【摘 要】
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为了提高背包问题求解的性能,针对标准粒子群优化算法局部搜索能力差、收敛速度慢等缺陷,引入粒子速度权重值自适应调整策略对背包问题求解进行建模,并采用2个具体的背包问题
【出 处】
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内蒙古师范大学学报：自然科学汉文版
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目（2014ZRB019MQ）
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为了提高背包问题求解的性能,针对标准粒子群优化算法局部搜索能力差、收敛速度慢等缺陷,引入粒子速度权重值自适应调整策略对背包问题求解进行建模,并采用2个具体的背包问题解测试了改进粒子群优化（IPSO）算法的性能.测试结果表明,相对于对比算法,IPSO算法具有更优寻优能力和收敛速度,不仅能获得更高精度的背包问题求解,而且提高了背包问题求解的稳定性,尤其对于大规划的背包问题,优势十分显著.
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