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二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用
引用本文:马慧民,叶春明,张爽.二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用[J].上海理工大学学报,2006,28(1):31-34.
作者姓名:马慧民  叶春明  张爽
作者单位:上海理工大学,管理学院,上海,200093
基金项目:上海市重点学科建设项目
摘    要:提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.

关 键 词:背包问题  粒子群算法  二进制  记忆机制
文章编号:1007-6735(2006)01-0031-04
收稿时间:2005-05-13
修稿时间:2005年5月13日

Binary improved particle swarm optimization algorithm for knapsack problem
MA Hui-min,YE Chun-ming,ZHANG Shuang.Binary improved particle swarm optimization algorithm for knapsack problem[J].Journal of University of Shanghai For Science and Technology,2006,28(1):31-34.
Authors:MA Hui-min  YE Chun-ming  ZHANG Shuang
Affiliation:College of Management, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
Abstract:The binary improved particle swarm optimization(PSO) algorithm for knapsack problem is brought forward,and the detailed realization of the algorithm is illustrated.In order to speed up the convergence,the memory mechanism is implanted in the traditional binary PSO.Some examples in other references are recomputed and both results are compared.It can be found that the algorithm presented is better than genetic algorithm and simulated annealing algorithm in the ability of finding optimal value,the speed and the computation stability.The algorithm proposed can be applied to other discrete optimization problems.
Keywords:knapsack problems  particle swarm optimization algorithm  binary  memory mechanism
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