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.     

0/1背包问题

本文对“0／1背包问题”采用贪婪算法、动态规划、回溯法、分枝限界四种不同方法进行求解和算法分析．并通过各种算法的实现．研究了0／1背包问题的实质。     

0/1背包问题

本文对0/1背包问题采用贪婪算法、动态规划、回溯法、分枝限界四种不同方法进行求解和算法分析,并通过各种算法的实现,研究了0/1背包问题的实质。     

0/1背包问题

本文对“0/1背包问题”采用贪婪算法、动态规划、回溯法、分枝限界四种不同方法进行求解和算法分析,并通过各种算法的实现,研究了0/1背包问题的实质。     

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。     

求解0-1背包问题的融合贪心策略的回溯算法

0-1背包问题作为经典的NP完全问题一直得到广泛的关注和研究.研究发现,经典回溯算法在解决0-1背包问题时的算法时间复杂度较高,尤其是在物品数量较多时,短时间内不能得到问题的解,导致算法的适用性较差.虽然经典贪心算法和现阶段涌现出的大量新型算法能够极大地缩减算法的运行时间,但普遍是以牺牲算法的准确性为代价的,不能保证可...     

求解0-1背包问题的一种新混合算法

用动态规划算法求解0-1背包问题的时空复杂度为O（nC）。这个空间复杂度在求解大规模问题上是不可接受的。从计算0-1背包问题最优值的递归方程出发,给出高效利用内存的动态规划算法。为了克服内存高效的动态规划算法带来的缺点,设计新混合算法求解0-1背包问题。该新混合算法的时间复杂度为O（nC）;它消除了回溯阶段,并且为求得放入背包的物品所使用的空间复杂度仅为O（「n/d?+C）,其中d为计算机字长。实验结果表明,混合算法的工作效率与理论分析相同。     

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。     

几种背包问题的算法分析与比较

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,比较这四种方法在求解背包问题时的优缺点。     

A parallel algorithm for the 0–1 knapsack problem

Research efforts on parallel exact algorithms for the 0–1 knapsack problem have up to now concentrated on solving small problems (at most 1,000 objects) and in many cases results have only been obtained by simulation of the parallel algorithm. After a brief review of a well known sequential branch-and-bound algorithm we discuss a new parallel algorithm for the 0–1 knapsack problem which exploits the potential parallelism that exists during the backtracking steps of the branch-and-bound algorithm. We report results for our parallel algorithm on a transputer network for problems with up to 20,000 objects. The speedup obtained is nearly linear for 2, 4, and 8 processors except when there is a strong correlation between the profit and weight of the objects.     

Reoptimization in Lagrangian methods for the 0-1 quadratic knapsack problem

The 0-1 quadratic knapsack problem consists of maximizing a quadratic objective function subject to a linear capacity constraint. To exactly solve large instances of this problem with a tree search algorithm (e.g., a branch and bound method), the knowledge of good lower and upper bounds is crucial for pruning the tree but also for fixing as many variables as possible in a preprocessing phase. The upper bounds used in the best known exact approaches are based on Lagrangian relaxation and decomposition. It appears that the computation of these Lagrangian dual bounds involves the resolution of numerous 0-1 linear knapsack subproblems. Thus, taking this huge number of resolutions into account, we propose to embed reoptimization techniques for improving the efficiency of the preprocessing phase of the 0-1 quadratic knapsack resolution. Namely, reoptimization is introduced to accelerate each independent sequence of 0-1 linear knapsack problems induced by the Lagrangian relaxation as well as the Lagrangian decomposition. Numerous numerical experiments validate the relevance of our approach.     

0-1背包问题之穷举、搜索、动态规划算法探讨

该文论述了算法学习中非常经典的0-1背包问题,探讨用穷举、搜索、动态规划三种算法来解决0-1背包问题,并讨论算法在时间和空间复杂度上的优化,给出具体的参考程序。     

求解0-1背包问题的二进制狮群算法

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。