[发明专利]一种解决0-1背包问题的自适应遗传退火计算方法

摘要

本发明涉及一种解决0-1背包问题的自适应遗传退火计算方法，该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制，使得当前最优个体始终保持在种群里，并结合自适应交叉、变异概率，扩大种群的搜索范围，继而引入模拟退火算法，加快迭代后期算法的收敛速度。最后，把改进后的自适应遗传退火算法应用于0/1背包中，实验结果表明自适应遗传退火算法能获得比标准遗传算法、自适应遗传算法更满意的效果。具有收敛速度、寻优能力和稳定性高的优点，特别适合解决解决高维约束优化问题。

主权项

一种解决0‑1背包问题的自适应遗传退火计算方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1）设定算法参数，包括群体规模popsize，染色体长度chromlong，退火初始温度T0，退温系数k等；2）产生初始种群pop(0)；3）根据适应函数对群体中每一个个体的适应度值作出评价，并判断其是否符合优化准则，若符合，输出最佳个体及其代表的最优解，并结束计算；否则执行以下步骤；a）进行遗传操作，选择策略采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制，最优保存数目设为2，交叉、变异操作采用自适应交叉、变异概率，产生SA初始群体sa‑pop；b）模拟退火操作，接受条件采用Metropolis准则并判别能否进入下一代群体；进行popsize次迭代产生下一代群体pop(i+1)；c）执行退温操作，并令i=i+1；判断是否达到终止条件，是的话则终止，否则返回第3）步。