The function optimization and knapsack problem show the effectiveness of PEA.
函数优化和背包问题实验验证了PEA的 有效性.
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函数优化和0-k背包问题实验表明,与量子进化算法和传统遗传算法相比,概率进化算法在适用范围、搜索能力和收敛速度上有明显的优势。
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UEP的优化问题可以重新建模为带额外约束的多选择背包问题。
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求解多目标背包问题的仿真结果表明,所提算法可以快速收敛到较好的Pareto前沿,有很强的鲁棒性。
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Hybrid genetic algorithm for knapsack problem and its application in power system restoration
背包问题混合遗传算法在电力恢复中的应用
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Two Kinds of Expanding Forms of 0-1 Knapsack Problem and Its Solution Methods
0-1背包问题的两种扩展形式及其解法
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And then we solve different scales of knapsack problem with the new algorithm.
然后利用本文构造的算法分别针对不同规模的背包问题进行了求解。
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文章把电力系统的负荷恢复问题建模为带众多约束条件的0-1背包问题,并设计了一种将贪心算法与改进遗传算法结合起来的改进混合遗传算法来对此问题进行求解。
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