多维背包问题的新型人类学习优化算法
Novel human learning optimization algorithm for multidimensional knapsack problem
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
针对目前算法求解多维背包时精度低、稳定性差、特别是无法有效求解超大规模算例等问题，提出一种新型人类学习优化算法。首先，基于认知心理学中的记忆理论，在基本人类学习算法中采用哈希函数表示人类在学习过程中的记忆行为，避免重复搜索，提高算法搜索群体多样性；其次，采用认知心理学中的对比认知理论对学习算子选择策略进行自适应调整；最后，采用变邻域搜索操作提升算法局部搜索能力。采用小规模、中等规模、大规模、超大规模共76个多维背包问题的标准测试数据集进行数值实验，并将新算法和二进制粒子群算法、遗传算法、人类学习算法以及融合学习心理学的人类学习算法进行比较。结果表明新算法能够有效求解四种规模算例。与其他算法相比，新算法具有更高的寻优精度和更好的稳定性。此外，对提出的三种优化策略进行分析，测试其对提高算法搜索性能的有效性。
基金项目
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(21YJC630087)
上海市哲学社会科学规划课题(2019BGL014)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0127
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-06] 优先出版
引用本文
张翼鹏, 刘勇, 马良. 多维背包问题的新型人类学习优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0127. (Zhang Yipeng, Liu Yong, Ma Liang. Novel human learning optimization algorithm for multidimensional knapsack problem [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0127. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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