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1. 基于Lévy飞行的差分乌鸦算法求解折扣{0-1}背包问题

刘雪静, 贺毅朝, 路凤佳, 吴聪聪, 才秀凤

计算机应用 2018, 38 (2): 433-442. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071852

摘要（498）

PDF （1349KB）（385）

针对大规模的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP）难以用确定性算法求解的问题，提出了基于Lévy飞行的差分乌鸦算法（LDECSA）。首先，利用混合编码解决D{0-1}KP的第二数学模型的编码问题；其次，利用新的贪心修复与优化算法（NROA）处理求解过程中产生的不可行解；然后，针对乌鸦个体过早陷入局部最优和收敛较慢等缺陷，引入Lévy飞行和差分策略；最后，通过实验确定了感知概率和飞行长度的合理取值以及差分策略的选择。对四类大规模D{0-1}KP实例的计算结果表明：LDECSA非常适合求解大规模D{0-1}KP，能得到满意的近似解。

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2. 基于差分演化策略的混沌乌鸦算法求解折扣{0-1}背包问题

刘雪静, 贺毅朝, 路凤佳, 吴聪聪, 才秀凤

计算机应用 2018, 38 (1): 137-145. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061445

摘要（480）

PDF （1387KB）（367）

针对确定性算法难于求解的各项的重量系数和价值系数在大范围内取值的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP），提出了基于差分演化策略的混沌乌鸦算法（DECCSA）。首先，采用混沌映射生成初始乌鸦种群；然后，采用混合编码方式和贪心修复与优化策略（GROS）解决了D{0-1}KP的编码问题；最后，引入差分演化策略提高算法的收敛速度。对4类大规模D{0-1}KP实例的计算结果表明：DECCSA比遗传算法、细菌觅食算法和变异蝙蝠算法求得的最好值和平均值更优，能得到最优解或更好的近似解，非常适于求解D{0-1}KP。

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3. 变异蝙蝠算法求解折扣{0-1}背包问题

吴聪聪, 贺毅朝, 陈嶷瑛, 刘雪静, 才秀凤

计算机应用 2017, 37 (5): 1292-1299. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1292

摘要（517）

PDF （1156KB）（532）

针对确定性算法难于求解规模大、数据范围广的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP），提出了基于蝙蝠算法的快速求解D{0-1}KP的变异蝙蝠算法（MDBBA）。首先，利用双重编码解决D{0-1}KP的编码问题；其次，将贪心修复与优化算法（GROA）应用于蝙蝠个体适应度计算中，使算法快速得到有效解；然后，选择使用差分演化（DE）的变异策略提高算法的全局寻优能力；最后，蝙蝠个体按一定概率进行Lévy飞行，增强算法探索能力和跳出局部极值的能力。对四类大规模实例的仿真计算表明：MDBBA非常适于求解大规模的D{0-1}KP，比第一遗传算法（FirEGA）和双重编码蝙蝠算法（DBBA）求得的最优值和平均值都更优，MDBBA收敛速度明显快于DBBA。

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4. 基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法

陈嶷瑛, 柴变芳, 李文斌, 贺毅朝, 吴聪聪

计算机应用 2017, 37 (11): 3085-3089. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3085

摘要（513）

PDF （758KB）（518）

针对非负矩阵分解（NMF）半监督社区发现方法随机选择先验约束，导致提升相同性能需要更多约束信息的问题，提出一种基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法——ALS_GNMF。在迭代框架下，首先，主动选择不确定性高且对社区划分指导性强的链接对作为先验信息；其次，为主动选择的链接对增加must-link约束，增强社区间连接，生成先验矩阵；同时，增加cannot-link约束，减弱社区间连接，修改邻接矩阵；最后，将先验矩阵作为正则项，加入基于NMF的最优化目标函数，并融合网络拓扑结构信息，以期用较少的先验信息，达到较高的社区发现准确性和鲁棒性。实验结果表明，ALS_GNMF算法在真实网络及人工网络上，相同的先验比例下，性能比未采用迭代框架和主动策略的NMF半监督社区发现方法有更大的提升，且在结构不清晰的网络中表现稳定。

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5. 基于差分策略的混沌乌鸦算法求解折扣{0-1}背包问题

刘雪静贺毅朝路凤佳吴聪聪才秀凤

录用日期: 2017-08-21

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6. 基于Lévy飞行的差分乌鸦算法求解折扣{0-1}背包问题

刘雪静贺毅朝路凤佳吴聪聪才秀凤

录用日期: 2017-09-08