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、蜘蛛蜂优化算法

蜘蛛蜂优化算法（Spider wasp optimizer，SWO）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出，该算法模型雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为，具有搜索速度快，求解精度高的优势。

参考文献：

[1]Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M. et al. Spider wasp optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). https://doi.org/10.1007/s10462-023-10446-y

三、蜘蛛蜂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=100; % 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]=SWO(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 : 295

背包的理论最大容量 : 269

所求得的背包的容量 : 269

算法选取的物品序号 : 2  3  4  8  9 10

算法选取的物品质量 : 4 60 32 62 65 46

算法选取的物品价值 : 10 47  5 61 85 87

3.2数据集2求解结果

所求得的背包总价值 : 424.0303

背包的理论最大容量 : 375

所求得的背包的容量 : 336.4055

算法选取的物品序号 : 3  5  7 11 14 15

算法选取的物品质量 : 47.9873   74.6605   51.3535   44.5692   57.1184   60.7166

算法选取的物品价值 : 58.5009    82.284   71.0501   98.8525   53.1663   60.1764

3.3数据集3求解结果

所求得的背包总价值 : 895

背包的理论最大容量 : 878

所求得的背包的容量 : 862

算法选取的物品序号 : 1  2  3  4  5  7 10 12 13 14 15 16 17 19 20

算法选取的物品质量 : 92  4 43 83 84 92 44 18 56 83 25 96 70 14 58

算法选取的物品价值 : 44 46 90 72 91 75 54 40 77 15 61 17 75 75 63

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。