保证搜索的高效性.仿真试验表明,改进算法有效地克服了原算法的停滞现象,与原算法相比,改进算法种群多样性好、优化效率高、鲁棒性强,并具备解决更复杂工程优化问题的潜能. 相似文献
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