一种带修复函数的QGA及其在背包问题中的应用

提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典型背包问题实例对其进行测试,结果表明带修复函数的量子遗传算法在求解背包问题时,综合性能优于传统遗传算法。

分期投资项目群选择研究

针对南水北调项目群分期投资的效益问题,给出了数学模型,并利用背包问题的贪婪算法得到了项目群的最大效益及其工程开工顺序的安排情况,给项目投资计划处在选择项目投资阶段的人员以一定的参考,便于资金充分、合理地得到利用,最终得到最大的收益。

0/1背包问题的贪心算法

0/1背包问题属于动态规划问题,部分背包问题属于贪心算法的范畴,通过比较两种算法的联系和区别,来寻求0/1背包问题的贪心算法的条件,用贪心算法来解决部分0/1背包问题的求解。

贪心算法与动态规划的比较

介绍了计算机算法设计的两种常用算法思想:贪心算法与动态规划算法.通过介绍两种算法思想的基本原理,比较两种算法的联系和区别.通过背包问题对比了两种算法的使用特点和使用范围.