Knapsack:01背包问题的遗传算法

【文件属性】：
文件名称：Knapsack:01背包问题的遗传算法
文件大小：14KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-19 13:55:45
Python 背包 概述 遗传算法在0/1背包问题中的应用，这是组合优化中的一个难题。 跑步 可以运行两种不同的模拟。 第一次模拟针对背包多项式时间近似方案 (PTAS) 对三种遗传算法进行了基准测试。 第二个模拟针对模拟退火和随机搜索对四种遗传算法进行了基准测试，这些算法是参数优化方法。 有关如何运行模拟的更多详细信息，请参阅 src 文件夹中的 running.txt。 执照 这个项目是在 MIT 开源许可下获得许可的。 有关详细信息，请参阅许可证文件。

【文件预览】：
Knapsack-master
----src()
--------crowdingGA.py(5KB)
--------tools.py(5KB)
--------visual.py(3KB)
--------benchmarkTime.py(5KB)
--------solvers.py(2KB)
--------parametric.py(2KB)
--------metropolisGA.py(5KB)
--------benchmarkResult.py(3KB)
--------traditionalGA.py(5KB)
--------running.txt(2KB)
----README.md(692B)
----LICENSE.txt(1KB)