摘要:

在项目决策与规划,资源分配,货物装载等工作中,提出了多维0-1背包问题,对这一问题,国内外学者提出了诸如模拟退火算法,遗传算法,蚁群算法及其它一些启发式算法等求解算法.该文提出了一种新的启发式求解算法.该算法使用了两个主要的思想策略,即依据物品单位容积价值的高低选择物品并对其进行标记的策略和拟人跳坑策略.用本文提出的算法,对55个测试算例进行了实算测试,得到了其中54个算例的最优解.测试结果表明,用该文提出的拟人算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,计算时间短,是求解此问题的有效算法.

摘要:

针对二维矩形Packing问题,提出了基于占角动作的基本算法.以基本算法为基础,提出了三阶段优化的拟人型全局优化算法.在第一阶段生成初始布局.在第二阶段交替调用邻域搜索子程序和跳坑策略子程序对矩形块的优先级排序进行优化.邻域搜索采用交换式和插入式两种邻域结构,避免单一邻域结构的局限性.当搜索遇到局部最优解时,采用跳坑策略子程序跳出局部最优解,将搜索引向有希望的区域.在第三阶段调用优美度枚举子程序对占角动作的选择作进一步优化.提出了两条优度定理.对于六组benchmark测试用例的实验结果表明,算法的整体表现优于当前文献中的先进算法.针对矩形块方向固定的情形,算法对zdf6和zdf7两个问题实例得到了比已有文献记录更优的布局.

摘要:

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合粒子群算法,算法使用了两个主要的思想策略,即依据物品单位容积价值的高低选择物品的贪婪策略和基于二进制编码的粒子群算法.用提出的算法,对55个测试算例进行了测试,得到了全部算例的最优解.测试结果表明,提出的混合粒子群算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,时间短,是求解此问题的有效算法.