【摘 要】
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针对折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP),当问题规模较大时,精确算法求解比较困难。基于此,将贪心核加速算子与猴群算法融合提出一种混合猴群算法(MMA)用于求解D{0-1}KP问题。同时
【机 构】
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西华师范大学数学与信息学院,西华师范大学计算方法与应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:11871059),四川省教育厅自然科学基金项目(编号:18ZA0469),西华师范大学英才科研基金项目(编号:17YC385),西华师范大学校级科研团队(编号:CXTD2015-4)资助
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针对折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP),当问题规模较大时,精确算法求解比较困难。基于此,将贪心核加速算子与猴群算法融合提出一种混合猴群算法(MMA)用于求解D{0-1}KP问题。同时在MMA算法的爬过程中引入诱导因子,避免爬过程陷入局部最优,再利用修复策略对不可行解进行修复。通过仿真实验,结果表明MMA算法求解大规模D{0-1}KP问题的计算性能有效,求解结果可行。
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