【摘 要】
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针对组合优化中的经典背包问题,提出一种基于直觉模糊熵的粒子群-模拟退火算法(IFEPSO-SA).该算法以种群的直觉模糊熵(IFE)为测度,建立一种基于熵值的自适应惯性权重和变异操
【机 构】
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常州工程职业技术学院信息学院,江苏常州,213164
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针对组合优化中的经典背包问题,提出一种基于直觉模糊熵的粒子群-模拟退火算法(IFEPSO-SA).该算法以种群的直觉模糊熵(IFE)为测度,建立一种基于熵值的自适应惯性权重和变异操作的策略,以维持种群的多样性;同时,对粒子群算法进化过程中的局部最优解,进行交换操作和模拟退火机制选择,得到更优的局部最优解和全局最优解,以增强算法的寻优能力.实验结果表明,所提算法具有很好的鲁棒性和寻优能力,能较好地求解0-1背包组合优化问题.
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