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