背包问题

一、背包问题简介 1【背包问题】 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。 问题描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量weight和价格value，在限定的总重

一、背包问题简介 1【背包问题】 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。 问题描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量weight和价格value，在限定的总重

多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的，详细参考1。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。速度的更新公式如下： 等式右边有三部分组成。第一部分是惯性量，是延续粒子上一次运动的矢量；第二部分是...

1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于...

a=2.q=(sqrt(1/2)).[N,L] = size(q); ger =500; pm=0.0088; pc=0.88; fat=0.rate=C.angle=0.angle=0.angle=0.angle=0.angle=0.angle=0.angle=0.angle=...

1 什么是离散粒子群算法？ 普通粒子群算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）的粒子初始位置、更新速度都是连续函数，与之对应，位置和速度更新均为离散值的算法是离散PSO算法（Discrete Particle Swarm Opti...

在组合优化问题的求解中，禁忌搜索（tabu search, TS）是众多元启发式算法中最为常用和有效的方法之一。我们以“寻找中国最高的山”作为例子，解释禁忌搜索的核心思路。 首先，我们的徐霞客同志在地图上随意指一个土坡，作为他搜索旅程的开端（initial solution）。我...

1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于...

1.1 描述 离散二进制粒子群算法（Discrete Binary Particle Swarm Optimization Algorithm， BPSO）最初由J.Kennedy和R.C.Eberhart在1997年设计; PSO主要优化连续实值问题，BPSO主要优化离散空间约...

在这个0-1背包的例子中，假设有12件物品，质量分别为2磅、5磅、18磅、3磅、2磅、5磅、10磅、4磅、11磅、7磅、14磅、6磅，价值分别为5元、10元、13元、4元、3元、11元、13元、10元、8元、16元、7元、4元，包的最大允许质量是46磅。a = 0.