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。     

一类改进的蚁群算法及其收敛性分析

在基本蚁群算法的基础上,提出了一类改进的蚂蚁算法,并证明了当算法迭代次数n充分大时,对于任意小ε>0,算法至少一次找到最优解的概率P*(n)≥1-ε,当n→∞时,P*(n)→1.数值实验表明,改进的算法在取得满意搜索结果的同时,能减少算法的计算量.     

求解0—1背包问题的动态规划法分析

0—1背包问题是一种经典的NP-hard组合优化问题,现实生活中的很多问题都可以以它为模型。首先对0—1背包问题进行了描述,根据其具有最优子结构性质和子问题重叠性质,进而提出了基于动态规划法的策略来求解该问题。另外,为了降低算法的复杂性,又提出了算法的改进策略。实例的运行结果表明了算法的有效性,同时也证实了改进策略的优越性。     

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。     

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。     

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。     

0-1背包问题在限额投资决策中的应用及其扰动分析

针对限额投资问题给出一种0-1背包问题模型,对模型在应急管理下进行了扰动分析和修复,得到一个更为完善的模型,从而使其在公司或企业的项目投资资金分配计划受到扰动时,能够积极应对扰动的决策需要．最后,通过实例进一步说明了该方法的可行性和有效性．     

奇数元平衡对称布尔函数的计数

目的对奇数元平衡布尔函数的奇数进行研究。方法利用组合数学理论。结果给出奇数n（n＋3为完全平方数）元平衡对称布尔函数的计数下界。结论得到n为奇数时此类背包问题的非平凡解的充要条件,可以用来研究其他的布尔函数的计数。     

求解背包问题的新型算法

介绍了程序设计技术中的几种算法，并利用算法间的混合提出了一种解决背包问题的新型算法。     

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.