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Quantum-Inspired Wolf Pack Algorithm to Solve the 0-1 Knapsack Problem

机译：量子启发式Wolf Pack算法解决0-1背包问题

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This paper proposes a Quantum-Inspired wolf pack algorithm (QWPA) based on quantum encoding to enhance the performance of the wolf pack algorithm (WPA) lo solve the 0-1 knapsack problems. There are two important operations in QWPA: quantum rotation and quantum collapse. The first step enables the population to move to the global optima and the second step helps to avoid the trapping of individuals into local optima. Ten classical and four high-dimensional knapsack problems are employed to test the proposed algorithm, and the results are compared with other typical algorithms. The statistical results demonstrate the effectiveness and global search capability for knapsack problems, especially for high-level cases.
机译：为了解决0-1背包问题，提出了一种基于量子编码的量子启发式狼群算法（QWPA），以提高狼群算法（WPA）的性能。 QWPA中有两个重要的操作：量子旋转和量子崩溃。第一步使总体趋于全局最优，而第二步则有助于避免个体陷入局部最优状态。用十个经典的和四个高维背包问题测试该算法，并将结果与​​其他典型算法进行比较。统计结果证明了背包问题（特别是高级案例）的有效性和全局搜索能力。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2018年第7期|5327056.1-5327056.10|共10页
  • 作者

    Gao Yangjun; Zhang Fengming; Zhao Yu; Li Chao;

  • 作者单位

    Air Force Engn Univ, Xian, Shanxi, Peoples R China;

    Air Force Engn Univ, Xian, Shanxi, Peoples R China;

    Air Force Engn Univ, Xian, Shanxi, Peoples R China;

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