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。     

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。     

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

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背包问题算法分析与研究

0／1背包问题是计算机算法中一个经典问题。提出背包问题在现实生活中具有广泛的应用,从理论入手,给出背包问题的数学描述,并对0-1背包问题的四种经典算法：分支界限法、动态规划法、近似算法、遗传算法的算法思想进行详细描述。并对四种算法在实现的时间,空间和准确性等性能方面进行分析和对比,总结四种方法实现的优缺点,并得出结论：在不同的约束条件下,四种算法各有优劣,但遗传算法应该是未来发展的方向。     

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背包问题的萤火虫算法

该文将萤火虫算法应用于求解小规模0/1背包问题,利用基本萤火虫算法的求解思想,对0/1背包问题进行分析,通过对物品数为10、25和50的背包问题进行了仿真实验,实验结果表明该算法在解决小规模0/1背包问题是可行的。     

基于0/1背包问题的讨论

简单介绍了贪婪算法、启发式贪婪算法和模拟退火算法(SAA),并使用这三种算法解决了0/1背包问题,给出了具体的算法描述和求解过程。对三种方法解决此问题,进行了仿真模拟和算法分析,指出了在不同规模下各种方法的优缺点,最后分析了解的质量和CPU时间。     

基于0-1背包问题的讨论

简单介绍了贪婪算法、启发式贪婪算法和模拟退火算法(SAA),并使用这三种算法解决了0-1背包问题,给出了具体的算法描述和求解过程。对三种方法解决此问题,进行了仿真模拟和算法分析,指出了在不同规模下各种方法的优缺点,最后分析了解的质量和CPU时间,发现模拟退火算法是相对最优的算法。     

0/1背包问题的量子算法

近年来针对各种问题提出了许多量子算法,这些量子算法都利用了量子态的可迭加性(Superposition)和纠缠性(Entan-glement),本文在量子环境下对0/1背包问题进行求解,介绍了量子算法的基本思想及相关概念。然后分析并给出求解0/1背包问题的量子算法,在量子物理环境下它能在多项式时间内求出所需要的解。这个量子算法可以推广解决其它NPC问题,如旅行售货员问题等。     

在量子计算机上求解0/1背包问题

在Ｇｒｏｖｅｒ算法和量子指数搜索算法的基础上,提出了一个量子算法去求解０／１背包问题。这个算法在没有使用任何可以提高搜索效率的经典策略的情况下,能够在Ｏ（ｃ＾２ｎ／２）步以至少１－１／２＾ｃ的概率求解问题规模为ｎ的０／１背包问题。     

求解大规模0-1背包问题的主动进化遗传算法

针对遗传算法求解大规模0-1背包问题中存在的不足，将定向变异机制引入到遗传算法中，提出了基于主动进化遗传算法的0-1背包问题求解算法。该算法利用概率编码方案对种子个体进行编码，每代种群中的个体通过对该代种子个体进行测度而产生，用于定向变异的诱变因子将参与种子个体的进化。实验结果表明，该算法具有较好的全局寻优能力和执行效率。     

解决0-1背包问题的遗传分布估计算法

0-1背包问题是典型的NP难问题,针对0-1背包问题提出分布估计算法（EDA）与遗传算法（GA）相结合的算法（E-GA）。该算法在每一次迭代中由二者共同产生种群,并行搜索,两种方法产生的个体数目动态变化,将EDA的全局搜索与GA的局部搜索能力、EDA的快速收敛性与GA的种群多样性结合,实现优势互补。通过三个背包问题算例进行算法验证,与以往文献相比,结果显示该算法所获最优值优于文献最优值,运行时间短且收敛速度快。     

0-1背包问题的两种扩展形式及其解法*

0-1背包问题是经典的NP-HARD组合优化问题之一,由于其难解性,该问题在信息密码学和数论研究中具有极其重要的应用。首先对01背包问题及其解法进行了分析,然后提出01背包问题的两种扩展形式,并给出了基于动态规划和贪心算法的两种有效算法来解决这两类问题。实验结果验证了所提出方法的有效性。     

Approximate algorithms for some generalized knapsack problems

In this paper we construct approximate algorithms for the following problems: integer multiple-choice knapsack problem, binary multiple-choice knapsack problem and multi-dimensional knapsack problem. The main result can be described as follows: for every ε 0 one can construct a polynomial-time algorithm for each of the above problems such that the ratio of the value of the objective function by this algorithm and the optimal value is bounded below by 1 - ε.     

一种求解多维0-1背包问题的拟人算法

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。