一種改進膜蜂群算法

　　針對現(xiàn)有算法在求解大規(guī)模0-1背包問題時存在的不足，提出一種改進膜蜂群算法（IABCPS）。IABCPS將膜計算（MC）的思想引入人工蜂群（ABC）算法，基于極坐標編碼的方式，采用細胞型單層膜結(jié)構(gòu)（OLMS），利用各基本膜中改進人工蜂群算子進行迭代，并結(jié)合表層膜實現(xiàn)數(shù)據(jù)交流；算法通過調(diào)整內(nèi)部參數(shù)，實現(xiàn)尋優(yōu)過程中開發(fā)和探索的有效配合。實驗結(jié)果表明IABCPS在求解小規(guī)模背包問題時能準確找到最優(yōu)解。在求解200個物品的背包問題時，IABCPS相對克隆選擇免疫遺傳算法（CSIGA）平均結(jié)果提高了0.15%，方差降低了97. 53%；相對于ABC算法平均結(jié)果提高了4. 15%，方差降低了99. 69%，表現(xiàn)出了良好的尋優(yōu)能力和穩(wěn)定性。在與ABCPS求解物品數(shù)量為300，500，700，1 000的大規(guī)模背包問題的比較實驗中，IABCPS的平均結(jié)果比ABCPS分別高1.25%、3.93070、6.75%和11. 21%，且方差與實驗次數(shù)的商始終維持在個位數(shù)，表現(xiàn)出了良好的魯棒性。