算法---分支限定0/1背包--蚁群算法 用蚁群算法解决01背包问题。 我本以为就是完全的蛮力法,但百度后觉得应该是这个 (4)分支限界-优先队列(STL) // # 分支限界优先队列法 // 队列中的节点类型 struct NodeType {// 分支限界节点 int no; // 节点编号 int i; // 当前节点在搜索空间的层次 int w; //
0/ 1 kn a psack problem. 关键 词: 蚁群算 法; NP-完全 问题 ; 整数规 划; 背 包问题 K ey words : ant co lony a lg or i th m; NP -complete ; integ er prog ramming ; k n a ps a ck problem 中图分 类号 : T P311 文献标识码 : A 1 引言 背包问题 (K napsack Problem)...
int BValue=0;//最优解的总价值 int BWeight;//最优解的总重量 int max_circle=500;//外循环最大次数 int antRoute[9][MAX]; int antValue[9]; void main(){ int n;//物品个数 int w_limit;//背包重量限制 int value[MAX];//各物品价值 int weight[MAX];//各物品重量 float inf[MAX][MAX...
摘 要：阐述了蚁群算法的基本原理，根据求解ＴＳＰ问题的蚁群系统模型及转移概率公式，修改了蚁群算法模型，给出了适用于０／１背包问题的模型．通过实验测试改进的算法，结果表明，改进算法的收敛速度得到提高． 关键词：蚁群算法；信息素；背包问题；禁忌表；标识表 中圈分类号：ＴＰ３０１．６ ...
求解0-1背包问题的量子蚁群算法
题的求解。仿真实验表明,运用文中算法不仅能快速有效地完成多0/1背包问题的求解过程,而且在一定程度上体现了计 , 算的本质。 关键词:Bug人工生命模型;二元蚁群优化算法;细胞自动机;0/1背包问题 中图分类号:TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2013)04-0043一o4 ...
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,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。 2【0-1背包问题】 对每个物品i 只有 装入/不装入背包 两种情况。
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.针对0/1背包问题和蚁群算法的特点,设计了一个标志表,使得蚁群算法可以应用到背包问题上.仿真结果表明,改进的蚁群算法在求解0/1背包问题上是相当出色的. 关键词: 蚁群算法,组合优化,0/1背包问题,启发式算法 DOI: CNKI:SUN:RJDK.0.2009-12-023 被引量...
蚁群算法的0-1背包问题求解研究
蚁群算法在求解 0/1背包问题时,主要通过物 品上的信息素进行选择,一个物品上的信息素越高,被选择的概率 就越大。蚁群算法采用正反馈机制,能够快速地收敛到问题的局部 最优解,但存在全局搜索能力较低、搜索时间较长等缺点。由于两 种算法各有利弊,近年来,许多学者致力于两种算法的混合研究。 本文提出了一种基于...