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求解多维背包问题的蚁群-拉格朗日松弛混合优化算法被引量：18: 2016年; 针对多维背包问题(MKP)NP-hard、约束强的特点,提出一种高效的蚁群-拉格朗日松弛(LR)混合优化算法.该算法以蚁群优化(ACO)为基本框架,并基于LR对偶信息定义了一种MKP效用指标.ACO使得整体算法具有全局搜索能力,所设计的效用指标将MKP的优化目标与约束条件有机地融合在一起.该指标一方面可以用来定义MKP核问题,降低问题规模;另一方面,可以用作ACO的启发因子,引导算法在有希望的解区域中强化搜索.在大量标准算例上的测试结果表明,所提出算法的鲁棒性较好;与其他已有算法相比,在求解质量和求解效率方面均具有很强的竞争力.; 任志刚赵松云黄姗姗梁永胜; 关键词：多维背包问题蚁群优化拉格朗日松弛核问题

一种基于双空间协同的连续优化问题解聚类算法: 一种基于双空间协同的连续优化问题解聚类算法，计算按照适应度值排序后各候选解与具有更高适应度值的候选解之间的距离，并将最小距离定义为该解的相对距离；最优候选解的相对距离定义为其他候选解的相对距离的最大值；确定距离阈值；根据...; 任志刚黄姗姗孙陈林张爱民梁永胜庞蓓; 文献传递

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梁永胜