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0／1背包问题属于动态规划问题，部分背包问题属于贪心算法的范畴，通过比较两种算法的联系和区别，来寻求0／1背包问题的贪心算法的条件，用贪心算法来解决部分0／1背包问题的求解。 相似文献
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0-1背包问题在信息密码学和数论研究中有着极其重要的应用。首先对背包问题作了简要描述,然后对0-1背包问题的两种经典算法:动态规划算法、贪心算法给出了具体算法设计及实现过程,最后对两种算法在实现的时间、准确性等性能方面进行了分析和对比。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2020,(2):93-99
根据萤火虫算法自身特点,本文提出一种基于模拟退火的改进萤火虫算法,并用于求解0-1背包问题.该算法在模拟退火过程中利用萤火虫算法搜索新解,采用贪心修复算子对不可行解进行修正.每一次退火操作完成时,对萤火虫种群实行变异操作,增强萤火虫的全局搜索能力.本算法在求解0-1背包问题时,能及时跳出局部最优,在算法初期增强全局搜索能力,在算法后期加快收敛速度.通过仿真实验表明,该算法可较好的求解0-1背包问题. 相似文献
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背包问题可分为0/1背包问题、完全背包问题以及多重背包问题等,一直是算法与复杂性研究的热点之一,应用于多个行业和领域。贪心算法在求最优解问题过程中,依据某种贪心标准,从问题初始状态出发,直接计算出每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解。在光伏电站布置及分区过程中,分别应用解决背包问题的动态规划算法和贪心算法划分规则形状以及边界部分非规则形状。 相似文献
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为了有效快速求解0-1背包问题,提出了改进的教与学优化算法.在基本教与学优化算法的基础上,根据0-1背包问题离散化的特点提出了二进制编码方案,利用贪心算子修复不可行解并优化可行解,加快了算法的收敛速度;为了更好地平衡全局探索和局部开发的关系,使用正余弦算子和自适应的惯性权重在迭代过程中调整探索和开发的相对比例,避免算法... 相似文献
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为了提高求解0-1背包问题的效率,提出了两种贪心局部搜索算法,分别称为固定候选算法和变化候选算法.算法都以有效的方式构造好的初始解,随后执行局部搜索对其进行解质量上的改进.实验结果表明了两种算法的有效性、可行性及与价值密度贪心算法相比的优越性,同时进一步看出两种算法中变化候选算法相对较优,能够取得更好的结果. 相似文献
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基于改进遗传算法的背包问题求解 总被引：1，自引：1，他引：0
针对0-1背包问题的特点,设计了一种利用定义距较长模式的遗传算子,并提出采用该算子代替交叉算子的长模式遗传算法,该算法在约束条件的处理上结合贪心法,提高了搜索效率.最后的实例仿真,给出了传统遗传算法和长模式遗传算法计算结果的比较,证明了采用新算子的遗传算法在求解0-1背包问题时比基本遗传算法有更好的收敛性能和更少的时间花费. 相似文献
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设计了一种用于求解0-1背包问题的粒子群优化算法,阐述了算法求解0-1背包问题的具体操作过程.通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了该算法对求解0-1背包问题的可行性和有效性. 相似文献
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0／1背包问题是一个著名NP——复杂问题，以前人们主要用分支——限界法、贪心法等方法去解决该问题。本文主要论述了一种新的计算模式——DNA计算来解决0／1背包问题。依据分子生物学的实验方法，文中所提出的算法是有效和可行的。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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为利用和声搜索算法求解0-1背包问题,针对和声搜索的离散化技术和二进制编码的特点,借鉴遗传算子改进新和声的生成方式及微调方式,并基于贪心策略设计和声修正过程,提出了一种离散化的和声搜索算法.数值实验表明,与其它常用的智能算法相比,该算法在求解质量上具有较大优势,对大规模的背包问题效果也很明显. 相似文献
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针对目前在求解经典0-1背包问题时已有算法的不足,运用改进的萤火虫算法对该问题进行求解。引入贪心策略修正萤火虫算法的不可行解,提出一种变异策略,增加萤火虫算法的种群多样性。通过对3个不同规模的算例进行测试,实验结果表明改进的萤火虫算法有效;通过和目前已有算法的求解结果进行比较,改进萤火虫算法具有较好的高效性和稳定性。 相似文献
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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,提出一种新的求解多维0-1背包问题的算法——基于交换策略的蚁群算法。 相似文献
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0-1背包问题是算法中的一个经典例子。用回溯、分支限界和动态规划这3种方法求解0-1背包问题,并对解题思路和时间复杂度进行了详细分析。 相似文献
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以0-1背包问题为研究对象,建立教学模型,采用有序组合树法对中小规模的背包问题进行求解。与传统的贪婪算法相比,该算法更容易找到最优解,并通过实例说明该算法对解决中小规模的0-1背包问题是行之有效的。 相似文献
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提出了一种求解0-1背包问题的遗传算法,该算法首先设计出基于适应度的自适应变异策略,提高了变异的科学性和新算法的搜索能力;然后提出了基于单位价值信息和满足约束最大化的双优化策略,提高了求解的质量.3个0-1背包问题的仿真实验表明:与已有的HGA算法和GGA算法相比,新算法在求解质量上具有一定优势. 相似文献