蚁群算法在0-1背包问题中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

20世纪50年代中期以来，人们从生物进化的机理中受到启发，提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，尤其是新型启发式算法蚁群算法（AntColonyAlgorithm）以其分布式并发性、正反馈、鲁棒性强、收敛速度快、易获得全局最优解等特点引起了越来越多国内外学者的关注，成为目前国内外启发式算法研究的热点和前沿问题。

蚁群算法特别适合于在离散优化问题的解空间进行多点非确定性搜索，取得了很好的效果，成为求解0-1背包问题的一种有潜力的演化算法。

目前人们对蚁群算法的研究已渗透到了多个应用领域。并已经成为一种完全可与遗传算法相媲美的仿生优化算法。

2. 研究内容和预期目标

蚁群算法是最新发展的一种模拟昆虫王国中蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等优点。 0-1背包问题是一个经典的优化问题，一般用贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-界限法等等传统算法可以解决。采用蚁群算法是一个较新的尝试。首先，从收敛性、稳定性等方面分析比较蚁群算法和其他传统的计算机方法；

然后，描述0-1背包问题，给出蚁群算法的解决方案；最后，编程实现蚁群算法，解决0-1背包问题。

3. 研究的方法与步骤

对于蚁群算法来解0-1背包问题，可以运用建立模型法。在蚁群算法的机制原理上，合理引进变量、参数建立不同数学的模型。

在已建立数学模型下，分析蚁群算法的收敛性，运用公式解出0-1背包问题的最优解。

运用传统方法解0-1背包问题。

4. 参考文献

[1]赵专政.0-1背包问题的递归算法.益阳师专学报,2002(6)：50~53[2]张治洪，刘玉贵.0-1背包问题的动态状态树的回溯算法.天津理工学院学报,1996(4)：18~22[3]李鸣山，郑海红.0-1背包问题多重分支-限界算法.武汉测绘科技大学学报，1995(1)：83~88[4]温文波，杜维.蚁群算法概述.石油化工自动业,2002(1)：19~22[5]刘金江.用蚁群算法解决0/1背包问题.中华现代教育.24~25[6]王会颖,贾瑞玉等.一种求解0-1背包问题的快速蚁群算法.计算机技术与发展,2007(1)：104~107[7]王潮，时向勇等.基于群体智能的0-1背包问题求解研究进展.微型电脑应用，2007(6)：1~5

5. 计划与进度安排

1、2022年3月2日 - 3月13日，下达毕业论文任务书，布置论文工作要求； 2、3月9日 - 3月20日，学生完成开题报告，指导教师修改和审定学生论文开题报告。

3、3月23日 - 5月29日，论文写作阶段。

定时向指导老师汇报、交流一次论文进展情况； 4、4月27日 - 5月10日，中期检查，学生向指导老师汇报论文进展情况和遇到的困难，并回答老师的提问； 5、5月18日 - 5月24日，学生完成论文初稿； 6、5月25日 - 6月3日，经指导老师批阅，达到质量要求后定稿； 7、6月4日- 6月10日，指导教师写出评语，给出成绩等第，评阅教师评阅； 8、6月11日 - 6月17日，学生答辩，确定成绩，填写评议书。