0/1背包问题及其解法研究

0／1背包问题是实际当中经常遇到的一类经典NP—hard组合优化问题之一。本文分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-限界法．遗传算法这五种算法设计方法入手，概述了各种设计方法的基本原理，提出了求解0／1背包问题的算法思想，并对算法进行分析．提出了改进方法。     

0/1背包问题及其解法研究

0/1背包问题是实际当中经常遇到的一类经典NP-hard组合优化问题之一。本文分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-限界法,遗传算法这五种算法设计方法入手,概述了各种设计方法的基本原理,提出了求解0/1背包问题的算法思想,并对算法进行分析,提出了改进方法。     

背包问题的算法设计与分析研究

背包问题是算法设计分析中的经典问题,本文采用贪婪法、动态规划法及递归法三种方法分别对背包问题、0-1背包问题及简单0-1背包问题进行算法设计和时间复杂度分析,给出具体算法设计和实现过程,并以具体实例详细描述不同方法求解问题解时算法基本思想,总结三种方法实现的优缺点并得出结论。     

背包问题的算法设计与分析研究

背包问题是算法设计分析中的经典问题,本文采用贪婪法、动态规划法及递归法三种方法分别对背包问题、0-1背包问题及简单0-1背包问题进行算法设计和时间复杂度分析,给出具体算法设计和实现过程,并以具体实例详细描述不同方法求解问题解时算法基本思想,总结三种方法实现的优缺点并得出结论。     

用动态规划法求解0-1背包问题

0-1背包问题是算法分析中的著名问题,有重要的使用价值,是算法研究的热点。目前较成熟的常用算法有贪心算法、动态规划、回溯法、分枝-限界法等。本文主要通过动态规划原理来求解0-1背包问题。     

0-1背包问题及其算法分析

0-1背包问题是算法设计分析中的经典问题,本文主要通过对回溯法、动态规划、贪心算法和遗传算法的研究,分析这四种方法在求解0-1背包问题时的优缺点并进行了比较.     

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。     

基于0/1背包问题的算法探究

0／1背包问题是计算机科学中的一个经典问题。动态规划法，递归法，回溯法是求解该问题的三种典型方法，使用这三种方法求解0／1背包问题，并对各算法进行了理论分析。用不同规模的0／1背包问题对三种算法进行测试，比较它们的运行时间，发现测试结果与其理论分析结果相符．最后指出就求解不同规模的0／1背包问题而言各算法的优劣。     

基于蚁群算法的多维0-1背包问题的研究

系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1背包问题,提出一种求解多维0-1背包问题的算法——多维0-1背包问题蚁群算法。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。仿真实验取得了较好的结果。     

基于Visual C 的0-1背包问题的动态规划算法

0-1背包问题是经典的NP问题.本文对0-1背包问题的动态规划算法进行了分析,用Visual C 实现该算法.     

免疫遗传蚁群融合算法

提出了一种融合蚁群系统、免疫算法和遗传算法的混合算法。将免疫算法和遗传算法引入到每次蚁群迭代的过程中,利用免疫算法的局部优化能力和遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群系统的收敛速度。该算法通过遗传算法的选择、交叉、变异操作和免疫算法的自适应疫苗接种操作,有效地解决了蚁群系统的易陷入局部最优和易退化的缺点。通过对旅行商问题的仿真实验表明该算法具有非常好的收敛速度和全局最优解的搜索能力。     

一种求解车间作业调度问题的免疫算法

人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种求解车间作业调度问题的免疫算法。利用免疫算法较强的搜索能力可以实现全局寻优。通过使用克隆、高频变异和抗体抑制等免疫操作,提高了算法的收敛速度和种群的多样性,可以有效地克服遗传算法种群早熟化和收敛速度慢的问题。仿真结果表明,与改进后的遗传算法比较,提出的免疫算法在全局最优解和收敛速度上都有较为明显的优势。     

基于免疫机理的汽车故障检测技术研究

对基于免疫系统反面算法机理提出的反面算法进行了改进,给出了一种改进型反面选择算法.根据小波分析和人工免疫系统的原理,提出了一种基于小波变换和免疫系统的故障诊断系统.针对小波分析的特点,将其用来对非稳定信号进行分析,获取信号特征向量作为原始数据,利用改进型反面选择算法对原始数据进行己-非己分析.将此系统应用到汽车差速器故障诊断中,取得了良好的效果.     

面向存储安全系统的新型人工免疫算法

提出了新型人工免疫算法,用于研究高效的存储安全系统.首先给出了基于免疫存储安全系统的结构和相关定义.在分析人工免疫算法中已有匹配规则的基础上,为提高安全系统的效率,提出了任意r连续位匹配规则,提高检测器识别非自体的能力,减少存储安全系统识别非自体所需的成熟检测器数量;为了使存储安全系统能适应不同的自体集,自动优化检测效率和准确性,避免检测存储安全系统的失效,本文提出了自适应匹配阈值机制.分析了使用不同匹配规则时检测器能识别的最大非法访问请求数量,以及对不同自体集采用静态匹配阈值和自适应匹配阅值机制时存储安全系统的检测效率和准确性.使用新型人工免疫算法实现安全原型系统,验证了算法的性能.最后通过修改开源存储区域网系统Lustre中智能磁盘部分的源代码,实现了基于免疫安全磁盘的原型系统,测试增加存储安全系统前后Lustre系统的I/O性能,结果表明新型人工免疫算法能高效地保护存储系统的安全.     

基于免疫网络感知结构机理环境下自适应粒子群优化研究

基于粒子群优化算法环境中的全体粒子与自身的搜索经验,利用基于免疫网络感知结构机理系统作为一种自适应维持群体多样性与自我调节性,以及导致基于免疫机制的算法所具有的整体、局部搜索能力强等特点,使得这类算法在函数优化、组合优化、模式识别、数据挖掘及机器学习等方面得到了有效应用。同时,采用免疫网络感知结构机理系统的克隆选择机制,提出了基于免疫网络感知结构机理的粒子群优化算法。     

基于免疫安全存储设备IBSSD的研究与实现

基于智能磁盘的安全存储设备是当前安全存储系统研究的热点问题.为解决现有安全存储设备I/O性能低的问题,引入人工免疫算法,实现高效的访问控制模块.首先给出基于免疫安全存储设备的结构,以及基于免疫访问控制模块中主要元素的定义,针对存储设备的特点,设计了差异选择算法和混合检测算法.实现了基于免疫访问控制的原型系统,验证了系统能高效地识别非法数据访问请求.修改开源存储区域网系统-Lustre中智能磁盘模块的代码,构建基于免疫安全存储设备的原型系统,测试了I/O性能.结果验证了基于免疫安全存储设备的I/O损失较小,能构成较高性能的安全存储系统.     

一种免疫记忆动态克隆策略算法

基于对克隆选择及免疫记忆动态过程的模拟,本文提出了一种人工智能算法,免疫记忆动态克隆策略算法,该算法模拟免疫系统的自我调节、记忆学习、自适应等机制,实现全局优化计算与局部优化计算机制的有机的结合,通过抗体与抗原的亲合度和抗体间亲合度的计算,促进和抑制抗体的产生,自适应地调节抗体群和记忆单元的克隆规模.理论分析证明该算法以概率1收敛,对多峰函数优化及货郎担问题的仿真试验表明,算法有效,而且具有全局搜索能力强,种群多样性好及收敛速度快等特点.     

一种基于多级否定选择的入侵检测器生成算法

文中给出一种改进的基于人工免疫入侵检测系统的否定选择算法。首先是用多级否定选择算法生成不同检测尺度的成熟检测器,然后为了模仿人体免疫系统中的第二次应答机制,引入了记忆检测器的概念及相应的算法,结合亲和力成熟与体细胞突变等方法,将成熟检测器提升为识别率极高的记忆检测器。     

解空间定向优化的快速免疫算法研究及其应用

为减少免疫算法应用时的计算量,对免疫算法的原理进行研究,提出一种基于药物辅助的免疫算法,并研究其在函数优化方面的应用.类比人体免疫系统机理, 增加药物治疗环节.改进算法是将原始目标函数进行分割,当算法寻找到某一局部极小值后,在原始目标函数的基础上更新搜索区域,提高收敛速度,降低计算量.最后通过仿真实验验证了所提出算法在多峰函数的寻优问题应用中的可行性和优越性.     

基于遗传算法的免疫入侵检测分析引擎

分析了生物免疫病理转移造成的免疫入侵检测系统(IDS)的安全漏洞,将遗传算法应用于入侵检测分析引擎的研究与开发,结合生物免疫优良的隐喻机理设计了一类测度参数优化算法,提出一类混合入侵检测分析引擎。该方案发挥了遗传算法并行操作、全局寻优、自适应优化等特征,避免了免疫病理机制转移进入IDS造成的安全隐患以及现有入侵检测引擎虚警与误警率高的缺陷,增强了免疫IDS的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性。