基于绝对贪心和预期效率的0-1背包问题优化

SHI Lan; ZHANG Yi-hong; LV Jian-hui

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基于绝对贪心和预期效率的0-1背包问题优化

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With analysis and research the traditional theory of solving knapsack problem， and then to optimize enigmatical knapsack problems， this paper proposed a new algorithm based on the absolute greedy and expected efficiency strategy. Through the three sets of%在传统求解背包问题的理论基础之上，对难解背包问题进行优化，设计了一种基于绝对贪心策略和预期效率的新算法。针对该算法进行了三组仿真实验，结果表明，算法能够较好地解决一类0-1背包问题，优于贪心算法、回溯法、动态规划算法、分支限界算法，该算法的收敛速度是萤火虫群算法的10倍。经过分析数据的离散程度，确定了该算法的适应范围。

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来源
《计算机应用研究》 |2014年第3期|684-687|共4页
作者
SHI Lan; ZHANG Yi-hong; LV Jian-hui;
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作者单位

College of Information Science & Engineering;

Northeastern University;

Shenyang 110819;

Chin;

College of Information Science & Engineering;

Northeastern University;

Shenyang 110819;

Chin;

College of Information Science & Engineering;

Northeastern University;

Shenyang 110819;

Chin;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;算法理论;
关键词
0-1背包问题; 绝对贪心; 预期效率; 收敛速度; 离散程度;

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