一个求解0-1背包问题的遗传算法

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法。本文将其用于解决一个著名的NP完备问题——0- 1背包问题,并对经典遗传算法进行了改进。通过对贪婪算法进行了改进以产生初始种群,并在进行交叉和变异操作过程中引入了对无效个体的校正操作,从而较好地保持了种群的多样性和优良度。数值实验表明该算法具有较好的全局最优性。     

求解0-1背包问题的共同进化遗传算法

0-1背包问题是一类组合优化问题,迄今已有40多年的研究历史,可广泛应用于碎片收集、作业调度、资金预算和货物装箱等领域。0-1背包问题是一类NP问题,所以传统方法如持续松弛法、分枝-界限法、动态规划法和一些近似算法等等,一般仅能获得问题的近似最优解。近年来,不少学者将稳健的遗传算法应用于0-1背包问题的求解,在问题求解质量方面收到了较好的效果。但是,由于传统的单种群遗传算法中一个染色体编码结构代表了问题的一个完整可行解,因此可能导致对解的较好部分的利用可能被其它较差的部分所掩盖,且问题求解效率随着问题规模的增大而下降。针对上述不足,本文基于合作式共同进化计算模型,将共同进化计算用于求解,提出一种求解0-1背包问题的共同进化遗传算法,以进一步提高问题的求解质量和算法效率。     

基于贪心策略的遗传算法求解0-1背包问题

介绍了基于贪心思想的改进遗传算法,并用该算法解决0-1背包问题,试验数据证明该算法能有效求解0-1背包问题,而且比原遗传算法效率高.     

一种求解0-1背包问题的退火贪婪遗传算法

将贪婪算法和退火算法融入遗传算法,结合各自算法的优点形成了一种混合遗传算法。通过实验表明,运用此算法求解0-1背包问题,搜索能力明显优于基本遗传算法和贪婪算法。     

求解0-1背包问题的改进排挤遗传算法

提出了两种用于求解0-1背包问题的改进排挤遗传算法PFCGA和GCGA,PFCGA使用惩罚函数和排挤操作使算法能够比较稳定地求得最优解,GCGA把排挤遗传和贪婪算法相结合,对种群中非法染色体表示的不可行解进行修复使其变为可行解,对非优可行解进行修正使其尽量靠近最优解,GCGA在保证求解精度的前提下加快求解速度。通过仿真实验和比较分析结果表明,PFCGA和GCGA能够获得很高的求解精度和正确率,是求解0-1背包问题的有效算法。     

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。     

求解折扣{0-1}背包问题的新遗传算法

折扣{0-1}背包问题（Discounted {0-1} Knapsack Problem,D{0-1}KP）是比0-1背包还要难以求解的NP-hard问题。提出了一种求解D{0-1}KP的新遗传算法GADKP。GADKP针对D{0-1}KP问题本身结构特征,借鉴启发式搜索思想设计了3种有效的交叉算子和1种变异算子。4种算子的操作都能够保证进化过程中解的可行性;3种交叉算子从3个不同的角度提高算法的搜索能力;变异算子采用逐层贪心机制提高个体的局部开发能力。通过4组共40个D{0-1}KP实例测试,和已有的求解D{0-1}KP的遗传算法相比,GADKP求解精度更高,是一种新颖有效的求解D{0-1}KP的方法。     

改进的自适应遗传算法求解0/1背包问题

为提高遗传算法求解问题的性能,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在交叉概率和变异概率公式中引入了当代迭代次数因子,提出了基因差别比例（Ca）的概念。Ca越大的基因位发生交叉、变异的概率越大,产生新个体的可能性越大;在模式生成操作中,确定基因位的选取同样由Ca决定。仿真结果表明,此算法在求解0/1背包问题时,其寻优能力有很大提高。     

求解多约束0-1背包问题的遗传算法的改进

提出对基本遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的改进策略,并将其应用于多约束0-1背包问题(Multi-constrained 0-1Knapsack Problems,MKP)的求解。改进策略主要有:将线性规划松弛法求得的MKP的解作为初始解,另外为了避免种群多样化的丧失,将复杂的修复操作和局部优化操作应用于每一个最近产生的解。最后,对大规模测试数据的标准集进行实验,并将该算法与先前的方法进行比较,结果表明新的遗传算法在大多数时间能够更快速地收敛到较优解。     

浅析利用动态规划法求解0-1背包问题

0-1背包问题是一个NP完全问题,被广泛应用在货物装箱、物资分配与存储等各行各业。因此,对0-1背包问题的研究既具有伦理价值又具有实际意义。本文首先介绍了什么0-1背包问题,然后描述了该问题的数学模型,并总结了利用动态规划法求解0-1背包问题的过程。     

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。     

求解0-1整数规划的混合粒子群优化算法

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决0-1整数规划问题,经过比较测试,6种混合粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法.对于目前还没有好的解法的组合优化问题,很容易地修改此算法就可解决.     

An efficient algorithm for the collapsing knapsack problem

The collapsing knapsack problem (CKP) is a type of nonlinear knapsack problem in which the knapsack size is a non-increasing function of the number of items included. This paper proposes an exact algorithm for CKP by partitioning CKP to some subproblems, then solving them with the improved expanding-core technique. The proposed algorithm solves the subproblems in the special processing order resulting in the reduction of computing time. Experimental results show that the proposed algorithm is an efficient approach for various random instances of size up to 1000.     

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背包问题的混合蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,对其进行优化研究。基于0-1背包问题的具体特征,在基本蝙蝠算法原有概念和框架的基础上,引入遗传算法中的交叉机制以及反置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和充分利用,增强局部搜索能力,加快算法收敛速度,构建全新的混合蝙蝠算法。将混合蝙蝠算法应用于两组0-1背包算例,仿真实验结果优于自适应元胞粒子群算法、基本蝙蝠算法和贪心二进制蝙蝠算法。结果验证了该混合算法求解0-1背包问题的可行性和有效性。     

0-1背包问题贪婪算法应用研究

结合生活中顾客中奖后奖品的选择问题,给出0-1背包问题的数学模型,介绍基于0-1背包问题的的贪婪算法,使用这种算法解决奖品选择问题,最后在viusal c 6.0下编程实现.     

0-1背包问题的一种新解法

针对目前求解0-1 背包问题算法的优缺点,开发了一种新的非递归算法。从计算0-1 背包问题最优值的递归方程出发,使用形式推导技术及序列抽象数据类型。在开发出循环不变式的同时,归纳得到用抽象程序设计语言Apla描述的非递归算法,并形式化证明了其正确性,在相关工具及部件库的支持下进一步得到C++程序。理论分析和实验结果表明,该算法的时间耗费受背包容量变化的影响很小,是一种有效的方案。     

遗传算法在0/1背包问题中的应用及研究

遗传算法作为一种优胜劣汰的自然规律,可应用于人工智能、机器学习等多个方面。本文将遗传算法应用于0/1背包问题,首先介绍简单遗传算法,通过实验数据分析遗传算法在搜索范围、收敛速度和精度等方面的不足,进而基于贪心算法、适应度函数及遗传算子,修正可行解和不可行解,逐步改进遗传算法,防止算法陷于局部最优,提高算法的全局搜索能力和收敛速度。最后通过实验数据,比较简单遗传算法和改进遗传算法的实验结果,证明改进遗传算法在0/1背包问题应用中的精确性和高效性。     

求解多维0—1背包问题的混合遗传算法

文章研究一类典型的组合优化问题——多维０－１背包问题,提出了在简单遗传算法（ＳＧＡ）中加入局部搜索机制的混合遗传算法（ＨＧＡ）来求解该类问题,并在大量数值实验的基础上,将ＨＧＡ与传统的求解方法及ＳＧＡ进行了比较,实验的结果表明,该算法具有一定的优越性。