遗传算法解决背包问题 MATLAB可运行代码

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电子断层扫描（ET）成像技术于1980年代开发，由于其成本低，响应速度快，缺乏放射线照射以及与其他断层扫描方式相比无干扰性，因而引起了工业界和研究界的广泛关注。 然而，由于其低成像分辨率，迄今为止其应用受到限制。 现有的ET成像重建方法中空间分辨率的问题在于，它们采用了基于病态方程且解不一致的数学方法。 在本文中，我们提出了一种基于数据驱动方法的新型ET成像方法。 通过恢复隐藏在ET成像过程中的簇结构，然后应用模糊聚类算法来识别簇结构，无需研究不适定的数学公式。 所提出的方法已经通过三个实验进行了测试，包括对人肺图像和塑性杆形状的图像重建，以及在Comsol平台上执行的两个模拟。 结果表明，与现有算法相比，所提方法可以更快地重建具有更高空间分辨率的ET图像。

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本文针对p-hub中心问题开发了三个新的平衡优化模型，其中旅行时间以模糊随机变量为特征。 所提出的平衡优化方法是找到枢纽设施和需求节点的位置，以使不确定行程时间的平衡服务水平最大化。 在温和的假设下，我们首先处理均衡服务水平，并将其降低到等效的概率约束。 根据等效随机规划模型的结构特点，设计了一种新的基于参数分解的混合禁忌搜索（PD-HTS）算法，该算法结合了参数分解（PD），样本均值逼近和禁忌搜索算法。 为了证明设计解决方案方法的有效性，我们使用澳大利亚邮政数据集和随机生成的数据集进行了一些数值实验。 比较研究表明，与基于参数分解的混合遗传算法相比，PD-HTS算法具有更好的性能。

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背包问题近似算法PTAS和FPTAS. The Knapsack Problem and Fully Polynomial Time Approximation Schemes (FPTAS). 作者: Katherine Lai, Prof. M. X. Goemans