竞争驱动的双种群遗传算法改进及0/1背包问题应用

双种群遗传算法的改进及其应用研究主要关注了遗传算法的优化方向，特别是针对传统双种群遗传算法（DPGA）进行深入探讨。该算法的基本构架是基于两个相对独立且并行运行的种群，每个种群各自执行进化过程。传统的双种群设计旨在通过两个群体之间的协作与竞争来增强搜索效率，避免早熟现象，即过早收敛于局部最优。 作者提出了一种名为竞争双种群遗传算法（CDPGA），在此基础上引入了竞争机制。这个改进的关键在于通过增加种群间的竞争，激发新的个体出现，保持种群多样性。在CDPGA中，两个核心参数被着重讨论：竞争种群规模和生命点。竞争种群规模决定了参与竞争的个体数量，而生命点则涉及个体在竞争中的生存策略，这两者对于算法性能有显著影响。 实验部分，作者将CDPGA与其他常规双种群遗传算法进行了对比，结果显示在寻找最优解的精确度和达到最优解的概率上，CDPGA表现出了明显的优越性。特别是在处理0/1背包问题时，问题的复杂性和约束性促使作者对算法进行了进一步的调整。通过加入贪婪修补算子，CDPGA能够有效地解决不同规模的背包问题，这证明了它在解决组合优化问题上的有效性。 关键词：双种群遗传算法、竞争机制、0/1背包问题。这篇文章不仅提供了对传统遗传算法的改良思路，还为处理实际问题如0/1背包问题提供了一种新颖且高效的解决方案。通过竞争驱动的进化策略，CDPGA展示了在提高搜索效率和解决问题复杂性方面的潜力，为遗传算法在优化领域中的应用开辟了新的研究方向。