混合差异演化算法在背包问题中的应用

提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。

一种改进的粒子群算法

粒子群算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优.为了克服这个缺点,提出了一种新的粒子群算法,算法对粒子的速度和位置更新公式进行了改进,使粒子在其最优位置的基础上进行位置更新,增强了算法的寻优能力.通过对5个基准函数的仿真实验,表明了改进算法的有效性.

基于差异演化的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法由于缺乏种群多样性而导致早熟收敛的不利因素.提出了一种把差异演化算法中的后代产生机制引入粒子群优化算法的更新规则中以保持粒子群的种群多样性和加快收敛速度的算法.这种思想能有效改善摆脱极值点的能力.基于几个高维测试函数的试验结果显示,该算法在收敛速度快和精度方面都优于粒子群优化算法.

二进制差异演化算法及其应用

针对传统差异演化算法(Differential Evolution)无法求解采用二进制编码问题的缺点,通过引入"少数服从多数"原则,提出一种解决二进制编码问题的差异演化算法—二进制差异演化算法。5个测试函数和4个背包问题的仿真实验表明了文中提出算法在解决二进制编码问题上的有效性。

应用型本科院校大学数学教学改革的探索

随着我国教育体制的不断深化与改革,应用型本科院校的教学越来越受到重视,特别是大学数学教学。社会对于人才的需求不断提出新要求,因此,应用型本科院校要在教学改革中不断完善探索新的大学数学教学方法,改变老旧的大学数学学习观念等,为学生树立新的学习目标、学习理念,将大学数学的学习与专业课的相关知识点进行有效结合,使学生在学习的过程中全面发展。

解0-1背包问题的二进制差异演化算法

针对传统差异演化算法(DE)无法求解采用二进制编码问题的缺点,通过采用新的变异方法,提出了一种用于求解0-1背包问题的二进制差异演化算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程。通过多个0-1背包问题的仿真试验,表明了该算法在求解0-1背包问题时不仅能达到最优解,而且收敛速度快,同时也验证了算法在解决二进制编码问题上的可行性和有效性。

引入变异算子的粒子群优化算法

粒子群优化算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优。为了克服这个缺点,文中提出了一种引入变异算子的粒子群优化算法,即每次粒子更新后对种群最优位置随机选取其中一维进行变异操作,以增强算法跳出局部最优的能力。通过对5个基准函数的仿真实验,结果表明了新算法的有效性。

求解多维背包问题的改进二进制粒子群算法

针对二进制粒子群算法在求解大规模多维背包问题时存在迭代次数过多、精度不高的不足,提出一种改进的二进制粒子群算法,新算法利用种群个体极值的平均信息和粒子的个体极值决定粒子当前取值的概率,使粒子可以充分利用整个种群的信息,避免算法陷入局部极值,并利用贪婪算法对进化过程中的不可行解进行修复,对背包资源利用不足的可行解进行修正.通过对典型多维背包问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法有良好的全局优化能力和较好的收敛速度.