本書從二次背包系列問題中的五個典型問題切入,深入分析各個問題的特點,研究它們共性的啟發(fā)式算子和個性的智能算法混合機制。這五個問題覆蓋了多種問題類型,包括單約束問題和多約束問題、單目標問題和多目標問題、靜態(tài)問題和動態(tài)問題。書中提出的共性的啟發(fā)式算子在二次背包系列問題中具有廣泛的適用性,個性的智能算法混合機制在特定的問題類型中也具有一定的通用性。大量的計算實驗結果表明,本書提出的混合智能二次背包算法具有很高的求解效能,從求解質量和求解效率上輕松超越了文獻中最好的啟發(fā)式算法,并在多個經(jīng)典測試算例上的求解效果達到世界先進水平。
本書介紹的研究成果在一定程度上推動了二次背包系列問題求解理論和方法的進步,同時也為運籌優(yōu)化相關專業(yè)的研究生、科研工作者和工程技術人員提供了有價值的參考。
第1章 緒論
1.1 二次背包問題概述
1.2 二次背包問題的應用
1.3 問題的計算復雜度和求解方法
1.4 智能優(yōu)化算法的簡要回顧
1.5 二次背包問題的基本啟發(fā)式組件
1.6 解的增量式評價
1.7 算法效能評估
第2章 基于超平面搜索的二次背包算法
2.1 引言
2.2 IHEA算法設計
2.3 計算實驗
2.4 討論
2.5 結論
第3章 基于局部搜索和進化策略的智能混合二次多重背包算法
3.1 引言
3.2 響應閾值搜索算法
3.3 IRTS:RTS與迭代局部搜索相結合
3.4 EPRQMKP:RTS與進化路徑重鏈接元啟發(fā)式相結合
3.5 計算實驗研究
3.6 算法組成與效能分析
3.7 結論
第4章 基于模因搜索的廣義二次多背包算法
4.1 引言
4.2 求解GQMKP的模因算法
4.3 計算結果分析
4.4 算法及其組件效能分析
4.5 結論
第5章 基于兩階段混合的多目標二次多背包算法
5.1 引言
5.2 雙目標二次型多背包問題
5.3 求解BO-QMKP的兩階段混合算法
5.4 實驗研究
5.5 結論
第6章 基于修復策略的智能隨機二次多背包算法
6.1 引言
6.2 SQMKP問題定義
6.3 基于修復的優(yōu)化方法
6.4 實驗研究
6.5 結論
第七章 總結與展望
7.1 總結
7.2 展望
參考文獻