基于离散微粒群算法求解背包问题研究

摘要：

微粒群算法(PSO)是一种新的演化算法,主要用于求解数值优化问题.基于离散微粒群算法(DPSO)分别与处理约束问题的罚函数法和贪心变换方法相结合,提出了求解背包问题的两个算法:基于罚函数策略的离散微粒群算法(PFDPSO)和基于贪心变换策略的离散微粒群算法(GDPSO).通过将这两个算法与文献[7]中的混合微粒群算法(Hybrid_PSO)进行数值计算比较发现:对于求解大规模的背包问题,GDPSO非常优秀,其求解能力优于Hybrid_PSO和PFDPSO,是求解背包问题的一种非常有效的方法.

关键词：微粒群算法、背包问题、贪心变换法、罚函数法、遗传算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：河北省科技攻关项目05213567;河北省教育厅科研项目2005338

在线出版日期：2007-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3189-3191,3204