求解0-1多维背包问题的带独立性与约束同化的帝国主义竞争算法
神经与进化计算
2020-03-17 v1 人工智能
摘要
多维背包问题是一个著名的约束优化问题，具有许多现实世界的工程应用。为解决这一NP困难问题，提出了一种改进的带约束同化帝国主义竞争算法(ICAwICA)。该算法引入了殖民地独立性的概念，即自由选择在经典ICA中同化到帝国帝国主义者或种群中任何其他帝国主义者。此外，实现了一种约束同化过程，将经典ICA同化与革命算子相结合，同时保持种群多样性。本工作研究了所提算法在101个多维背包问题(MKP)基准实例上的性能。实验结果表明，该算法能在所有小规模实例中获得最优解，并在大规模MKP实例上表现出极具竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.2003.06617,
title = {Imperialist Competitive Algorithm with Independence and Constrained Assimilation for Solving 0-1 Multidimensional Knapsack Problem},
author = {Ivars Dzalbs and Tatiana Kalganova and Ian Dear},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06617},
year = {2020}
}
备注
PPSN2020 Submission