背包问题最优解的结构

讨论背包问题的最优解,引入背包问题的阶的概念,并对背包问题的阶作出深入的讨论,在此基础上得到背包问题的最优解的一般形式。     

就背包和部件加工问题浅论贪婪算法的运用及优化方案

贪婪算法作为一种求最优解问题的方法,具有简便、迅捷的特点,然而贪婪算法因其基于局部求最优解的特点,决定了其在很大程度上无法得到问题的最优解。本文通过对[0-1背包问题]以及部件加工问题的分析,阐述了贪婪算法的应用以及贪婪算法存在的局限性,进而引出贪婪算法的优化方案——k阶优化方法,进一步对求最优解问题进行完善和归纳。     

0-1背包问题贪婪算法应用研究

结合生活中顾客中奖后奖品的选择问题,给出0-1背包问题的数学模型,介绍基于0-1背包问题的的贪婪算法,使用这种算法解决奖品选择问题,最后在viusal c 6.0下编程实现.     

求解01背包问题的贪婪蛙跳算法

背包问题是经典的组合优化问题,被广泛应用于生活中的多个领域,如货物装载、预算控制、资源分配和资产管理等。因此,长期以来许多科学家在该领域不断钻研,并取得了丰硕的成果。尽管01背包问题已被研究多年,但由于该问题已被证明为NP完全问题,因此找到最优解并不容易。近年来,大量的智能算法不断被提出并被用来求解01背包问题,如化学反应优化算法、遗传算法、粒子群算法、蛙跳算法、人工蜂群算法、爬山算法和模拟退火算法等。通过对智能算法和01背包问题的探索,文中提出了贪婪蛙跳算法(GFLA)来解决01背包问题。不同于传统的蛙跳算法,GFLA总会在每次模因搜索过程中更新全局最优解,以便在接下来的全局搜索过程使用最新的全局最优解进行搜索,从而扩大解的搜索空间。除了蛙跳算法这类传统的局部搜索和全局搜索策略之外,针对01背包问题,在计算适应度值的阶段,本工作提出了贪心策略并分别将其应用于drop和add两个步骤。在drop阶段,若背包超重,则将其中价值密度最小的物品移出并更新解决方案。在add阶段,若背包还有承载物品的能力,则将未放入背包的重量最小的物品放入背包,并对背包信息进行更新。这样,便大大提高了利用蛙跳算法来求解01背包问题的能力。将贪婪蛙跳算法与蜂群算法、化学反应优化算法、遗传算法和量子演化算法进行对比,结果显示,贪婪蛙跳算法取得了最好的结果,从而表明了该算法是求解01背包问题的有效算法。     

基于贪婪离散类电磁机制算法求解背包问题

针对基本类电磁机制算法不能够有效解决离散型的背包问题,提出了一种贪婪离散类电磁机制算法。首先,提出一种交叉操作;然后,利用提出的交叉操作对基本类电磁机制算法中的合力计算公式和粒子移动方法进行修改,使其能够适用于离散型问题;最后,引入贪婪算法的机制来处理经过类电磁机制算法迭代得到的解,使这些解满足背包问题的约束条件。通过对3个经典的背包测试问题进行的测试结果表明:该算法可以解决离散型的背包问题,并且具有较优的求解性能。     

用基于贪婪算法的混合遗传算法求解0/1背包问题

为了克服传统优化方法的缺点,提高求解的速度和精度,将贪婪算法的思想融入基本遗传算法之中,形成了基于贪婪算法的混合遗传算法.介绍用该算法求解0/1背包问题的基本思路和方法,通过实例计算证明了该方法的可行性和有效性.     

混合差异演化算法求解多维背包问题

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合差异演化算法,算法使用了两个主要的思想策略,即依据物品单位容积价值的高低选择物品的贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。对10个测试算例进行了仿真试验,结果表明文章提出的算法可以快速找到这些测试算例的最优解,是求解多维背包问题的一种有效方法。     

解0—1背包问题的混合编码贪婪DE算法

提出一种混合编码差异演化算法来求解0—1背包问题。通过增加边界约束处理算子和编码映射函数,构建混合编码差异演化算法,求解离散优化问题,并利用贪婪变换方法对演化过程中的不可行解进行修复。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性与适用性。     

一种求解0-1背包问题的退火贪婪遗传算法

将贪婪算法和退火算法融入遗传算法,结合各自算法的优点形成了一种混合遗传算法。通过实验表明,运用此算法求解0-1背包问题,搜索能力明显优于基本遗传算法和贪婪算法。     

整数背包问题的应用及其算法研究

本文应用整数背包问题有关理论,对CD曲目智能编辑转录和条型钢材优化切割等应用问题进行了讨论,提出了一个解决此类问题的数学模型,之后,分别给出了求其最优解和近似解的算法,并提供了该数学模型及算法的应用建议。     

贪婪封装二进制差分进化算法求解高维背包问题

提出一种处理高维背包问题(KP)的贪婪封装二进制差分进化算法(GPBDE),并设计了一种贪婪封装的修补策略处理不可行解.为了提高种群的多样性及算法的全局搜索能力,对适应度较低的个体执行对偶变换.数值实验选取4种KP对GPBDE的优化能力进行测试,并将所提出的算法与4种同类算法进行比较,结果表明,GPBDE具有较强的寻优和约束处理能力,且收敛速度较快.     

混合差异演化算法在背包问题中的应用

提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。     

基于贪婪策略的0/1背包问题算法研究

对求解0/1背包问题的贪婪策略进行了详细的讨论.在分析价值密度贪婪算法缺陷的基础上,提出了重做贪婪选择的改进算法,并从理论和实验两个方面证明了其求解质量的提高.本文还详细分析了k阶优化算法,并证明了其近似比为k/(k 1),最后编程模拟了该算法的实现过程,并对结果进行了分析.     

解0-1背包问题的蚁群算法

针对经典的0-1背包问题，提出一种基于解的相异度的新的蚁群优化算法，废方法引入信息量的局部更新机制，并根据解的相异程度确定解的交叉概率。数值实验计算表明，该算法加快计算速度的同时保证了解的多样性，具有较好的通用性。     

一种结合贪婪因子求解0-1背包问题的分布估计算法

针对0-1背包问题,在分布估计算法的基础上提出了一种结合传统贪婪方法的新算法。通过计算物品的重量价值比后获得物品的贪婪因子值,并将贪婪因子融入基本的分布估计算法之中,在保证收敛速度的基础上进一步平衡了个体间的竞争,相较对比算法而言取得了更好的优化结果。     

0/1背包问题

本文对“0／1背包问题”采用贪婪算法、动态规划、回溯法、分枝限界四种不同方法进行求解和算法分析．并通过各种算法的实现．研究了0／1背包问题的实质。     

求解背包问题的演化算法

背包问题(Knapsack Problem, KP)是一类著名的组合优化问题,也是一类NP难问题,它包括0-1背包问题、有界背包问题、多维背包问题、多背包问题、多选择背包问题、二次背包问题、动态背包问题和折扣背包问题等多种形式,在众多领域有着广泛的应用.演化算法(EAs)是一类有效的快速近似求解KP的算法.本文对近十余年来利用EAs求解KP的研究情况进行一个较为详细的总结,它一方面讨论了利用EAs求解各种KP问题时个体的编码方法与处理不可行解的有效方法,另一方面为今后进一步利用最新提出的EAs求解KP问题提供一个可借鉴的思路.     

基于0-1背包问题的讨论

简单介绍了贪婪算法、启发式贪婪算法和模拟退火算法(SAA),并使用这三种算法解决了0-1背包问题,给出了具体的算法描述和求解过程。对三种方法解决此问题,进行了仿真模拟和算法分析,指出了在不同规模下各种方法的优缺点,最后分析了解的质量和CPU时间,发现模拟退火算法是相对最优的算法。     

基于0-1背包问题的讨论

简单介绍了贪婪算法、启发式贪婪算法和模拟退火算法(SAA),并使用这三种算法解决了0-1背包问题,给出了具体的算法描述和求解过程.对三种方法解决此问题,进行了仿真模拟和算法分析,指出了在不同规模下各种方法的优缺点,最后分析了解的质量和CPU时间,发现模拟退火算法是相对最优的算法.