一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

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。     

基于交换策略的蚁群算法求解多维0-1背包问题

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,国内外学者提出了许多算法。本文推广了文献[7]中求解单维0-1背包问题的蚁群算法,并从结合2-opt等局部优化的蚁群算法求解旅行商问题中得到启示：通过交换策略可以加快算法的收敛速度和获取更高质量的解,因此提出了基于交换策略的蚁群算法。再把这种算法与AIAACA算法进行比较,实验结果显示该算法与AIAACA算法效果相当,用时更少,是求解多雏0-1背包问题的有效算法。     

一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法

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。     

求解0-1背包问题的量子蚁群算法

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。     

蚁群算法求解多维0／1背包问题

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。     

基于群体智能的0/1背包问题求解研究进展

0/1背包问题是运筹学中一个经典组合优化NP问题。在简要介绍0/1背包问题基础上,分析展望了0/1背包问题的应用前景。结合已有研究成果,总结并详细分析了蚁群算法、微粒群算法等群体智能算法在0/1背包问题求解方面具有的较好收敛速度、健壮性、稳定性、算法简单等优点。最后,针对群体智能算法在求解0/1背包问题过程中所出现的缺陷,提出了群体智能算法在0/1背包问题求解需要进一步解决的几个问题。     

一种新的求解0-1背包问题的混合算法

该文汲取了蚁群算法（ACA）和抗体免疫克隆算法（AICA）的优点,提出了一种求解0-1背包问题的混合型算法,该算法充分利用了前者的搜索能力和后者的种群多样性。仿真实验对算法的部分参数进行了分析,并与其他文献的算法进行比较,结果表明,该算法是一种具有较高性能的混合优化算法。     

求解多维0-1背包问题的一种改进的遗传算法

针对多维0-1背包问题，通过应用贪心法和二分搜索法的思想，本文提出了一种新的杂交算子——中值杂交，并且基于此算子提出了求解多维0-1背包问题的一种改进的遗传算法。最后本文通过一系列数值实验，把改进算法与传统的遗传算法以及其他最新的遗传算法进行比较，经过对求得近似解的精度及计算所需时间两方面的对比，验证了其有效性。     

0-1背包问题的萤火虫群优化算法

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。     

遗传变异蝙蝠算法在0-1背包问题上的应用

0-1背包问题是经典组合优化NP难题。在蝙蝠算法的基础上结合遗传变异的思想,引入主动进化算子、无效蝙蝠和当前最优位置蝙蝠集聚的处理规则,提出了遗传变异蝙蝠算法,并将其用于求解0-1背包问题。仿真结果表明：该算法在收敛速度和精度上优于基本蝙蝠算法,并且能够有效地求解0-1背包问题。     

可控搜索偏向的二元蚁群算法

蚁群算法按照信息素轨迹产生的偏向对解空间进行搜索．当前改进蚁群算法性能的主要方法是提高种群的多样性,少有对搜索偏向进行控制．本文以可控搜索偏向作为研究的出发点,通过对至今最优信息素更新方式的分析,得出了从任意代到算法收敛没有发现较优解的概率下限．并以此为基础,把访问量与蚂蚁数量的关系作为控制偏向的依据,在兼顾提高种群多样性的前提下,设计了可控搜索偏向的二元蚁群算法．通过多个函数的测试以及0—1多背包问题的应用,其实验结果表明该算法有较好的搜索能力以及较快的收敛速度．     

基于蚁群算法的Web集群文档优化分布方案

在Web集群中优化分布海量级的Web文档是一个急需解决的问题.提出了一种以减少系统平均响应时间为目的的Web集群文档优化分布方案.该方案合适地拷贝网页簇,并通过对服务器进行建模将网页簇的分布问题转化为0-1整数规划问题.针对该问题的特点,设计实现了一种基于蚁群算法的求解方案,算法中蚂蚁对路径的选择分两步进行,并设置合适的启发值以加快收敛速度.实验结果表明了应用蚁群算法求解Web集群文档优化分布问题的可行性与有效性.     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于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。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列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。仿真实验取得了较好的结果。     

快速蚁群算法求解圆排列问题

圆排列问题属于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。介绍一种基于蚁群算法求解圆排列问题的算法,并对此算法进行优化,提出一种求解圆排列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。仿真实验取得了较好的结果。     

蚁群法研究进展及应用于化学化工

蚁群法是新型的群智能优化法,具有鲁棒性、分布并行机制和易融入启发式信息等特点。尤其通过释放信息素,蚂蚁间相互交流协作,实现正反馈机制,加速全局搜优,提高效率。蚁群法最初只用于离散问题。本文评述蚁群法的起源、改进和发展;重点介绍并分析了连续型蚁群法的几种处理方案和各自特点;全面总结蚁群法已应用在化学化工领域,以及对动态、带约束和多目标问题的处理方式和机制,效果良好,优于其他算法的情况。最后展望蚁群法今后的发展前景和研究方向。     

基于用户迁徙网络的广告投放策略研究

分析了目前网络广告投放领域存在的不足。使用能够体现网站间共同用户数量的用户迁徙网络作为平台,研究广告投放的网站选择策略。通过分析传统的网络广告投放问题的数学模型,发现其本质为0-1背包问题。通过实验比较,解决0-1背包问题常用的贪心算法和蚁群算法不能解决的广告受众重叠的问题;而使用用户迁徙网络的广告投放方法,在预算一定的情况下,达到广告的受众最多,广告投放的效果最优,是广告投放的最佳策略。     

基于蚁群算法的中国旅行商问题满意解

蚁群算法是基于群体合作的一类仿生算法，适合于解困难的离散组合优化问题。本文对其做了适当的改进，以克服其求解速度过慢、容易出现停滞的缺陷，并将其用于解决中国旅行商问题。找到了目前巳知的最好的解，同时指出了进一步提高蚁群算法效率还需解决的问题和方向。