一个解决0/1背包问题的蚁群方法  

ANT Colony Algorithm for 0/1 Knapsack Problem

作　　者：罗小虎[1] 赵雷[1] 

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006

出　　处：《苏州大学学报（工科版）》2004年第1期41-44,共4页Journal of Soochow University Engineering Science Edition (Bimonthly)

摘　　要：蚁群算法已成功地应用于著名的旅行商问题和其他一些组合优化难题。为了使用蚁群算法来解决经典的0/1背包问题,本文比较了旅行商问题和0/1背包问题的不同之处,在原有的蚁群优化模型的基础上扩展了它的应用范围,用来解决0/1背包问题。同时,相应的一些参数也得到了优化。实验结果显示了蚁群算法的健壮性和作为启发式算法在解决组合优化难题时的潜力。Ant colony algorithm was applied successfully to the well-known Traveling Salesman Problem(TSP) and other hard combinational optimization problems. In order to apply it to the classical 0/1 knapsack problem, this paper compares the difference between the Traveling Salesman Problem and the 0/1 knapsack problem and adapts the ant colony optimization (ACO) model to meet our purpose, at the same time , the parameters modified accordingly . The experiments show the robustness and the potential power of this kind of meta-heuristic algorithm.

关 键 词：蚁群算法 旅行商问题 0/1背包问题 启发式算法 组合优化 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]