量子免疫算法及在0-1背包问题中的应用

将免疫算法的免疫算子思想引入到量子遗传算法中,提出了改进的算法:量子免疫算法。算法在保持量子遗传算法优点的同时,提高了算法的全局收敛性。并将此算法应用在0-1背包问题中,仿真结果表明,此改进算法具有良好的性能。     

具有多父代重组的遗传算法解0-1背包问题

遗传算法的创始人最初是从自然界获取灵感的,但是后来的遗传算法的研究者也试图将生物界不存在的特征引入遗传算法,多父代重组(或称为N父代重组,N>2)就是其中的一种。有文献显示这种机制在解很多不同的问题时都能有较好的效果。本文用几种多父代重组方法(包括一种新的面向特定问题的方法)解0-1背包问题,结果显示多父代重组确实有较好的性能。     

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.     

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.     

用动态规划法与回溯法实现0-1背包问题的比较

0-1背包问题是运筹学中的著名问题。也是计算机算法中的一个经典问题。本文采用动态规划法和回溯法对该问题进行求解,对这两种算法进行分析和比较。     

基于Visual c^＋＋ 的0-1背包问题的贪婪算法

背包问题是经典的NP组合优化问题之一,在管理中的资源分配、投资决策、装载问题等领域有着广泛的应用。文中给出0-1背包问题的数学模型,然后简单介绍了贪婪算法,并使用这这种算法解决0-1背包问题,通过在viusal c 6.0环境下对算法进行测试和分析,实验结果证实了所提出方法的有效性。     

0_1背包问题及贪心算法应用

本文结合生活中顾客中奖后奖品的选择问题,给出背包问题的数学模型,介绍基于0_1背包问题的贪心算法,使用这种算法解决奖品选择问题,最后再用C＋＋编程实现.     

多维0-1背包问题的新型近似解法

运用属性论的转换程度函数,结合贪婪算法和核问题的研究思路提出了多维0-1背包问题的一种新型近似解法。该算法对生产实践中的四大类背包实例都有很快的收敛速度。特别是常规方法难以解决的最大子集和实例及强相关实例,算法能在一个很好的时间范围内给出近似度为99.7%的近似满意解甚至是最优解。     

用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .     

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。     

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.     

动态规划求解0—1背包问题的教学探索

针对动态规划在0—1背包问题中求解最优值时的教学难度,结合教学过程和特点,对计算最优值的算法进行了改进,在与最优值递归公式保持一致的情况下简化了迭代过程,消除算法技巧,增加了算法的规范性和连贯性,收到了理想的教学效果。     

0-1多项式背包问题的一种精确算法

提出了0-1多项式背包问题的一种新的精确算法. 该算法是一个基于拉格朗日松弛和对偶搜索的分枝定界方法. 用外逼近法求拉格朗日对偶问题得到上界,其中拉格朗日松弛问题通过转化为一个网络最大流问题来求解. 为了提高算法的效率,利用两种启发式方法求初始可行解,并用填充和交换的方法改进后得到初始下界; 并且在分枝定界前, 利用所得到的拉格朗日界, 先固定最优解中某些变量的值. 数值结果表明该算法是有效的.     

3个变形背包问题的形式化推导

在对0-1背包问题的若干变形问题进行深入研究的基础上,使用二进制数组的方式形式化描述了几种背包问题的程序规约,通过程序规约变换技术获取问题求解的递推关系,给出了3个变形背包问题的算法推导过程,有效保证了算法程序的可靠性,并可将采用的推导方法在子集和问题、船装载等问题中加以推广应用.     

一种带有决策者偏好信息的AHP在投资决策中的应用

在层次分析法中，决策结果的正确性依赖于数量标度的选择。因此，根据《心理物理学》中阈限的测量方法——极限法，可获取决策者的偏好，得出了一种针对具体的决策制订数量标度的方法，并将之应用于投资决策中。     

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.     

一类含0－1变量的多目标两层决策方法研究

对于两层决策问题的现有研究，主要集中于连续变量和单目标函数情形，但现实世界大量存在着含整数变量两层多目标决策问题。本文考察了一类特殊的含整数变量两层多目标决策问题：上层存在０－１决策变量、下层有多个目标函数。在定义了问题的独立决策解与合作解后，本文将设计一种有效的分枝定界算法，它能以较少的节点求得问题的解。