1) 0/1 optimization problem
0/1优化问题
1.
PSO algorithm connected with neural network for solving a class of 0/1 optimization problems;
一类0/1优化问题融合神经网络的粒子群算法
2) Lc~1 optimization problem
Lc~1最优化问题
3) 0-1 knapsack problem
0-1背包问题
1.
New hybrib algorithm for solving 0-1 knapsack problem;
一种新的求解0-1背包问题的混合算法
2.
A Kind of Renewed Simulated Annealing Algorithm Solves 0-1 Knapsack Problem;
一种改进的模拟退火算法求解0-1背包问题
3.
Solving 0-1 knapsack problem based on ant colony optimization algorithm;
基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解
4) 0/1 knapsack problem
0/1背包问题
1.
Hybrid genetic algorithm with high convergent speed for solving 0/1 knapsack problem;
求解0/1背包问题的快速收敛的混合遗传算法
2.
Solve 0/1 Knapsack Problem by a Hybrid Genetic Algorithm Based on Greed Algorithm;
用基于贪婪算法的混合遗传算法求解0/1背包问题
3.
Solution to the 0/1 knapsack problem based on particle swarm optimization of death penalty function;
用带有死亡罚函数的粒子群优化算法求解0/1背包问题
5) 0/1-knapsack problem
0/1背包问题
1.
Competitive decision algorithm for 0/1-knapsack problem;
0/1背包问题竞争决策算法
2.
Based on mathematical inference, this paper proposes a quick reduction algorithm for 0/1-knapsack problem.
用数学方法分析了0/1背包问题的特性,提出了一个快速降价算法,该算法能成批确定一定在最优解中的物品和成批排除一定不在最优解中的物品。
6) 0-1 programming problem
0-1规划问题
1.
By using this method a DNA algorithm to solve 0-1 programming problem is proposed and PCR is done only 4 times of to detect the feasible solutions.
基于该编码方法所建立的DNA计算模型可用于求解0-1规划问题,只需4次PCR反应即可读取问题的可行解。
2.
As an important problem in operational research, 0-1 programming problem is a hotspot in DNA computing research.
0-1规划问题作为运筹学的重要问题之一,求解0-1规划问题是DNA计算研究的一个热点。
补充资料：军事问题决策优化
军事问题决策优化
optimization of military decision making
lunshi wenti iuece youhua军事问题决策优化(op‘imiZation ofmizita叮deeision making)定量描述军事决策问题，寻求最优解或满意解的方法和活动。其目的是为军事问题的决策提供定量依据。常用的理论和方法有数学规划、排队论、对策论和网络分析等。 军事问题决策优化，要求把需要决策的军事问题抽象成既反映军事行动(或作业)的最本质特征，又符合运筹学理论所要求的结构的数学模型。军事问题决策优化模型的基本要素是作业、决策方案和效能准则。作业是为达到一定军事目的而采取的运用资源(人力、物力、则一力、时间等)的行动。决策方案是待选的某种作业方案或某些表示作业方案特征的参数。效能谁则是用以评价作业成效的数量指标。例如:线性规划要求的数学模型是以一组决策变量表示作业方案，这些变量应满足以一组线性方程或线性不等式表示的约束条件，优化的目标函数应是决策变量的线性组合。优化问题的一般提法是:在限定的作业条件卜，寻求使效能准则达到最大值或最小值的决策。例如，对作战行动方案的优化，可以是以最少的兵力、兵器达到一定的作战目的;也可以是以一定的兵力、兵器达到最大的作战效果。在前一种提法下，效能准则可取为完成任务所需兵力、兵器数量的数学期望值;在后一种提法下，效能准则可取为完成战斗任务的概率或目标毁伤数的数学期望值。当作.线行动复杂时，还可取多个准则进行优化。 应用优化理论寻求军事问题决策优化方案的局限性在于:①最优性只是就某一给定准则而言的，实际军事问题决策优化的准则往往有多个，各准则间可能有不同的量纲或相互矛盾的要求，某些准则甚至不能量化。②要求建立符合某种特定结构的数学模型，而实际军事问题的决策优化往往不能用具有这种特定结构的模型来充分刻画。③问题的解是确定的，但实际军事问题中的许多不确定因素难以都考虑到。由干上述原因，许多决策问题常常不可能或不需要找到最优解，而只需求出满意解。寻找满意解一般可借助于系统模拟、决策分析、专家系统等方法。(怅最良)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条