0-1规划问题的元胞蝙蝠算法

基于元胞自动机原理和蝙蝠算法, 提出了一种求解0-1规划问题的元胞蝙蝠算法。利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性, 提高算法的全局寻优能力, 通过罚函数的方法将约束问题转换为相应的无约束问题, 给出了元胞蝙蝠算法的具体步骤, 并用MATLAB软件编程实现。通过对多个0-1规划问题的算例进行测试, 并将测试结果与其他算法进行比较, 结果表明, 元胞蝙蝠算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力, 可作为求解0-1规划问题的一种实用方法。     

0/1背包问题竞争决策算法

竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上,利用竞争造就优化、决策左右结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。在考虑0/1背包问题特点的基础上给出了用竞争决策算法求解0/1背包问题的算法,经过大量数据测试和验证,获得了较好的结果。     

多选择背包问题的元胞萤火虫算法

为有效求解多选择背包问题,基于元胞自动机的原理和萤火虫算法,提出一种求解多选择背包问题的元胞萤火虫算法。将元胞及其邻居引入到算法中来保持种群的多样性,利用元胞的演化规则进行局部优化,避免算法陷入局部极值。通过对典型多选择背包问题的仿真实验和其他算法的比较,表明该算法可行有效,有良好的全局优化能力。     

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。     

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。     

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。     

0-1背包问题的模糊粒子群算法求解*

针对基本粒子群算法在背包问题上表现的不足,在基本粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子,提出了一种新的算法——模糊粒子群算法。该算法结合了模糊控制器中输入/输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于0-1背包问题上,通过多组实例数据进行测试,验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

求解0-1背包问题的二进制狮群算法

针对传统二进制群智能算法求解0-1背包问题易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种新的解决离散空间问题的二进制狮群算法BLSO。二进制狮群算法对狮王、母狮和幼狮的位置重新定义,引入反置运算、移动算子和学习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处理和充分利用,增强局部搜索能力,进一步提高收敛速度。对9个典型的0-1背包算例进行仿真实验,实验结果表明,该算法不仅可以有效求解0-1背包问题,而且还能够以较快的速度搜索到精度较高的次优解甚至全局最优解,具有较好的稳定性;同时,对高维背包问题的求解与参考算法相比,在寻优时间和精度上更具优势。     

基于混合编码的差异演化算法解0-1背包问题*

针对典型的一类NP完全问题——背包问题,提出一种混合编码的差异演化求解方法。该方法基于差异演化算法框架,采用混合编码机制,每个决策变量均由一个实数和一个二进制数的组合表示。利用新定义的映射算子,构建混合编码的种群;增加边界约束处理算子,确保变异算子计算结果满足边界约束条件;利用新定义的丢弃算子对于不可行的装包策略进行修正。通过数值仿真实验,将该方法与遗传算法、二进制差异算法的计算结果比较分析,表明该算法求解背包问题的有效性与适用性。