共查询到16条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
0-1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0-1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法。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,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献
3.
一种求解多维0-1背包问题的拟人算法 总被引:1,自引:1,他引:1
在项目决策与规划,资源分配,货物装载等工作中,提出了多维0-1背包问题,对这一问题,国内外学者提出了诸如模拟退火算法,遗传算法,蚁群算法及其它一些启发式算法等求解算法。该文提出了一种新的启发式求解算法。该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并对其进行标记的策略和拟人跳坑策略。用本文提出的算法,对55个测试算例进行了实算测试,得到了其中54个算例的最优解。测试结果表明,用该文提出的拟人算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,计算时间短,是求解此问题的有效算法。 相似文献
4.
一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法 总被引:7,自引:1,他引:7
0—1背包问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。因此,文中介绍一种基于蚁群算法求解0—1背包问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解0—1背包问题的快速蚁群算法。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,当物品数较大时,也取得了较好的求解质量。仿真实验取得了较好的结果。 相似文献
5.
6.
0-1背包问题是组合优化中经典的NP难题,在蚁群算法的基础上结合量子计算提出一种求解0-1背包问题的量子蚁群算法。算法采用量子比特表示信息素,用量子旋转门来更新信息素。大量数据实例的比较测试表明,算法可有效提高蚂蚁算法的性能,减少搜索时间,具有更好的全局寻优能力。 相似文献
7.
李北斗 《计算机与数字工程》2008,36(5):23-26
0/1背包问题是计算机算法中一个经典问题.目前,贪心算法、动态算法和蚁群算法是求解0/1背包问题的主要算法,从各种算法设计思想入手,并进行理论分析.着重讲述一种群体智能算法中的蚁群算法,对解决背包问题的高效性. 相似文献
8.
针对0-1背包这个非确定多项式(NP)完全难题,提出一种新的启发式搜索算法来解决0-1背包问题。算法采用多维实数编码,将物品按价值/重量比从大到小排序装包,通过用启发式策略选择交换背包内和背包外物品的位置,采用动态伸缩策略调整背包大小,选取种群中部分优秀解进入下一代继续进行优化。通过5个背包实例进行测试,实验结果表明该算法收敛速度快、求解精度高,并且具有良好的稳定性。 相似文献
9.
0-1背包问题的萤火虫群优化算法 总被引:2,自引:2,他引:0
根据群集智能优化原理,给出了一种基于萤火虫寻优思想的新算法———萤火虫群优化算法,并针对0-1背包问题进行求解。经仿真实验并与蜂群算法、蚁群算法和微粒群算法进行了比较,获得了满意的结果,这说明了算法在0-1背包问题求解上的有效性和具有更快的收敛速度,拓展了萤火虫群优化算法的应用领域。 相似文献
10.
提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。 相似文献
11.
量子蚁群算法是在蚁群算法的基础上结合量子计算而提出的,该算法具有较好的全局寻优能力和种群多样性。应用MapReduce的key/value编程模型,将量子蚁群算法并行化,提出了基于MapReduce的量子蚁群算法(MQACA),并将其部署到Hadoop云计算平台上运行。对0-1背包问题的测试结果证明,随着数据规模的扩大和并行程度的提高,MQACA具有良好的加速比和并行效率。 相似文献
12.
0/1背包问题是一类典型的组合优化问题,并且是NP-完全的问题,研究它具有很重要的意义。本文针对多维0/1背包问题的特点,设计了二进制编码的有向图,使得蚁群算法可以应用到背包问题上。仿真结果表明,该蚁群算法在求解多维0/1背包问题上的是相当出色的。 相似文献
13.
提出了一种求解多维0-1背包问题的混合差异演化算法,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算法和基于二进制编码的差异演化算法。对10个测试算例进行了仿真试验,结果表明文章提出的算法可以快速找到这些测试算例的最优解,是求解多维背包问题的一种有效方法。 相似文献
14.
15.
16.
针对传统二进制群智能算法求解0-1背包问题易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种新的解决离散空间问题的二进制狮群算法BLSO。二进制狮群算法对狮王、母狮和幼狮的位置重新定义,引入反置运算、移动算子和学习算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化处理和充分利用,增强局部搜索能力,进一步提高收敛速度。对9个典型的0-1背包算例进行仿真实验,实验结果表明,该算法不仅可以有效求解0-1背包问题,而且还能够以较快的速度搜索到精度较高的次优解甚至全局最优解,具有较好的稳定性;同时,对高维背包问题的求解与参考算法相比,在寻优时间和精度上更具优势。 相似文献