粒子群算法解决01背包问题

0-1背包问题算法研究，武燕，谢刚，0-1背包问题（KnapsackProblem，简称KP）是算法设计分析中的经典问题，具有广泛的实际应用背景。本文首先介绍了什么是0-1背包问题，接着

河北工业大学计算机科学与软件学院 算法分析与设计实验 报告 实验0/1 背包问题 姓名 学号 班级 "0-1"背包问题的动态规划算法 一 实验目的与要求 熟悉 C/C++语言的集成

01背包问题属于组合优化问题的一个例子，求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。

01背包问题的贪心算法.pdf 算法设计的重点 期末必考

背包问题的贪心算法，背包问题 ---- * 已知有n种物品和一个可容纳M重量的背包，每种物品i的重量是w[i]。假定将物品i的一部分x[i]放入背包就会得到p[i]x[i]的效益，这里， * 0

基于遗传算法求解0,1背包问题，以遗传算法对求解0.1背包问题进行优化，优化计算时间等。。

ACO 实现了 0-1 背包问题，算法简单易懂，有实验报告。

Greedy method to solve 01 backpack (greedy algorithm)

本项目采用VS2015编写了PSO粒子群优化算法的C++控制台应用程序,用来解决函数优化问题,主要通过初始化粒子群(随机均匀分布)、更新粒子速度和位置和根据粒子适应值来更新个体历史极值、全局极值(全局

内有代码，有报告。 1、理解粒子群算法的基本思想和基本流程。 2、利用Matlab实现粒子群算法求解函数优化问题。 3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。 1、打印程序清单。 2、绘制