遗传退火进化算法在背包问题中的应用
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Genetic annealing evolutionary algorithm applied to the knapsack problem
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    从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发,提出应用遗传退火进化算法求解背包问题,遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程,并通过实际数值计算和结果比较表明,该算法优于遗传算法和模拟退火算法.

    Abstract:

    From the viewpoint of intensifying convergence and reducing dependency of parameters,a genetic annealing evolutionary algorithm that can be applied for solving knapsack problem is proposed.The algorithm combines the advantages and avoids the disadvantages of genetic algorithm and simulated annealing algorithm.It has superiority in performance,efficiency and reliability.The detailed realization of the algorithm is illustrated.By series of numerical computation and comparison of the results,it can be found that the algorithm is better than the other two algorithms.

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引用本文

金慧敏 马良.遗传退火进化算法在背包问题中的应用[J].上海理工大学学报,2004,(6):561-564.

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  • 最后修改日期:2004-02-06
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