改进的克隆选择算法求解高维背包问题

摘要：

针对克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)求解高维背包问题(knapsack problem,KP)时可行抗体比率低且易于陷入局部搜索的问题,充分挖掘免疫系统的抗体多样性机理,提出了受体编辑机制,并设计了二次修补策略增强约束处理能力,获得了改进的克隆选择算法CSA-ER(clonal selection algorithm with receptor editing and repair).数值实验将CSA-ER与CSA的一系列变体(CSA-M、CSA-E、CSA-MR)及两类其他群智能算法应用于两类KP进行了仿真比较,结果表明CSA-ER具有较强的开采和收敛能力.同时对CSA-ER的3个参数(克隆选择率α、编辑率Tr及基因段基准长度σ)进行了敏感性分析,获得了合适的参数选择策略.

关键词：高维背包问题、克隆选择算法(CSA)、受体编辑机制、修补策略

所属期刊栏目：10

分类号：TP306.03(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61304146;the Science and Technology Foundation of Guizhou Province under Grant No.20152002;the Science and Technology Reward Program for Excellent Creative Talents of Guizhou Province under Grant No.2014255

在线出版日期：2017-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1711-1719