解0—1背包问题的混合编码贪婪DE算法

提出一种混合编码差异演化算法来求解0—1背包问题。通过增加边界约束处理算子和编码映射函数,构建混合编码差异演化算法,求解离散优化问题,并利用贪婪变换方法对演化过程中的不可行解进行修复。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性与适用性。     

混合二进制差异演化算法解0-1背包问题

为了有效求解0-1背包问题,提出一种混合二进制差异演化算法.该算法基于差异演化算法框架,采用二进制编码,通过增加映射操作、S型变换操作和逆映射操作等3种新的操作,将差异演化算法从实数优化领域推广至离散优化领域,成功解决了差异演化算法直接求解离散优化问题时的计算不封闭问题.此外,在每次迭代求解时,利用贪婪变换法对违反约束条件的不可行解进行变换,使其成为可行解.不同规模的背包问题的数值实验结果表明了该算法的有效性与适用性.     

解0-1背包问题的二进制差异演化算法

针对传统差异演化算法(DE)无法求解采用二进制编码问题的缺点,通过采用新的变异方法,提出了一种用于求解0-1背包问题的二进制差异演化算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.通过多个0-1背包问题的仿真试验,表明了该算法在求解0-1背包问题时不仅能达到最优解,而且收敛速度快,同时也验证了算法在解决二进制编码问题上的可行性和有效性.     

混合差异演化算法求解多维背包问题

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合差异演化算法,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的贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。对10个测试算例进行了仿真试验,结果表明文章提出的算法可以快速找到这些测试算例的最优解,是求解多维背包问题的一种有效方法。     

基于蚁群算法的多维0-1背包问题的研究

系统地阐述了蚁群算法,并对它进行改进、优化。将蚁群算法应用于求解多维0-1背包问题,提出一种求解多维0-1背包问题的算法——多维0-1背包问题蚁群算法。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。     

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。     

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。     

用基于贪婪算法的混合遗传算法求解0/1背包问题

为了克服传统优化方法的缺点,提高求解的速度和精度,将贪婪算法的思想融入基本遗传算法之中,形成了基于贪婪算法的混合遗传算法.介绍用该算法求解0/1背包问题的基本思路和方法,通过实例计算证明了该方法的可行性和有效性.     

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。     

求解高维动态0-1背包问题的修补二进制差分进化算法

针对已有的动态优化算法求解高维动态背包问题(DKP)难于获得高质量的可行解,且跟踪环境速度慢,提出一种修补二进制差分进化算法(BDE/R) 求解高维DKP. BDE/R基于传统差分进化算法(DE)框架,设计了一种随机压缩变异算子,直接根据个体间的差异在离散域内变异;提出了一种贪婪的修补策略,以提高所获可行解的质量和算法的收敛速度;设计了一种对偶变换策略,提高种群的多样性,加速算法跟踪新环境的能力. 数值实验利用4种DKP测试BDE/R跟踪环境最优值的能力,以平均环境跟踪精确度(Av-Acc)和平均环境跟踪适应度(Av-Ada)为性能评价指标,将BDE/R与其他5种著名的优化算法比较,实验结果表明：与其他算法相比,BDE/R所获得的Av-Acc和Av-Ada指标优越于其他算法;由平均适应度值跟踪曲线比较获知,BDE/R跟踪环境速度较其他算法快.     

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。     

求解背包问题的改进差异演化算法

提出一种求解0-1背包问题的改进差异演化算法。首先对差异演化算法的选择操作进行修改,得到的改进差异演化算法可以直接有效地处理约束优化问题。其次,利用一种新的区间编码映射机制,将差异演化算法扩展到求解离散领域优化问题。仿真实验结果表明,与其他进化算法相比,改进差异演化算法求解经典背包问题时,求解精度高,收敛速度快,是求解经典背包问题的一种高效算法。     

混合差异演化算法在背包问题中的应用

提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。     

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。