基于改进的群论优化算法求解具有单连续变量背包问题

摘要

为了高效求解具有单连续变量的背包问题(KPC),本文提出一种改进的群论优化算法(IGTOA),在模型KPCM2的基础上求解KPC问题.首先改变了GTOA算法的进化公式,扩大搜索范围,并对不可行解进行修复优化,使得求解KPC问题时效果更好.然后将IGTOA算法求解KPC的结果与ETDE、S-HBDE、B-HBDE算法进行比较,表明IGTOA算法在求解KPC问题时,不仅精度高、平均性能好、稳定性好,而且收敛速度快,是求解KPC问题的一个高效的演化算法.