智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

利用动态规划方法求解经典0-1背包问题，仅供参考，欢迎指正

xdata=xlsread('data1.xls'); %加载数据 a=xdata(:,1); %第一列为横坐标 a=a.'; c=xdata(:,2); %第二列为纵坐标 c=c.'; b=11258; n=50; listlength=15;%禁忌长度 num=1; bnum=1; %初始化禁忌表

该文件包含对应的文档和对该文档中问题的代码，对背包问题进行修改，该代码可以应用于其他问题

简单的基于价值/质量比策略的贪心算法，解决0-1背包问题。

二次元背包问题 一个 Matlab 实现 布鲁克，彼得。 “用于二次背包问题的 O(n) 算法。” 运筹学快报 3.3 (1984)：163-166。 huajh7

该程序由C++实现，主要分为三个函数，分别是init函数、track函数、show_result函数。代码很容易懂的！

c++实现动态规划算法解决0-1背包问题 开发环境eclipse+mingW 压缩工具：快压

《背包问题九讲》，dd_engi大神原作，从属于《动态规划的思考艺术》系列这系列文章的第一版于2007 年下半年使用EmacsMuse 制作，以HTML 格式发布 到网上，转载众多，有一定影响力。2011 年9 月，本系列文章由原作者用LATEX 重新制作并全面修订，您现在看到的是2.0 beta 版本。 目录：1、01背包问题；2、完全背包问题；3、多重背包问题；4、混合三种背包问题；5、二维费用背包问题；6、分组的背包问题；7、有依赖的背包问题；8、泛化物品；9、背包问题的变化；

针对基本粒子群算法在背包问题上表现的不足，在基本粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新 的扰动因子，提出了一种新的算法———模糊粒子群算法。该算法结合了模糊控制器中输入/输出的模糊化处理 和粒子群寻优的特点，为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于0-1 背包问题上，通过多组 实例数据进行测试，验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。