背包,设计报告

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1、为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划背包,设计报告  背包问题  摘要:背包问题在信息加密、预算控制、项目选择、材料切割、货物装载、嘲络信息安全等应用中具有重要的价值。从计算复杂性理论看,背包问题是一个经典NP难解问题。半个多世纪以来,该问题一直是算法与复杂性研究的热点问题之一。论文研究了背包问题的实用求解算法,提出了改进的新算法,并利用Maltab对几种算法进行了仿真实验,测试的结果显示出新算法在解决0/1背包问题时表现出了良好的性能。  关键字:蚁群算法,背包问题,遗传算法,MATLAB  引言  

2、背包问题(knapsackproblem,简称KP)是运筹学中一个典型的优化难题,在预算控制、项目选择、材料切割、货物装载等实践中有重要应用,并且还常常作为其他问题的子问题加以研究。随着网络技术的不断发展,背包公钥密码在电子商务中的公钥设计中也起着重要的作用。背包问题的数学模型为:  Max?=?n  j?1cjxjj?1,2?n  ?n目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划  j

3、?1aijxj?bji?1,2?mixj??0,1?  式中,n为物品的编号:m为资源的编号;cj为第j个物品的受益量;  bi成为第i种资源的预算:aij为第j个物品占用第i种资源的量:xj为o-1决策变量(当物品j被选择时xj=1否贝xj=0)。  KP的语言描述可以这样:现有j  Subjecttox?(x1,x2?xn)?S?X目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划  将满

4、足所有约束条件的解空间S称为可行域(feasibleregion),可行域中的解称为可行解(feasiblesolution);将可行域中使目标函数最小的解称为最优解(optimals01ution)。对于最大化问题,可将目标函数乘以(-1),转化为最小化问题求解。当X或S为离散集合构成的解空间时,这类最优化问题称为组合最优化问题(combinatorialoptimizationproblem)。严格意义上的最优解求取非常困难,研究高速近似的算法是一个重要的发展方向。对全局优化问题,目前存在确定性和非确定性两类方法。前者以Brianin的下降轨线法、Levy的隧道法和R.Ge

5、的填充函数法为代表。该类方法虽然收敛快、计算效率高,但算法复杂,求得全局极值的概率不大。非确定性方法以Monte-Carlo。随机试验法、Hartman的多始点法、Solis和Wets的结合梯度信息的搜索方法、模拟退火法(simulatedannealing)等为代表。该类方法对目标函数要求低、容易实现、稳定性好,但收敛速度慢、求得全局极值的概率较低。  对于背包问题。已有的求解方法可分为精确算法(盘日枚举法,动态规划法,分支定界法,图论法等指数级方法)和近似算法(如贪心算法,蚂蚁算法,遗传算法等)两大类。  背包问题的基本原理  递归算法  作为研究的基础,这里采用普通的递归

6、算法对0/I背包问题进行求解。这种方法本身是一种深度优先的穷举算法,所以不适合大规模问题的求解。为了提高搜索效率,算法采用了一定的优化方法对搜索树进行剪枝,避免了一定程度的盲目搜索,提高了一些效率。算法首先对物品按照单位质量的价值大小(密度)进行排序,然后从前向后进行试探。程序运行过程中保存有当前找到的最优解。下次搜索时,若当前密度小于最优解的密度则程序退出当前循环,返回上一层循环继续搜索。利用这种方法,使得程序运行速度获得很大提高。本算法由两个程序组成:  knaps主程序,用来进行参数的初始化。结果的显示等。search执行递归算法,求取结果。  ffunction[xma

7、x,pmax]=knaps(cl,pl,m1)  %[xmax,pmax]=knaps(c1.pl,m1)目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划  %c1plarerawvectorg  %mlisthe1imit  %启动定时器  tic;  %保存当前最优解  globalxmax;  xm

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