【摘 要】
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实际生产生活中大量多选一的问题都可以转为多选择背包问题(MCKP),但MCKP是一个经典的NP难问题,因此对于超大规模MCKP而言,往往只能利用粒子群算法、狼群算法、鱼群算法等群
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.11871059),四川省教育厅自然科学基金(No.18ZA0469),西华师范大学校级科研团队(No.CXTD2015-4),西华师范大学英才基金(No.17YC385),西华师范大学青年教师科研基金专项(No.19D035)
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实际生产生活中大量多选一的问题都可以转为多选择背包问题(MCKP),但MCKP是一个经典的NP难问题,因此对于超大规模MCKP而言,往往只能利用粒子群算法、狼群算法、鱼群算法等群智能算法对问题进行求解.对于群智能算法而言,高效快捷的贪心算法对于初始解的生成起着至关重要的作用.基于凸帕累托算法(CPA),提出一种能够快速求解线性支配子集的改进帕累托算法(IPA).IPA首先选择各类项集的质量最小项,然后计算所有物品的价值密度,最后按照价值密度从高到低选择对物品进行贪心选择,若贪心选择项的价值大于其所在项集原
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