基于遗传算法求解背包问题

本文对0/1规划的背包问题展开讨论,提出了一种基于遗传算法的问题求解方法,给出遗传算子,并对模型进行了实验数据的结果分析。     

背包问题的遗传算法求解

探讨利用遗传算法解决背包问题并设计新型的遗传算法,给出了背包问题的数学模型,建立了有效的约束条件。在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上,提出了面向背包问题的遗传算法和一种构造染色体的新方法,提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算法,给出了一个例子说明算法的收敛性和收敛效率,仿真说明了算法的有效性。     

0-1背包问题的遗传算法求解

0-1背包问题是计算机算法研究中NP完备类的一个困难问题,对这个问题国内外很多学者己经研究出了不少经典的方法,但是这些传统的优化法存在一些缺点。本文介绍了近年来兴起的一种演化算法—遗传算法解决背包问题的基本思路,井通过实例计算证明了此方法的可行性和有效性。     

基于遗传算法求解背包问题的算法探讨

将遗传算法应用于背包问题,利用遗传算法的求解思想,对传统的背包问题进行了详细的分析,按照遗传算法的基本结构设计了编码,并通过实例验证了遗传算法用于解决背包问题的可行性和有效性.     

基于遗传算法求解0—1背包问题的算法探讨

0-1背包问题是一类典型的组合优化问题,并且是NP完全问题,具有重要的研究意义.介绍了贪婪算法和基本遗传算法求解背包问题的设计思想,提出了基于贪婪算法的混合遗传算法求解0-1背包问题.实验结果表明改进的遗传算法有更好的近似解.     

基于贪心修正策略的遗传算法求解0-1背包问题

介绍了0-1背包问题的基本贪心算法,借助于启发式算法在求解NP问题中的良好表现,设计了一种基于贪心修正策略的遗传算法。该算法结合了贪心算法和遗传算法各自的优点,利用贪心算法强化了初始最优解,通过对遗传算法的改进,使其在寻求最优的过程中更具有优越性。实际数值计算和结果比较表明,该算法能有效解决0-1背包问题。     

遗传算法求解0/1背包问题的综述

背包问题是一种组合优化问题,有很多类型,如多维背包问题等,本文讨论的0/1背包问题是背包问题中最原始最基本的类型.遗传算法在求解背包问题上已经显示了巨大优势.本文分析了遗传算法求解0/1背包问题存在的主要问题,在总结分析近6年的相关文献基础上,提出了未来研究方向,为遗传算法求解0/1背包问题提供参考.     

利用遗传算法求解0/1背包问题

背包问题是著名的N-P难题.对此问题已有许多经典的求解方法,本文利用遗传算法的求解思想,对0/1背包问题进行了详细的分析,按照遗传算法的基本结构设计了编码,并在构造适应度函数时给出了两种不同的形式.本文通过仿真实验对这两种情况下的遗传算进行了比较,试验结果表明了幂函数适应度函数的遗传算法可得到更好的近似解.     

基于贪心算法的改进遗传算法解决背包问题

本文分析了简单遗传算法解决背包问题时候的一些缺陷,并通过适应度函数的计算以及选择方式的改进,给出了一种基于贪心算法的混合遗传算法以解决这些缺陷。实验表明,改进的遗传算法具有一定的优越性。     

遗传大洪水演算法求解多维背包问题

由于遗传算法具有较强的全局搜索能力,但在实际应用中容易产生早熟收敛现象,且进化后期搜索效率较低,而大洪水演算法是求解组合优化问题的独特算法,结合两者的优点,形成基于遗传算法的大洪水演算法（Genetic Great Deluge Algorithm,GGDA）,然后应用该混合算法求解不同规模的多维背包问题（Multidimensional Knapsack Problem,MKP）,求解结果表明提出的算法是简单有效的,优于标准遗传算法和大洪水演算法。     

基于遗传算法的白车身焊接机器人焊点分配

分析了轿车白车身制造过程中多机器人拼焊工位焊点分配问题的特征,将焊点与机器人抽象为空间点、以机器人运动时间的倒数为价值向量建立多背包问题数学模型,利用遗传算法进行求解.通过合理处理选择、交叉、变异遗传算子,算法具有良好的搜索性能和收敛性.侧围补焊工位焊点分配结果表明各机器人焊接任务均衡,节拍时间控制在要求范围之内.     

一种改进的模拟退火算法求解0-1背包问题

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发,提出应用改进的模拟退火算法求解0-1背包问题.对模拟退火算法有所改进,并有效地克服它的弱点,使其在优化性能,优化效率和可靠性方面有明显的优越性.阐明了用该算法求解0-1背包问题的具体实现过程,并通过实际数值计算和结果比较表明,该算法在求解0-1背包问题优于传统的模拟退火算法,并且得到更有效的近似解.     

求解0-1背包问题的两种方法的分析与比较

背包问题(KP)是计算机科学中典型的NP-hard问题,不存在多项式时间的精确算法。本文首先给出了求解0-1KP问题的一种改进的近似算法,讨论了算法复杂度与近似比;然后,给出了求解0-1KP的动态规划算法描述,并分析了算法的复杂度;最后,对两种方法进行了理论分析,并利用3个较大规模0-1KP实例的仿真计算结果与GDPSO进行比较。     

基于模拟退火的混合遗传算法

分析了遗传算法和模拟算法的优缺点,并将两种算法进行混合,提出一种基于模拟退火的混合遗传算法以弥补两个算法的不足,理论分析和仿真实验表明该方法的有效性和可行性。     

基于通讯网络安全模糊聚类与量子遗传理论的入侵检测研究

提出了一种新的自适应的检测算法——量子遗传模糊聚类算法（QGFC）.该算法利用量子遗传理论,在无监督的条件下,通过模糊聚类的方法对数据集进行自动分类,以达到自主识别入侵行为的目的.实验仿真结果显示,此算法可以有效地对入侵行为进行检测.     

求解多背包约束下下模集函数最大值的近似算法及其性能保证

将部分穷举法与贪婪算法相结合,给出求解多背包约束下非减下模集函数最大值的近似算法．证明了该算法的性能保证是1-e^-1,算法的时间复杂性为O（3n^4）．     

一种改进的多倍体遗传算法

基于种群保留遗传算法,引入了多倍体的慨念,给出了一种基于种群保留的多倍体遗传算法．当该算法运行时,种群个体将由单倍体变为多倍体．为了适应这种变化,算法引入了扩展算子,成功地进行了模糊控制器的参数寻优．实验结果表明,该算法具有很好的收敛性和鲁棒性,在复杂环境中表现出了很强的自适应性,明显改善了模糊系统的控制效果．     

基于遗传算法的旅游商问题求解

旅游商问题是典型的NP完全问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法，本文针对求解旅游商问题，设计了遗传算法的选择，交叉和变异算子等遗传子，最后给出算法的仿真结果。     

用MATLAB求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型问题.提出一种改进的义叉和变异算子来解决TSP问题,并给出其算子的MATLAB程序.通过实验,发现改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的.