改进型粒子群算法解决多维背包问题

摘要：

　　微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术。将EDA算法与PSO算法结合起来,形成一种新的改进的算法(EPSO)。算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索,以期能更有效解决组合优化问题,最后将EPSO算法用于解决多维背包问题并进行了对比仿真实验。实验结果表明,在解决多维背包问题上,EPSO优于传统的PSO算法以及多种启发式智能算法,与此同时,EPSO算法使用更少的参数,因此更容易实现,运行更加稳定,效果更好。

关键词： 微粒群优化算法 多维背包 组合优化 仿真分析

作者: HAO Chun-mei 郝春梅 WU Bo 吴波

作者单位: Department of Computer Science, Harbin Finance University, Harbin 150030, China 哈尔滨金融学院计算机系,黑龙江哈尔滨150030

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 宁波

会议语种:中文

页码: 129-132

在线出版日期: 2012-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）