《表9 求解方法实验结果对比》

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《基于0-1背包策略改进离散粒子群算法的产业链金融产品双边匹配优化模型》

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为进一步检验基于0-1背包策略改进离散粒子群算法解决双边匹配问题的可达性，将本文所提出的改进离散粒子群算法与传统粒子群算法进行比较分析，初始化各参数和运行环境保持不变进行仿真。通过多次仿真实验发现，改进离散粒子群算法相较于传统粒子群算法运行速度较快，为3.027 3s，匹配度较高，为83.64，最优适应度值较优，为7.0164。在相同初始状态下，改进离散粒子群算法比传统粒子群算法具有更快的搜寻速度，且改进离散粒子群算法其搜寻最佳匹配方案的匹配度较优。实验结果对比表明，将企业与金融产品的匹配过程利用0-1背包策略进行转化，提高了传统匹配运行的时间，优化了匹配过程。