多选择背包问题是组合优化中的典型NP难题之一。针对传统蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，提出改进策略。改进的算法通过设置两个自适应变化的种群雄蜂群和雌蜂群，雄蜂群负责与蜂后交叉操作以保持种群的选择压力，雌蜂群负责自适应变异操作以保持种群多样性，蜂后则根据启发式规则主动进化以局部寻优。根据算法实现的核心思想，仿真实验结果表明，提出的改进算法可以有效避免陷入局部最优，同时通过实例也验证了算法的可行性和有效性。
2021-10-11 18:08:13
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多选择背包问题是组合优化中的NP难题之一，采用一种新的智能优化算法——人工蜂群算法进行求解。该算法通过雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂的局部寻优来实现全局最优。基于算法实现的核心思想，用MATLAB编程实现，对参考文献的算例进行仿真测试。与其他算法进行了比较，获得了满意的结果。这说明了算法在解决该问题上的可行性与有效性，拓展了人工蜂群算法的应用领域。
2021-10-11 18:03:34
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