多维O-1背包问题的混合遗传算法

将贪婪法和遗传算法相结合，设计了一种价值密度，提出了一种求解多维0-1背包问题的混合遗传算法。经实例证明，该方法能较好地解决多维0-1背包问题并较简单遗传算法有较好的改善。     

基于贪婪策略整体分布优化算法的0-1背包问题求解

提出了一种思想简单且可用于0-1背包问题求解的基于贪婪策略整体分布优化算法.该算法首先随机产生一个初始种群,经贪婪策略将种群变成价值相对较高的可行解,保留本次最优解;然后以最优解为中心,用柯西分布产生新的种群,经贪婪策略将新种群变成相对价值较高的可行解,再保留本次最优解,重复以上过程,达到最大迭代次数,求出问题的全局最优解;最后,对不同规模的问题进行了实验.结果表明:该算法在求解0-1背包问题上是有效的,比遗传算法、贪婪算法具有更强的寻优能力.     

求解0-1背包问题的混合遗传算法

对于0-1背包问题设计一种价值密度,并在此基础上提出求解0-1背包问题的混合遗传算法.经大量数值实验比较该方法与传统方法及简单遗传算法,结果表明算法能有效求解0-1背包问题.     

有序组合树法求解0-1背包问题初探

以0-1背包问题为研究对象,建立数学模型,采用有序组合树法对中小规模的背包问题进行求解.与传统的贪婪算法相比,该算法更容易找到最优解.并通过实例说明该算法对解决中小规模的0-1背包问题是行之有效的.     

混合粒子群算法求解多维背包问题

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合粒子群算法,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策略和基于二进制编码的粒子群算法.用提出的算法,对55个测试算例进行了测试,得到了全部算例的最优解.测试结果表明,提出的混合粒子群算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,时间短,是求解此问题的有效算法.     

一种求解多维背包问题的小世界算法

针对遗传算法求解复杂组合优化问题时出现早熟收敛和种群多样性丧失等问题,提出了一种解决多维背包问题的二进制编码小世界算法(BSWA).BSWA算法依据社会学中的小世界现象搜索机理,采用类似遗传变异操作的局部搜索,而非遗传算法中的交叉操作.针对多维背包问题的多约束性,BSWA算法还按照价值资源比大小对不可行解进行贪婪修正,以保证求解的正确性.与遗传算法相比,BSWA可以在一定程度上克服早熟收敛,在保持种群多样性和求解精度方面均体现出较大的优势,具有解决复杂组合优化问题的潜力.对55个标准的多约束0-1背包问题进行了50次随机实验,结果表明,BSWA算法对于其中72.73%的问题可以次次获得最优解,对于其他不能次次求解到最优解的问题,也可以获得非常接近全局最优解的满意解.     

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.     

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。     

0-1背包问题的非线性降维近似算法

求解0-1背包问题的精确算法不能在较短时间内求解大规模0-1背包问题,使其实用性受到限制.针对该问题,给出求解0-1背包问题的非线性降维算法,并进行了数值实验,验证了算法的有效性.该算法属于近似算法,相对其他一些近似算法,计算结果更为精确.     

离散正弦余弦算法求解大规模0-1背包问题

针对0-1背包问题的数学特征,设计了相应离散算法进行求解。算法在基本正弦余弦算法的框架内,首先采用实数编码进行个体初始化,并设计非线性指数递减函数根据迭代深度调节个体更新步长,借用贪婪修复算子对不可行解进行修复及优化。算法性能采用2组大规模的0-1背包问题进行测试,并通过与同类新兴算法的对比表明,本算法高效、简洁,不仅为0-1背包问题提供了高效率的解决方案,还拓展了正弦余弦算法的应用领域。     

加密算法之RSA算法

RSA算法是使用最广泛的一种非对称密码体制.在对RSA算法的理论基础、原理、算法描述等进行研究的基础上,近一步研究了RSA算法在实现时应注意的问题以及它在数字签名、密钥交换等方面的应用.最后提出了一种对私有密钥进行幂模运算的改进方案,提高了RSA算法在解密时的运算速度.     

基于蚁群算法的物流配送算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法.以近年来国内外学者提出的蚁群算法思想为基础,结合实际应用,对和生活紧密相关的物流配送系统进行了研究,提出了基于蚁群算法的配送算法,从而快速实现了企业物流配送业务,减少了企业的物流成本.     

遗传算法和3-opt结合求解带有能力约束的VRP

描述了带有能力约束的车辆路径问题(ＶＲＰ),在预先不固定车辆数的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用遗传算法和３ ｏｐｔ算法相结合的混合算法对问题进行求解,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意·     

关于Ремез算法中一个线性方程组的快速解法

Ремез算法是解决最佳一致逼近问题的一个著名算法.其中最重要的一步是解一个含有 n+2 个未知量的线性方程组.本文通过分析该方程组的特点, 设计了一种快速算法.该算法仅需 O(n2) 的工作量.而用经典的Gauss消去法解该线性方程组则需要 O(n3) 的工作量.二者比较, 快速算法要好得多.     

BPT算法对SIRT算法的一种加权研究

对声波层析成像中的SIRT算法提出了一种加权算法。该改进算法先通过BPT算法得到慢度分布,以之作为SIRT算法的初始值,以空间各点的慢度值与平均慢度值之差作为权系数对SIRT算法中射线矩阵进行加权。算例表明,该改进算法保持了SIRT算法收敛特点的同时,能够加快SIRT算法的收敛速度,提高计算效率,尤其能提高计算精度,是一种可行的加权方法。     

基于全相位算法的自适应滤波算法

为减小实时信号的自适应处理时间,改善系统性能,在全相位数据空间概念的基础上,提出一种全相位自适应信号处理方法,并通过仿真对该算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能分析．在对该算法和经典的自适应算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能对比之后,提出了该算法的改进方案来改进输入信噪比小于0时的性能．结果表明,改进方案的输出误差性能达到甚至优于理想状态下的经典自适应算法, 从而验证了该算法及其改进方案的可行性和优越性．     

遗传算法与蚁群算法的融合研究

遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率不高.而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢.通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式算法.并通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法和蚁群算法.     

AKS算法及关于它的一种改进算法的实现分析

2002年，Agrawal、Kayal和Saxena成功地解决了多项式时间判别素数这一著名的世界难题，他们给出了一个算法(简称AKS算法)，该算法对输入整数是素数还是合数进行判断。它是一个确定的多项式时间算法．后来许多科学家对该算法进行了改进，其中一个比较好的改进是由Bernstein给出的(简称Bernstein算法)．作者详细分析了这两种算法，利用C语言实现了这两种算法，并进行了比较，找出了真正需要用到AKS算法和Bemstein算法来判断其为素数和合数的最小数，并估计出所需要的运行时间．     

基于四元查询树算法的改进防碰撞算法

射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,当多个电子标签同时传输它们的唯一标签识别码(UID)给阅读器时,则会发生碰撞问题,因此解决电子标签信号碰撞的问题就显得尤为重要。提出了一种预先侦测查询树算法,以减少碰撞识别和空闲时间来降低识别延迟。使用四元查询树协议取代二元查询树协议来减少碰撞,实现时隙预先侦测信号技术来清除全部的空闲时间。结合四元查询树协议与时隙前侦测信号技术,来改善RFID在电子标签识别上所发生的碰撞问题,减少不必要的查询命令数量。经仿真模拟分析,并和已有电子标签防碰撞算法进行比较,实验结果显示预先侦测查询树算法可以有效改善碰撞问题,提升RFID系统的整体识别效能。     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．