一、背包问题

背包问题模型及测试集简介_IT猿手的博客-CSDN博客

参考文献：

[1]耿亚,吴访升.基于粒子群-模拟退火算法的背包问题研究[J].控制工程,2019,26(05):991-996.

二、星雀优化算法

星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出，该算法模拟星雀的两种行为，即：在夏秋季节收集并储存食物，在春冬季节搜索食物的存储位置。

星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)

三、星雀优化算法求解背包问题

部分Matlab代码：

% 背包问题，共包含9个数据集，修改Function_name即可测试不同数据集
close all
clear 
clc
SearchAgents_no=30; % 种群大小
Function_name='F1'; %F1-F9
Max_iteration=300; % 最大迭代次数
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);%获取数据集信息
[fMin,bestX,curve]=NOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);%算法求解
ShowResult;%显示结果

部分结果：

3.1数据集1求解结果

所求得的背包总价值 : 288

背包的理论最大容量 : 269

所求得的背包的容量 : 268

算法选取的物品序号 : 1  8  9 10

算法选取的物品质量 : 95 62 65 46

算法选取的物品价值 : 55 61 85 87

3.2数据集2求解结果

所求得的背包总价值 : 380.8954

背包的理论最大容量 : 375

所求得的背包的容量 : 353.5203

算法选取的物品序号 : 3  5  7  9 11 13 15

算法选取的物品质量 : 47.9873   74.6605   51.3535   36.4452   44.5692    37.788   60.7166

算法选取的物品价值 : 58.5009    82.284   71.0501   9.14029   98.8525   0.89114   60.1764

3.3数据集3求解结果

所求得的背包总价值 : 941

背包的理论最大容量 : 878

所求得的背包的容量 : 814

算法选取的物品序号 : 1  2  3  4  5  6  7  9 10 11 12 13 14 15 17 19

算法选取的物品质量 : 92  4 43 83 84 68 92  6 44 32 18 56 83 25 70 14

算法选取的物品价值 : 44 46 90 72 91 40 75  8 54 78 40 77 15 61 75 75

四、参考代码

文件夹内包含9个背包问题的所有Matlab代码，点击main.m即可运行。