ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Nature-Inspired Optimization Algorithms in Knapsack Problem: A Review

العنوان بلغة أخرى: خوارزميات الأمثلية المستوحاة من الطبيعة لحل مسألة حقيبة الظهر: مراجعة مقال
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: Basheer, Ghalya Tawfeeq (Author)
مؤلفين آخرين: Algamal, Zakariya Yahya (Co-Author)
المجلد/العدد: ع30
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 55 - 72
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1062117
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Combinatorial Optimization Problem | NP-Hard Problem | 0-1 Knapsack Problem | Meta-Heuristic Algorithms
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: أصبحت الخوارزميات المستوحاة من الطبيعة لها مجال واسع للبحث في السنوات الأخيرة. وبعض هذه الخوارزميات أثبتت كفاءتها في حل مسائل الامثلية التوافقية خاصة مسألة حقيبة الظهر وفي هذا البحث استعرضنا مفاهيم أربع خوارزميات هي: particle swarm optimization, firefly algorithm, flower pollination algorithm and monarch butterfly optimization. لحل مسألة حقيبة الظهر كمثال على مسائل الأمثلية التوافقية الصعبة NP-hard problem. وبالاستناد إلى 20 حالة من مسألة حقيبة الظهر وبأحجام مختلفة أظهرت النتائج الحسابية أن خوارزمية binary flower pollination algorithm لديها القدرة على إيجاد أفضل الحلول في وقت معقول مقارنة بالخوارزميات المستخدمة الأخرى.

Meta-heuristic algorithms have become an arising field of research in recent years. Some of these algorithms have proved to be efficient in solving combinatorial optimization problems, particularly knapsack problem. In this paper, four meta-heuristic algorithms are presented particle swarm optimization, firefly algorithm, flower pollination algorithm and monarch butterfly optimization in solving knapsack problem as example of NP-hard combinational optimization problems. Based on twenty 0-1 knapsack problem instances, the computational results demonstrated that the binary flower pollination algorithm has the ability to find the best solutions in reasonable time.

ISSN: 1680-855X