求解0-1背包问题的改进混合遗传算法

针对一种混合遗传算法所采用的贪心变换法的不足,给出了一种改进的贪心修正法;并基于稳态复制的策略,对遗传算法的选择操作进行改进,给出了随机选择操作。在此基础上,提出了一种改进的混合遗传算法,并将新算法用于解决大规模的0-1背包问题,通过实例将新算法与 HGA 算法进行实验对比分析,并研究了变异概率对新算法性能的影响。实验结果表明新算法收敛速度快,寻优能力强。     

求解0-1背包问题的混合蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,对其进行优化研究。基于0-1背包问题的具体特征,在基本蝙蝠算法原有概念和框架的基础上,引入遗传算法中的交叉机制以及反置算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化和充分利用,增强局部搜索能力,加快算法收敛速度,构建全新的混合蝙蝠算法。将混合蝙蝠算法应用于两组0-1背包算例,仿真实验结果优于自适应元胞粒子群算法、基本蝙蝠算法和贪心二进制蝙蝠算法。结果验证了该混合算法求解0-1背包问题的可行性和有效性。     

一种新的求解0-1背包问题的混合算法

该文汲取了蚁群算法（ACA）和抗体免疫克隆算法（AICA）的优点,提出了一种求解0-1背包问题的混合型算法,该算法充分利用了前者的搜索能力和后者的种群多样性。仿真实验对算法的部分参数进行了分析,并与其他文献的算法进行比较,结果表明,该算法是一种具有较高性能的混合优化算法。     

一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

0—1背包问题是典型的NP完全问题，且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此，文中介绍一种基于蚁群算法求解0—1背包问题的算法，并对此算法进行优化，提出一种求解0—1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间，有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷，当物品数较大时，也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。     

一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

0-1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0-1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法。它大大减少了蚁群算法的搜索时间,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。     

求解0-1背包问题的二进制蝙蝠算法

为了求解离散空间中的最优化问题,提出了一种二进制蝙蝠算法,并引入时变惯性因子来提高算法的全局收敛速度;在此基础上,为提高求解0-1背包问题时找到最优解的机率,利用贪心优化策略对无效的蝙蝠个体进行优化,从而给出了贪心二进制蝙蝠算法（GBBA）。仿真计算结果表明,GBBA算法在寻优能力和收敛性能方面比已有的GMBA算法都更优越。     

求解0-1背包问题算法综述

0-1背包问题是一个典型的组合优化问题。给出了0-1背包问题的数学模型,概述了各种求解0/1背包问题的算法设计方法,并指出各种方法的优缺点,提出了0-1背包问题的发展趋势。     

求解0-1背包问题的改进二进制捕鱼算法

经典群智能算法在求解0-1背包问题时普遍存在全局搜索能力不强、求解精度不高、收敛速度慢等缺点。针对这一情况,将二进制编码引入捕鱼算法中,提出二进制捕鱼算法。在此基础上,结合算法本身的特点,添加靠近搜索方法,改善渔夫之间的协作效果;借鉴贪心算法和轮盘赌的思想,设计贪心轮盘赌策略,并结合随机比例参数来改善算法初值;同时引入自适应半径系数来解决步长参数设置的问题,进而提出了一种改进二进制捕鱼算法。实验与对比部分对15个0-1背包问题进行求解测试,结果表明,对于常用算例而言,与其它群智能算法相比,改进二进制捕鱼算法能找到全部问题的最优解,且在总体性能上看较优;对于100维及以上的高维背包问题而言,改进算法在求解精度、稳定性、收敛速度、运行耗时等方面均具有明显优势。因此,将改进二进制捕鱼算法应用于求解0-1背包问题是有效的和可行的。     

求解0-1背包问题的融合贪心策略的回溯算法

0-1背包问题作为经典的NP完全问题一直得到广泛的关注和研究.研究发现,经典回溯算法在解决0-1背包问题时的算法时间复杂度较高,尤其是在物品数量较多时,短时间内不能得到问题的解,导致算法的适用性较差.虽然经典贪心算法和现阶段涌现出的大量新型算法能够极大地缩减算法的运行时间,但普遍是以牺牲算法的准确性为代价的,不能保证可...     

求解0-1背包问题的混沌二进制乌鸦算法

针对离散空间的最优化问题,提出了二进制乌鸦算法,并在初始解中利用Chebyshev映射产生两种混沌序列优化乌鸦的初始解,保证个体的初始位置在整个搜索空间均匀分布;然后,为快速有效地求解0-1背包问题,引入贪心修复与优化策略处理非正常编码个体,得到基于混沌理论的二进制乌鸦算法（chaotic binary crow search algorithm,CBCSA）。仿真实验表明,CBCSA具有良好的全局寻优能力和收敛速度,能快速求得最优解,且混沌序列的第一映射方式比第二映射方式性能更佳。     

求解0-1背包问题的烟花算法

为了克服现有方法在求解0-1背包问题时存在的缺陷,提出了一种改进的烟花算法.在给出0-1背包问题的数学模型后,利用Kent混沌映射对基本烟花算法的解初始化以使初始位置分布更加均匀,同时引入Sigmoid函数得到渐变的爆炸半径使得算法的求解精度与搜索速度达到某种平衡,用改进的烟花算法来对其进行求解.通过对典型测试函数和0-1背包问题的求解结果说明了所提出的改进烟花算法求解精度更高,性能更加稳定.     

基于动态规划法求解动态o-1背包问题

随机时变背包问题(RTVKP)是一种动态组合优化问题,也是一种典型的NP-hard问题。由于RTVKP问题中物品的价值、重量和背包载重均是动态变化的,导致问题的求解非常困难。在动态规划法基础上,提出了一种求解背包载重随机变化的RTVKP问题的确定性算法,分析了其复杂度和成功求解需要满足的条件。对两个大规模实例的计算表明,该算法是求解RTVKP问题的一种高效算法。     

求解0/1背包问题的自适应元胞粒子群算法

对0/1背包问题进行研究,提出一种自适应元胞粒子群算法。在算法设计过程中,重新定义粒子位置和速度的更新方程,引入自适应因子,为有效粒子的主动进化和无效粒子的主动退化提供依据,新的编码方式使得新产生的粒子能够以更大的概率和更快的速度成为有效粒子,将元胞及其邻居引入到算法中保持种群的多样性,利用元胞的演化规则进行局部优化,避免算法陷入局部极值。对多组不同规模的背包问题进行仿真实验,结果表明,该算法不仅可以有效求解0/1背包问题,而且能够以较快的速度搜索到精度较高的次优解甚至全局最优解,具有较好的稳定性。     

基于猴群算法求解0-1背包问题

0-1背包问题是一个经典的NP完全问题,该问题在实际生活中具有广泛的应用.针对现有算法在求解0-1背包问题时精度不高的缺点,提出了一种诱导因子猴群算法.所给诱导因子猴群算法的基本思想是,在基本猴群算法的爬过程中引入诱导因子,诱导其向上爬行,从而可以逃逸局部最优解,找到全局最优解.在仿真试验中,与已有方法进行比较,结果说明利用所给诱导因子猴群算法求解0-1背包问题是有效的.     

一种求解背包问题的自适应算法

针对二表算法和动态二表算法求解背包问题,提出一个并行自适应算法,能用 个处理机、 的时间、 的空间求解背包问题 ,根据处理机的数目以及存储器的容量来选择参数,充分利用已有的硬件资源,以求得最快的求解速度。实验结果证明了该算法的有效性。     

求解0-1背包问题的交叉熵方法

交叉熵方法是近几年发展起来的一种优化方法,被应用到许多组合优化问题的求解中并显示出很好的性能.文中使用交叉熵方法来求解一种经典的组合优化问题-0-1背包问题.具体方法是:首先按Bernoulli分布生成变量的随机样本,并根据约束条件修正样本,求出目标函数值样本,然后按照交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则.建立了基于交叉熵方法的背包问题求解算法.数值实验表明,与目前常用方法相比,该方法在收敛速度和稳定性上都有较大的优势.