一種改進膜蜂群算法
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標簽：蜂群算法(2555)
針對現有算法在求解大規模0-1背包問題時存在的不足，提出一種改進膜蜂群算法（IABCPS）。IABCPS將膜計算（MC）的思想引入人工蜂群（ABC）算法，基于極坐標編碼的方式，采用細胞型單層膜結構（OLMS），利用各基本膜中改進人工蜂群算子進行迭代，并結合表層膜實現數據交流；算法通過調整內部參數，實現尋優過程中開發和探索的有效配合。實驗結果表明IABCPS在求解小規模背包問題時能準確找到最優解。在求解200個物品的背包問題時，IABCPS相對克隆選擇免疫遺傳算法（CSIGA）平均結果提高了0.15%，方差降低了97. 53%；相對于ABC算法平均結果提高了4. 15%，方差降低了99. 69%，表現出了良好的尋優能力和穩定性。在與ABCPS求解物品數量為300，500，700，1 000的大規模背包問題的比較實驗中，IABCPS的平均結果比ABCPS分別高1.25%、3.93070、6.75%和11. 21%，且方差與實驗次數的商始終維持在個位數，表現出了良好的魯棒性。
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