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一种求解多维多选择背包问题的分布估计算法

         
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针对多维多选择背包问题(MMKP)局部难以优化的特点,提出将分布估计算法(EDA)应用于优化MMKP问题。为了提升EDA优化局部的能力,以构建待选物品价值权重因子的方式来改进EDA的初始模型和概率模型更新方法;并平衡了极值效应对算法寻优过程的影响,克服了传统EDA局部优化能力不强的缺陷.同时采用新的非可行解的修复机制,维护了机器学习法对概率模型的促进作用,提高了改进算法的全局优化能力。实验结果表明,该算法能够有效地优化MMKP问题,其性能高于传统的优化算法。

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