文献类型：期刊文章

作　　者：刘生建[1] 杨艳[1] 周永权[2]

LIU Sheng-jian;YANG Yan;ZHOU Yong-quan(Department of Game,South China Institute of Software Engineering,Guangzhou University,Guangzhou 510990;College of Information and Computer Science,Guangxi University for Nationalities,Nanning 530006,China)

机构地区：[1]广州大学华软软件学院游戏系,广东广州510990 [2]广西民族大学信息科学与工程学院,广西南宁530006

出　　处：《计算机工程与科学》

基　　金：广东高校省级重点平台和重大科研项目(2016KTSCX189);广东省普通高校重点科研平台和科研项目(2018KQNCX392);广州大学华软软件学院科研项目(ky201823)

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：11

起止页码：2079-2087

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、INSPEC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统二进制群智能算法求解0-1背包问题易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种新的解决离散空间问题的二进制狮群算法BLSO。二进制狮群算法对狮王、母狮和幼狮的位置重新定义,引入反置运算、移动算子和学习算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化处理和充分利用,增强局部搜索能力,进一步提高收敛速度。对9个典型的0-1背包算例进行仿真实验,实验结果表明,该算法不仅可以有效求解0-1背包问题,而且还能够以较快的速度搜索到精度较高的次优解甚至全局最优解,具有较好的稳定性;同时,对高维背包问题的求解与参考算法相比,在寻优时间和精度上更具优势。

关 键 词：狮群算法  0-1背包问题  组合约束优化  NP难题

分 类 号：TP18]