核加速遗传算法求解折扣{0-1}背包问题

摘要

针对现有遗传算法求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)易陷入局部最优解,同时存在大量无效交叉变异操作使得算法收敛较慢等问题,本文基于精英保存策略(EGA)和贪心修复算法(GROA),将核算法与遗传算法进行融合,提出求解D{0-1}KP的核加速遗传算法(CEGA).将CEGA用于求解四类大规模D{0-1}KP实例,结果表明:CEGA适用于求解D{0-1}KP,且精确度和收敛速度均好于第一遗传算法(FirEGA).