浅析0/1背包问题

0/1背包问题是个典型问题,其解法有很多,如回溯法、分枝限界法、动态规划法、递归策略等.本文以动态规划的方法(向前处理法)为例,详细解析了本问题,首先根据公式对问题一步步进行了推导,然后用图解法再次进行了研究,比较简单的解决了问题,并采用不同于资料上的方法,通过实例对其的可行性进行了验证,达到了预期的效果.     

浅析0/1背包问题

0/1背包问题是个典型问题,其解法有很多,如回溯法、分枝限界法、动态规划法、递归策略等。本文以动态规划的方法(向前处理法)为例,详细解析了本问题,首先根据公式对问题一步步进行了推导,然后用图解法再次进行了研究,比较简单的解决了问题,并采用不同于资料上的方法,通过实例对其的可行性进行了验证,达到了预期的效果。     

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。     

离散杂草优化算法在0/1背包问题中的应用

为解决粒子群优化算法在求解0/1背包问题中的早熟收敛问题,将杂草优化算法应用到离散问题,提出了一种离散杂草优化算法(DIWO)。根据组合优化问题的特点,对原算法中正态分布于父代周围的子代进行离散化分析,引入遗传操作中的一种改进的变异机制,保证了新算法的有效性,使其具有局部的随机搜索能力。通过三个仿真实例验证,对比粒子群算法,新算法在种群数量较小、迭代次数较少的情况下能取得更好的结果。     

0/1背包问题动态规划算法的探讨

0/1背包问题是运筹学中的著名问题,有重要的使用价值,是算法研究的热点,目前较成熟的常用算法有贪心算法、动态规划、回溯法、分枝-限界法等.本文探讨动态规划的向前处理法.与教材不同的是,本文结合实例,给出递推关系式的具体递推过程,用图例表示背包问题的向前处理法求解过程;最后,用浅显的实例验证向前处理法算法所得最优解的正确性.     

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。     

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。     

一类难解0/1背包问题的有效搜索算法

针对一类难解0/1背包问题,给出背包最大价值与物品集中元素的组合特性,在价值密度比贪心策略的基础上,采用组合交叉搜索策略设计一个快速搜索算法——ZHKnap。实验表明,在多项式时间复杂度内得到的解的质量优于目前算法的结果,证明最优解与元素的重量和价值参数的大小分布无关,而只与元素的重量及背包零头的组合相关。     

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。     

0/1背包问题的贪心优化解法

介绍了0／1背包问题的基本贪心算法的解决策略，通过对贪心算法的改进和优化，找出0／1背包问题的最优解的很好近似。     

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。     

基于贪婪策略的0/1背包问题算法研究

对求解0/1背包问题的贪婪策略进行了详细的讨论.在分析价值密度贪婪算法缺陷的基础上,提出了重做贪婪选择的改进算法,并从理论和实验两个方面证明了其求解质量的提高.本文还详细分析了k阶优化算法,并证明了其近似比为k/(k 1),最后编程模拟了该算法的实现过程,并对结果进行了分析.     

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。     

广义分子计算模型在0-1背包问题中的应用

生物分子计算在实现上有很多局限性。借鉴了广义图灵模型(Generalized Turing Model,GTM)[1]。该模型是由分子计算粘贴模型与图灵机相结合而得到的,并且已证明可以在多项式时间内准确获得0-1整数规划、集合覆盖等多个NP完全问题的全体可行解集。在此基础上将GTM应用于求解0-1背包问题,仿真展现了该模型的优点。     

基于0-1背包问题的两种算法

0-1背包问题是计算机科学中一个经典问题,0-1背包问题是一个最优化问题。因其结构简单,可扩展性强,可作为其他问题的子问题,因此通过对其研究可以解决更为复杂的优化问题。本文概述了两种求解0-1背包问题的算法设计方法,并对两种算法进行了分析和比较。     

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。