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一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法 被引量:22
1
作者 王会颖 贾瑞玉 +1 位作者 章义刚 齐平 《计算机技术与发展》 2007年第1期104-107,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 0—1背包问题 蚁群算法 背包问题快速蚁群算法
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基于遗传算法求解0-1背包问题的算法探讨 被引量:7
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作者 刘锐 张金波 +1 位作者 刘蕊洁 李积宪 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第4期377-379,共3页
0-1背包问题是一类典型的组合优化问题,并且是NP完全问题,具有重要的研究意义.介绍了贪婪算法和基本遗传算法求解背包问题的设计思想,提出了基于贪婪算法的混合遗传算法求解0-1背包问题.实验结果表明改进的遗传算法有更好的近似解.
关键词 遗传算法 贪婪算法 0—1背包问题
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基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解 被引量:24
3
作者 胡小兵 黄席樾 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2005年第5期520-523,529,共5页
蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功.将蚁群优化算法应用于0-1背包问题,首先将0-1背包问题表示成相应的构造图,并针对该图设计了两个状态转移公式,蚂蚁根据这两个状态转移公式... 蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功.将蚁群优化算法应用于0-1背包问题,首先将0-1背包问题表示成相应的构造图,并针对该图设计了两个状态转移公式,蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡.此时,蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解.仿真实验对该算法的参数进行了讨论,再与遗传算法进行比较,结果显示该算法具有较高的性能. 展开更多
关键词 0—1背包问题 蚁群优化算法 组合优化
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一种新的求解0-1背包问题的自适应算法 被引量:6
4
作者 龚文引 蔡之华 詹炜 《微型机与应用》 北大核心 2005年第12期63-66,共4页
提出了一种新的求解0-1背包问题的自适应算法——改进郭涛算法IGT。新算法实现了真正意义上的子空间搜索过程,引入了变维子空间,加入了变异算子,同时还与贪心算法相结合,并引入启发式修正算子,以保证算法的局部搜索能力和群体多样性。
关键词 0—1背包问题 改进郭涛算法 贪心算法 局部搜索 启发式修正算子
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解0-1背包问题的混合编码贪婪DE算法 被引量:2
5
作者 邓长寿 梁昌勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期24-26,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 0—1背包问题 边界约束处理算子 混合编码贪婪差异演化
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0-1背包问题贪婪算法应用研究 被引量:12
6
作者 蒋力 武坤 《计算机与数字工程》 2007年第6期32-33,136,共3页
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viusalc++6.0下编程实现。
关键词 0—1背包问题 贪婪算法 贪婪准则
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一种求解0-1背包问题的混合粒子群算法 被引量:2
7
作者 叶永春 车林仙 何兵 《长沙电力学院学报(自然科学版)》 2006年第4期87-90,共4页
针对0-1背包问题,提出一种具有修复策略的、贪心算法与二进制粒子群算法相结合的混合智能算法.数值试验结果表明,该方法能在一定程度上克服早熟现象,且收敛速度较快.因此,应用该混合智能算法求解0-1背包问题是比较有效的.
关键词 0—1背包问题 粒子群算法 混合智能算法
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动态规划求解0-1背包问题的教学探索 被引量:1
8
作者 李志洁 郑海旭 《大连民族学院学报》 CAS 2010年第1期80-84,共5页
针对动态规划在0-1背包问题中求解最优值时的教学难度,结合教学过程和特点,对计算最优值的算法进行了改进,在与最优值递归公式保持一致的情况下简化了迭代过程,消除算法技巧,增加了算法的规范性和连贯性,收到了理想的教学效果。
关键词 算法 动态规划 0—1背包问题
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基于0-1背包问题的讨论 被引量:16
9
作者 林鑫 《微机发展》 2005年第10期41-43,共3页
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... 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,发现模拟退火算法是相对最优的算法。 展开更多
关键词 0—1背包问题 贪婪算法 启发式贪婪算法 模拟退火算法 CPU时间
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一种新的求解0-1背包问题的混合算法 被引量:4
10
作者 赵朝卿 胡小兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期61-63,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 0—1背包问题 蚁群算法 抗体免疫克隆算法
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基于交换策略的蚁群算法求解多维0-1背包问题 被引量:6
11
作者 潘夏福 倪子伟 《计算机与现代化》 2008年第3期83-85,共3页
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... 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[8]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,是求解多维0-1背包问题的有效算法。 展开更多
关键词 多维0—1背包问题 蚁群算法 交换
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具有多父代重组的遗传算法解0-1背包问题 被引量:1
12
作者 刘志华 周绍梅 《江西科学》 2007年第2期183-186,共4页
遗传算法的创始人最初是从自然界获取灵感的,但是后来的遗传算法的研究者也试图将生物界不存在的特征引入遗传算法,多父代重组(或称为N父代重组,N>2)就是其中的一种。有文献显示这种机制在解很多不同的问题时都能有较好的效果。本文... 遗传算法的创始人最初是从自然界获取灵感的,但是后来的遗传算法的研究者也试图将生物界不存在的特征引入遗传算法,多父代重组(或称为N父代重组,N>2)就是其中的一种。有文献显示这种机制在解很多不同的问题时都能有较好的效果。本文用几种多父代重组方法(包括一种新的面向特定问题的方法)解0-1背包问题,结果显示多父代重组确实有较好的性能。 展开更多
关键词 遗传算法 多父代重组 N父代重组 0—1背包问题
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基于协同发车的区域公交时刻表生成模型研究 被引量:18
13
作者 刘志刚 申金升 +1 位作者 王海星 杨威 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2007年第2期109-113,共5页
编制出能够最大限度地减少乘客在不同线路交叉点处换乘等待时间的公交时刻表是实现公交调度区域化的关键任务之一,而协同发车是实现这一目标的有效手段.本文将以乘客换乘时间最少为目标的区域公交时刻表的编制问题,归结为一类特殊的带... 编制出能够最大限度地减少乘客在不同线路交叉点处换乘等待时间的公交时刻表是实现公交调度区域化的关键任务之一,而协同发车是实现这一目标的有效手段.本文将以乘客换乘时间最少为目标的区域公交时刻表的编制问题,归结为一类特殊的带有协同系数且无容量约束的0-1背包问题,并定义了协同系数,建立了相应的数学模型,给出了基于嵌套式的禁忌搜索算法的模型解法.实验计算结果表明,用本文设计的算法求解这类特殊的0-1背包问题可以取得良好的计算结果,该算法是可行的,也是有效的. 展开更多
关键词 时刻表 公共交通 协同 0—1背包问题 禁忌搜索
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无参数变异的二进制差分进化算法 被引量:10
14
作者 孔祥勇 高立群 +1 位作者 欧阳海滨 葛延峰 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期484-488,共5页
鉴于差分进化算法在解决复杂连续问题上的优良性能,针对0-1变量的特点,提出了一种用于求解0-1规划问题的二进制差分进化算法(BDEPM).与采用离散变换和逻辑运算的改进算法相比,BDEPM算法中的变量采用二进制编码方式,在进化过程中无需变异... 鉴于差分进化算法在解决复杂连续问题上的优良性能,针对0-1变量的特点,提出了一种用于求解0-1规划问题的二进制差分进化算法(BDEPM).与采用离散变换和逻辑运算的改进算法相比,BDEPM算法中的变量采用二进制编码方式,在进化过程中无需变异率,即可根据个体间的差异直接在离散域内进行变异,算法的思路清晰、结构简单、控制参数少、易于理解和实现.将BDEPM用于求解0-1背包问题,针对其约束提出了一种二次贪婪变换的修复策略,两个背包实例的仿真对比实验验证了BDEPM算法的优越性. 展开更多
关键词 无参数变异 二进制编码 差分进化 0—1背包问题 二次贪婪变换
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基于贪心算法和模拟退火算法的软硬件划分 被引量:2
15
作者 张良 徐成 +1 位作者 田峥 李涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1898-1902,共5页
软硬件划分是嵌入式系统设计过程中一个关键环节,已经被证明是一个NP问题。针对目前算法在进行大任务集下的软硬件划分时计算复杂度高、不能快速收敛,且找到的全局最优解的质量不佳等问题,提出一种基于贪心算法和模拟退火算法相融合的... 软硬件划分是嵌入式系统设计过程中一个关键环节,已经被证明是一个NP问题。针对目前算法在进行大任务集下的软硬件划分时计算复杂度高、不能快速收敛,且找到的全局最优解的质量不佳等问题,提出一种基于贪心算法和模拟退火算法相融合的软硬件划分方法。首先将软硬件划分问题规约为变异的0-1背包问题,在求解背包问题的算法基础上用贪心算法构造出初始划分解;然后,对代价函数的解空间进行合理的区域划分,并基于划分的区间设计新的代价函数,采用改进的模拟退火算法对初始划分进行全局寻优。实验结果表明,与目前已有的类似改进算法相比,新算法在任务划分质量和算法运行时间两个方面的提升率最大可达到8%和17%左右,具有高效性和实用性。 展开更多
关键词 软硬件划分 启发式算法 0—1背包问题 模拟退火 代价函数
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具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用
16
作者 贺伟 邱毅娇 唐普英 《现代电子技术》 2008年第20期159-161,168,共4页
在研究惯性权重对基本PSO算法影响的基础上,根据惯性权重对粒子群算法影响的特点,采用4种惯性权重策略对一种新的具有量子行为的粒子群算法的速度进行调节,比较每种算法的性能,从中找到一种新的性能更好的改进算法,将其用于求解0-1背包... 在研究惯性权重对基本PSO算法影响的基础上,根据惯性权重对粒子群算法影响的特点,采用4种惯性权重策略对一种新的具有量子行为的粒子群算法的速度进行调节,比较每种算法的性能,从中找到一种新的性能更好的改进算法,将其用于求解0-1背包问题。实验结果表明较好地选择惯性权重参数对算法的性能有很大提高,该改进算法在求解0-1背包问题中具有高效性,提高了最优解的精度,同时具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 量子行为 惯性权重 递减策略 0—1背包问题
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对动态规划法和贪心法的分析和比较
17
作者 肖青青 赵娜 《现代商贸工业》 2009年第2期242-243,共2页
通过动态规划法和贪心法的介绍,并进一步分析和比较这两种算法在求解同一问题时的差异。
关键词 动态规划法 贪心法 0—1背包问题
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A New Searching Strategy for the Lost Plane Based on RBF Neural Network Model and Global Optimization Model
18
作者 Yiqing YU 《International Journal of Technology Management》 2015年第4期126-128,共3页
In this paper, we construct two models for the searching task for a lost plane. Model 1 determines the searching area. We predict the trajectory of floats generated after the disintegration of the plane by using RBF n... In this paper, we construct two models for the searching task for a lost plane. Model 1 determines the searching area. We predict the trajectory of floats generated after the disintegration of the plane by using RBF neural network model, and then determine the searching area according to the trajectory. With the pass of time, the searching area will also be constantly moving along the trajectory. Model 2 develops a maritime search plan to achieve the purpose of completing the search in the shortest time. We optimize the searching time and transform the problem into the 0-1 knapsack problem. Solving this problem by improved genetic algorithm, we can get the shortest searching time and the best choice for the search power. 展开更多
关键词 the trajectory of floats RBF neural network model Global optimization model 0-1 knapsack problem improved geneticalgorithm
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