求解0-1背包问题的二进制蝙蝠算法

为了求解离散空间中的最优化问题,提出了一种二进制蝙蝠算法,并引入时变惯性因子来提高算法的全局收敛速度;在此基础上,为提高求解0-1背包问题时找到最优解的机率,利用贪心优化策略对无效的蝙蝠个体进行优化,从而给出了贪心二进制蝙蝠算法（GBBA）。仿真计算结果表明,GBBA算法在寻优能力和收敛性能方面比已有的GMBA算法都更优越。     

多元化化学实验教学模式的探索与实践

针对大学生实验能力的培养进行了多方面的探索,形成了系统的多元化实验教学模式,完善了"一体化、多层次、开放式"的化学实验教学体系;充分体现不同阶段教学内容、教学方式、教学手段的创新,实现学生自主、探索学习的教学方式的转变,完成了学生专业知识学习与素质培养有机结合的教学目标。     

改进的差分演化算法求解多维背包问题

多维背包（MKP）是组合优化中一个典型的NP难问题,广泛应用于工程和管理中。提出了一种改进的二进制差分演化算法（Modified Binary Differential Evolution algorithm,MBDE）求解MKP问题,算法关键步骤可分为两部分：二进制群体生成;得到候选可行解。提出了一种有效的衡量商品价值密度的方法用于对二进制个体修正和优化;设计了反向测试搜索和精英局部搜索策略来提高算法探索和开发能力,从而进一步提高了MBDE的求解精度和收敛速度。为验证MBDE算法的有效性,进行了三组实验,并和近期提出的解决MKP问题的其他启发式算法进行了比较,实验结果显示,MBDE算法求解精度更高。从算法运行时间看,求解速度快,非常适合求解大规模的MKP问题。     

上网,无法下线

上网,最讨厌的无疑是掉线,可当你希望它掉线的时候,它却怎么也不掉。你怎么会希望它掉线呢? 那天,开始上网时一切正常,突然之间,屏幕一闪,“该程序执行了非法操作即将关闭,发生**错误,导致其中一个窗口即将关闭”……浏览器窗口就这样归于沉寂——IE的老问题。看一下系统托盘,拨号网络的图标那一对一闪一闪的小电脑没有     

变异蝙蝠算法求解折扣{0-1}背包问题

针对确定性算法难于求解规模大、数据范围广的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP）,提出了基于蝙蝠算法的快速求解D{0-1}KP的变异蝙蝠算法（MDBBA）。首先,利用双重编码解决D{0-1}KP的编码问题;其次,将贪心修复与优化算法（GROA）应用于蝙蝠个体适应度计算中,使算法快速得到有效解;然后,选择使用差分演化（DE）的变异策略提高算法的全局寻优能力;最后,蝙蝠个体按一定概率进行Lévy飞行,增强算法探索能力和跳出局部极值的能力。对四类大规模实例的仿真计算表明：MDBBA非常适于求解大规模的D{0-1}KP,比第一遗传算法（FirEGA）和双重编码蝙蝠算法（DBBA）求得的最优值和平均值都更优,MDBBA收敛速度明显快于DBBA。