【摘 要】
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背包问题(KP)是经典的NP-Hard难组合优化问题之一,多维背包问题(MKP)对背包问题增加多维的约束,大大增加了求解难度,该问题在资源分配和资金预算等方面具有重要的应用。蚁群
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背包问题(KP)是经典的NP-Hard难组合优化问题之一,多维背包问题(MKP)对背包问题增加多维的约束,大大增加了求解难度,该问题在资源分配和资金预算等方面具有重要的应用。蚁群算法(ACO)作为一种比较新的元启发算法,目前在一些路径选择优化问题上的应用效果显著,但是关于ACO在MKP问题上应用的论述还很少。本文通过对MKP问题研究现状的分析,提出一个新的蚁群优化算法Core-ACO,对问题实例的地形分析和基于效率函数的核心概念进行研究。通过利用适应度地形分析MKP问题解空间的特性,将适用于MKP的解优化法和核心区局部搜索方法融入ACO算法中。通过向可能的收敛方向提高搜索的纵向探测,增强算法局部搜索能力,成功的把Core-ACO算法运用于解MKP问题。通过实验发现,此算法在取得很好所得解质量的前提下,有效减小搜索空间。
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