计算机与现代化 ›› 2012, Vol. 1 ›› Issue (9): 140-142.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.09.035
吕聪颖1,胡平2,刘炯2
LV Cong-ying1, HU Ping2, LIU Jiong2
摘要: 提出对基本遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的改进策略,并将其应用于多约束0-1背包问题(Multi-constrained 0-1 Knapsack Problems,MKP)的求解。改进策略主要有:将线性规划松弛法求得的MKP的解作为初始解,另外为了避免种群多样化的丧失,将复杂的修复操作和局部优化操作应用于每一个最近产生的解。最后,对大规模测试数据的标准集进行实验,并将该算法与先前的方法进行比较,结果表明新的遗传算法在大多数时间能够更快速地收敛到较优解。