典型文献
用于求解民船装载问题的R-CS-PSO混合改进算法
文献摘要：
民船装载问题是一个多约束背包问题,解决的是资源优化分配的问题,通过合理的方式对需装载的物品进行船只分配,以取得最大价值,也就是舰船装载的最优方案.本文通过对需解决的问题进行分析,将布谷鸟搜索算法搜索范围广但计算精度不高和粒子群算法收敛速度快但容易陷入局部最优的特点结合起来,进行取长补短,改进提出了分阶段随机布谷鸟粒子群智能优化算法,并用此算法来解决舰船装载问题.通过验证此算法相较之前的算法搜索范围广、收敛速度快、能取得较好的解,有效的解决了此问题,并可在实际中进行推广应用.
文献关键词：
民船装载;背包问题;布谷鸟优化算法;粒子群搜索算法;R-CS-PSO混合算法
中图分类号：
作者姓名：
赵小康;卢厚清
作者机构：
陆军工程大学,江苏 南京 210014;31151部队,江苏 南京 210016
文献出处：
引用格式：
[1]赵小康;卢厚清-.用于求解民船装载问题的R-CS-PSO混合改进算法)[J].机电产品开发与创新,2022(06):9-13
A类：
民船装载,布谷鸟优化算法
B类：
装载问题,CS,PSO,改进算法,一个多,多约束,背包问题,资源优化,优化分配,行船,船只,舰船,最优方案,布谷鸟搜索算法,搜索范围,计算精度,粒子群算法,收敛速度,局部最优,取长补短,分阶段,群智能优化算法,较之,能取,粒子群搜索算法,混合算法
AB值：
0.279809
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