[发明专利]一种改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法

权利要求书

1.一种改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法，其特征在于，该应用方法包括如下步骤：

S1、初始化所有队伍中队员的属性：

队员属性的初始化公式：

其中，ub_t和lb_t分别表示第t支队伍队员属性值的上下界，表示第t支队伍的场上队员的属性，则是表示第t支队伍的候补队员的属性，r表示随机数；

S2、赛前相关准备和比赛过程：

通过指标TE来指定每支队伍的表现，称为队伍能量，公式表达如下：

其中，f(·)是目标函数，TA是参加比赛的队伍数目；

每轮比赛中的两支队伍t1和t2，根据各自的队伍能量来决定这一轮的各自胜出概率，具体公式表达如下：

哪一支队伍胜出由下面规则决定：

S3、获胜的队伍落实胜出方策略，输的队伍落实队伍调整策略和知识分享策略；

S4、所有的队伍落实学习阶段策略；

S5、判断整个赛季是否都已结束，若是，则结束算法；若否，重复S1至S4。

2.根据权利要求1所述的改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法，其特征在于，所述S3中，胜出方策略的具体公式为：

T^f(n+1)＝η(n)×T^f(n)+c₁×c₂×(T^f(n)^*-T^f(n))

T^s(n+1)＝η(n)×T^s(n)+c₃×c₄×(T^s(n)^*-T^s(n)) (5)

其中，c₁～c₄是稳定的柯西分布函数生成的随机数，T^f(n)^*最佳队伍，即其作战水平是目前所有队伍中最好的,η(n)表示此队伍中第n位队员的权重。

3.根据权利要求1所述的改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法，其特征在于，所述S3中，对于每轮比赛中落败的队伍，需要先落实队伍调整策略，调整策略公式表达如下：

其中，t1表示我们此次调整的队伍，p1与p2表示t1中的两位具体队员。

4.根据权利要求3所述的改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法，其特征在于，S3中，知识分享策略的具体公式为：

其中，c₁～c₄是稳定的柯西分布函数生成的随机数，η(n)表示此队伍中第n位队员的权重，ub_t和lb_t分别表示第t支队伍队员属性值的上界和下界。

5.根据权利要求2-4任一项所述的改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法，其特征在于，第n位队员的权重η(n)更新规则的数学表达式如下：

η_t(n+1)＝Cauchy(η′,δ) (6)

其中，t表示的是第t支队伍，n为该队伍中的第n位队员，δ是计算柯西分布的因子，取值0.2。

6.根据权利要求1所述的改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法，其特征在于，S4中，落实学习阶段策略时，引入因子g，其具体公式为：

其中，m和M分别是目前的赛季和总赛季数。

7.根据权利要6所述的改进排球超级联赛算法在背包问题中的应用方法，其特征在于，S4中，学习过程中调整队伍状态的公式如下:

σ＝g×a×c₁-a

τ＝g×c₂

其中，c₁和c₂是本方法使用的稳定柯西分布函数生成的随机数，R＝{1,2,3}表示三支表现前三的队伍，x＝{f,s}表示每支队伍中的场上队员和候补队员。