%0 Journal Article
%T Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm for Solving Dynamic Knapsack Problem<br>一种求解动态背包问题的离散粒子群优化算法
%A LU Jiang-lin
%A HE Zhong-shi
%A CHEN Zi-yu
%A <br>鲁江林
%A 何中市
%A 陈自郁
%J 计算机科学
%D 2012
%I 
%X 动态背包问题(DKP)是一类经典的动态优化问题,可以用来描述许多实际的问题。迄今为止,针对动态背包问题的研究主要集中在遗传算法上,而对粒子群优化算法的研究较少。在离散粒子群优化模型的基础上,引入环境变化的探测以及环境变化后的响应机制,提出一种求解动态背包问题的离散粒子群优化算法(DSDPSO)。将该算法和现有经典的自适应原对偶遗传算法(APDGA)在两个动态背包问题上进行了对比实验,结果表明,DSDPSO算法在环境变化后能迅速地找到最优解并稳定下来,更适合于求解动态背包问题。
%K Particle swarm optimization algorithm
%K Dynamic knapsack problem
%K DSDPSO algorithm
%K Set<br>粒子群优化算法
%K 动态背包问题
%K DSDPSO算法
%K 集合
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=75AFC294F2AFDCB110D03E566977856C&yid=99E9153A83D4CB11&vid=7C3A4C1EE6A45749&iid=9CF7A0430CBB2DFD&sid=1B64850025D0BBBE&eid=D5C73DEF4CF8FAF3&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=0