求解多维背包问题的二级协作果蝇优化算法

提出了一种限速粒子群算法用于求解多重背包问题。通过对迭代过程中不同位置的限速更新，使得搜索效率大大提高，获得最优值的概率也大幅提高。给出了算法流程图，分析了限速值对计算结果的影响。算例的计算结果证明了

将粒子群算法与贪心思想相融合，提出一种用于求解0/1背包问题的更贪心混合粒子群算法。对超过背包重量约束的粒子的处理措施是去掉已经装进去且性价比最差的物品，直至满足重量约束为止，这种思想在改善粒子质量的

求解背包问题的一种混合遗传算法，韩宇，赵新超，本文首先讨论了遗传算法在问题求解中的早熟现象，进而引进一个参数用以衡量种群中的染色体的相似程度，有效地增加了种群的多样性

提出一种改进的混沌遗传算法来求解0-1背包问题。通过利用幂函数载波技术增强混沌搜索的遍历性,把混沌搜索得到的最优解直接作为新群体嵌入遗传算法来改善遗传算法的早熟问题,从而使算法有能力避免陷入局部极值而

背包算法规划求解，解决问题场景如：售货架中有n种商品（每种商品只有一个），给定200块钱购物，尽可能的购买到更多的商品，将这本金最大化利用。

0-1背包贪心算法求解实现,包含14组测试数据,可以估得算法的时间复杂度。

提出一种处理高维背包问题(KP) 的贪婪封装二进制差分进化算法(GPBDE), 并设计了一种贪婪封装的修补策略处理不可行解. 为了提高种群的多样性及算法的全局搜索能力, 对适应度较低的个体执行对偶变换

针对基本蝙蝠算法收敛速度慢、易早熟的问题，提出了一种精英交叉二进制蝙蝠算法。该算法借鉴精英策略和遗传算法中的交叉机制，按照一定比例选择蝙蝠群中的精英个体进行交叉，将得到的子蝙蝠群和父蝙蝠群进行混合择优

针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加

算法分析中的背包问题，运用c来描述，达到最优解