文献类型：期刊文章

作　　者：刘建芹[1] 贺毅朝[2] 顾茜茜[2]

机构地区：[1]石家庄信息工程职业学院,河北石家庄050035 [2]石家庄经济学院信息工程系,河北石家庄050031

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：河北省科技攻关基金项目(05213567);河北省教育厅科技基金项目(2005338)

年　　份：2007

卷　　号：28

期　　号：13

起止页码：3189-3191

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：TP18]