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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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TSP问题及其解法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
TSP问题是实际当中经常遇到的一类经典NP--hard组合优化问题之一。文章分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝一限界法,这四种经典算法设计方法入手,概述了各种设计方法的基本原理,提出了求解TSP问题的算法思想,并对算法进行分析。 相似文献
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最大最小蚁群算法通过对信息素更新和限制的改进,有效提高收敛速度,但难以避免出现停滞并陷入局部最优的困境。基于贪心边的MMAS改进算法规定一种新的搜索停滞状态,设定不同等级贪心边,并在停滞状态下利用搜索过程中寻找到的贪心边进行优先搜索。该算法使搜索能够尽早地集中在有效边进行,丢弃“无用”搜索,提高发现更优路径的可能性。利用TSP标准实例进行测试,结果表明改进算法的最优解更加接近实际最优解,具有更高的全局寻优能力和更快的收敛速度。 相似文献
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针对三角网格简化,设计了求解顶点覆盖问题的贪心算法,通过贪心选择最小的顶点集去＂覆盖＂边集,同时保留被简化网格的特征信息,自动实现最大程度简化。给出的实例也表明简化后的网格质量良好,算法既降低了时间复杂度又保持了原形状的特征信息。 相似文献
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针对背包容量折扣系数在 0.8~0.9 时,贪心核加速动态规划算法（GCADP）无法求得逆向强相关折扣｛0-1｝背包问题实例（IDKP）精确解的问题,为求得 D｛0-1｝KP 实例的精确解,在对 IDKP 实例参数进行分析的基础上,给出 GCADP 算法能精确求解 D｛0-1｝KP 实例的限定条件：任意项集的价值系数满足价值最小项大于价值次大项的 0.99 倍。将该条件应用到 4 类 D｛0-1｝KP 实例的参数设置中,生成新的大规模 D｛0-1｝KP 实 例。对 4 类 D｛0-1｝KP 实例运用 GCADP 和动态规划（DP）进行计算,计算结果表明,新的 4 类 D｛0-1｝KP 实例均得到精确解,并且 GCADP 随着数据规模的变大,求解时长增长平缓。 相似文献
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多重二次背包问题,旨在将具有单独价值与协作价值的对象分配到一组容量有限的背包中,使总利润最大化,是一种具有广泛应用的NP难组合优化问题。针对该问题提出一种引入自适应模式替换和贪心算法思想的改进遗传算法（IGA）。首先对初始种群进行自适应模式替换,使每代种群中的最好基因个体保存下来形成模式,替换原种群中质量较差的个体,通过设计贪婪算子改进贪心思想对问题进行排序,然后进行扰动交叉操作和双重选择变异操作,最后采用最大化修复策略以保证解的可行性。标准算例仿真结果表明,相比传统算法,IGA具有较强的寻优能力。 相似文献
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