[目的]针对组合优化中的经典背包问题,提出了一种用于求解0-1背包问题的改进正弦余弦算法.[方法]按幂递减函数自适应调整参数r1,较好地平衡算法的全局探索与局部开发能力;利用采蜜蜂算子和贪婪选择策略,加快算法的收敛速度,提高算法优化精度;通过侦察蜂算子,增加种群多样性,防止算法陷入局部最优;采用贪心变换算法和修正连续解算法对求解过程中的不可行解进行修复.[结果]求解10个经典0-1背包问题的仿真实验表明,改进算法在收敛速度、求解精度和成功率等方面明显优于基本正弦余弦算法,并与其它改进智能算法的优化结果相当.[结论]改进算法具有较高的优化性能,能较好地求解0-1背包问题.
智能优化算法 正弦余弦算法 人工蜂群算法 贪心变换算法 贪婪选择 0-1背包问题