【摘 要】
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为了更有效地求解0-1背包问题,提出了基于区域分割的差分进化算法（PDE）.为保证变异算子的封闭性,对传统差分进化算法（DE）的变异算子进行了修改.引入区域分割算法以后,解空间中一
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为了更有效地求解0-1背包问题,提出了基于区域分割的差分进化算法（PDE）.为保证变异算子的封闭性,对传统差分进化算法（DE）的变异算子进行了修改.引入区域分割算法以后,解空间中一些没有希望的点被移除,缩小了最优解的搜索范围,增加了找到最优解的概率.将区域分割和贪婪算法相结合,用搜索到的最好解替换了种群中目标函数值最差的个体,保证了种群的多样性.数值实验表明：该算法比文献中的DE算法更稳健,全局搜索能力更强,能以更大的概率找到背包问题的最优解.
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