应用知识进化原理求解背包问题的算法研究

严太山; 郭观七; 李文彬

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以知识进化论哲学思想为基础, 提出一种应用知识进化原理求解背包问题的算法(简称为KP-KEA), 利用Banach压缩映射原理证明了算法的全局收敛性. 该算法使用传承算子来传承知识库中的优秀知识个体, 利用创新算子来产生新知识个体, 利用更新算子来更新知识库, 在它们的共同作用下实现知识的进化, 最后从知识库的最优知识个体中获取背包问题的最优解. 实例表明, 该算法在求解背包问题时取得了良好的效果, 其收敛速度和最优解的质量均优于常用的遗传算法. 该算法同样适用于其他约束优化问题的求解.

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来源
《湖南理工学院学报（自然科学版）》 |2017年第4期|8-13|共6页
作者
严太山; 郭观七; 李文彬;
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作者单位

湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006;

湖南理工学院复杂工业物流系统智能控制与优化湖南省重点实验室, 湖南岳阳 414006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
背包问题求解; 知识进化原理; 全局收敛性分析; 约束优化;

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