一种改进的禁忌搜索算法求解背包问题。该算法是巴…

资 源 简 介

一种改进的禁忌搜索算法求解背包问题。该算法是巴…

详 情 说 明

改进的禁忌搜索算法为求解背包问题提供了一种高效方案。该算法在传统禁忌搜索框架基础上引入I&D（Intensification and Diversification）策略，通过动态平衡搜索的集中性与多样性来提升全局寻优能力。

针对传统算法对初始解敏感的问题，研究者设计了两种创新性的变异算子：一种用于跳出局部最优的扰动变异，另一种则致力于在优质解邻域内精细搜索。这种双管齐下的设计既保留了禁忌搜索的局部勘探优势，又通过定向扰动机制克服了早熟收敛缺陷。

实验验证阶段，算法在标准测试集和随机生成问题上均展现出优越性能。特别是处理高维背包问题时，改进后的变异策略能显著减少无效搜索，其解的质量和稳定性较基础版本均有明显提升。这种混合策略为组合优化问题提供了新的解决思路，其设计原理也可扩展至其他NP难问题的求解场景。