华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2010, Vol. 38 ›› Issue (4): 141-146.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.04.026

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一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

陈自郁 何中市 何静媛   

  1. 重庆大学 计算机学院, 重庆 400030
  • 收稿日期:2009-02-12 修回日期:2009-10-15 出版日期:2010-04-25 发布日期:2010-04-25
  • 通信作者: 陈自郁(1976-),女,博士,讲师,主要从事计算智能、机器学习研究. E-mail:chenziyu@cqu.edu.cn
  • 作者简介:陈自郁(1976-),女,博士,讲师,主要从事计算智能、机器学习研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(30771446); 国家“863”计划项目(2007AA01Z423); 国家重大专项项目(2008ZX07315-001); 重庆市自然科学基金资助项目(2007BB2134)

Discrete Particle Swarm Optimization Model for Set-Based Combinatorial Optimization Problems

Chen Zi-yu  He Zhong-shi  He Jing-yuan   

  1. College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400030,China
  • Received:2009-02-12 Revised:2009-10-15 Online:2010-04-25 Published:2010-04-25
  • Contact: 陈自郁(1976-),女,博士,讲师,主要从事计算智能、机器学习研究. E-mail:chenziyu@cqu.edu.cn
  • About author:陈自郁(1976-),女,博士,讲师,主要从事计算智能、机器学习研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(30771446); 国家“863”计划项目(2007AA01Z423); 国家重大专项项目(2008ZX07315-001); 重庆市自然科学基金资助项目(2007BB2134)

摘要: 针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型。为了符合集合的特点,该模型将集合的概念和运算引入到粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则。为了验证此模型的性能,将其应用到典型的变长集合组合优化问题—背包问题中。实验结果表明,基于该模型的算法具有强的寻优能力和好的稳定性。

关键词: 群智能, 离散粒子群优化, 集合, 组合优化, 背包问题

Abstract:

Proposed in this paper is a discrete particle swarm optimization model to solve set-based combinatorial optimization problems.The model introduces set concepts and operations in the particle swarm optimization,defines a search space of variable set and redefines the velocity and location of particles as well as the operators working in the defined search space.Thus,it possesses the characteristics of both particle swarm optimization and set-based combinatorial optimization.Finally,the proposed model is applied to the knapsack problem,a typical set-based combinatorial optimization problem,and it is compared with the binary particle swarm optimization(BPSO).The results indicate that the proposed model is of stronger searching ability and higher stability.

Key words: set, combinatorial optimization, discrete particle swarm optimization, knapsack problem