计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
34期
44-46,63
,共4页
遗传算法%背包问题%解码%模拟退火%精英选择
遺傳算法%揹包問題%解碼%模擬退火%精英選擇
유전산법%배포문제%해마%모의퇴화%정영선택
针对传统遗传算法(SGA)容易“早熟”的不足,提出一种求解0-1背包问题(KP)的改进遗传算法.借鉴二重结构编码的解码处理方法设计了一种新解码方法,在保证解可行性的同时修正种群中无对应可行解的个体；采用模拟退火算法和改进的精英选择算子改进SGA.实例仿真结果验证了改进遗传算法在进化效率和最优解搜索能力上的优越性.
針對傳統遺傳算法(SGA)容易“早熟”的不足,提齣一種求解0-1揹包問題(KP)的改進遺傳算法.藉鑒二重結構編碼的解碼處理方法設計瞭一種新解碼方法,在保證解可行性的同時脩正種群中無對應可行解的箇體；採用模擬退火算法和改進的精英選擇算子改進SGA.實例倣真結果驗證瞭改進遺傳算法在進化效率和最優解搜索能力上的優越性.
침대전통유전산법(SGA)용역“조숙”적불족,제출일충구해0-1배포문제(KP)적개진유전산법.차감이중결구편마적해마처리방법설계료일충신해마방법,재보증해가행성적동시수정충군중무대응가행해적개체；채용모의퇴화산법화개진적정영선택산자개진SGA.실례방진결과험증료개진유전산법재진화효솔화최우해수색능력상적우월성.
