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。     

用动态规划法求解0-1背包问题

0-1背包问题是算法分析中的著名问题,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。本文主要通过动态规划原理来求解0-1背包问题。     

求解0-1背包问题算法综述

0-1背包问题是一个典型的组合优化问题。给出了0-1背包问题的数学模型,概述了各种求解0/1背包问题的算法设计方法,并指出各种方法的优缺点,提出了0-1背包问题的发展趋势。     

基于Matlab的0-1背包问题的动态规划方法求解

背包问题是经典的NP-hard组合优化问题之一，在经济管理、资源分配、投资决策、装载设计等领域有着重要的应用价值。文中用动态规划方法解决0～1背包问题，通过在Matlab6．5环境下对其算法进行测试和与其他方法对比分析，表明应用该方法可节省大量的计算时间，因而具有更高运行效率。     

基于Visual C 的0-1背包问题的动态规划算法

0-1背包问题是经典的NP问题.本文对0-1背包问题的动态规划算法进行了分析,用Visual C 实现该算法.     

基于Matlab的0-1背包问题的动态规划方法求解

背包问题是经典的NP-hard组合优化问题之一,在经济管理、资源分配、投资决策、装载设计等领域有着重要的应用价值。文中用动态规划方法解决0-1背包问题,通过在Matlab6.5环境下对其算法进行测试和与其他方法对比分析,表明应用该方法可节省大量的计算时间,因而具有更高运行效率。     

基于Visual C＋＋的0-1背包问题的动态规划算法

0-1背包问题是经典的NP问题。本文对0-1背包问题的动态规划算法进行了分析,用Visual C＋＋实现该算法。     

基于改进的微粒群优化算法的0-1背包问题求解

在介绍微粒群优化算法及其搜索策略的基础上，根据组合约束优化问题的特点，定义了等值变换、异值变换以及变换序列等概念，有针对性地设计了一种适合求解0-1背包问题的特殊微粒群优化算法。实验证明，改进后的微粒群优化算法在求解0-1背包问题上具有可行性和高效性。     

基于猴群算法求解0-1背包问题

0-1背包问题是一个经典的NP完全问题,该问题在实际生活中具有广泛的应用.针对现有算法在求解0-1背包问题时精度不高的缺点,提出了一种诱导因子猴群算法.所给诱导因子猴群算法的基本思想是,在基本猴群算法的爬过程中引入诱导因子,诱导其向上爬行,从而可以逃逸局部最优解,找到全局最优解.在仿真试验中,与已有方法进行比较,结果说明利用所给诱导因子猴群算法求解0-1背包问题是有效的.     

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。     

求解0-1背包问题的烟花算法

为了克服现有方法在求解0-1背包问题时存在的缺陷,提出了一种改进的烟花算法.在给出0-1背包问题的数学模型后,利用Kent混沌映射对基本烟花算法的解初始化以使初始位置分布更加均匀,同时引入Sigmoid函数得到渐变的爆炸半径使得算法的求解精度与搜索速度达到某种平衡,用改进的烟花算法来对其进行求解.通过对典型测试函数和0-1背包问题的求解结果说明了所提出的改进烟花算法求解精度更高,性能更加稳定.     

基于交换策略的蚁群算法求解多维0-1背包问题

在项目决策与规划、资源分配、货物装载等工作中,提出了多维0-1背包问题,对这一问题,国内外学者提出了许多算法。本文推广了文献[7]中求解单维0-1背包问题的蚁群算法,并从结合2-opt等局部优化的蚁群算法求解旅行商问题中得到启示：通过交换策略可以加快算法的收敛速度和获取更高质量的解,因此提出了基于交换策略的蚁群算法。再把这种算法与AIAACA算法进行比较,实验结果显示该算法与AIAACA算法效果相当,用时更少,是求解多雏0-1背包问题的有效算法。     

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。     

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.