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改进膜蜂群算法求解0-1背包问题

         
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针对现有算法在求解大规模0-1背包问题时存在的不足,提出一种改进膜蜂群算法(IABCPS).IABCPS将膜计算(MC)的思想引入人工蜂群(ABC)算法,基于极坐标编码的方式,采用细胞型单层膜结构(OLMS),利用各基本膜中改进人工蜂群算子进行迭代,并结合表层膜实现数据交流;算法通过调整内部参数,实现寻优过程中开发和探索的有效配合.实验结果表明IABCPS在求解小规模背包问题时能准确找到最优解.在求解200个物品的背包问题时,IABCPS相对克隆选择免疫遗传算法(CSIGA)平均结果提高了0.15％,方差降低了97.53％;相对于ABC算法平均结果提高了4.15％,方差降低了99.69％,表现出了良好的寻优能力和稳定性.在与ABCPS求解物品数量为300,500,700,1000的大规模背包问题的比较实验中,IABCPS的平均结果比ABCPS分别高1.25％、3.93％、6.75％和11.21％,且方差与实验次数的商始终维持在个位数,表现出了良好的鲁棒性.

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