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                题名收缩背包问题的并行分枝界限算法
                    被引量:1
            
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                            作者
                                陈国良
                                吴明
                                顾钧
                
            
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                    机构
                    
                            中国科学技术大学计算机科学与技术系
                            香港科技大学
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机研究与发展》
                    
                            EI
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2001年第6期741-745,共5页
            
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                        基金
                        
                                    国家"九七三"重点基础研究发展规化项目基金资助!(G19980 3 0 40 3 )
                        
                    
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                    文摘
                        收缩背包问题 (collapsing knapsack problem,CKP)是 0 - 1背包问题的变体 ,其中背包的容量为所装物品数量的非增函数 ,针对并行计算的需要 ,在对 CKP问题分解的基础上 ,给出了求解每个子问题的分枝界限算法 ;提出了基于 MIMD- DM的收缩背包问题的并行分枝界限算法 ;并在曙光 10 0 0上设计和实现了该算法 ,以消息传递方式来解决子算法最优解的播送问题 ,同时给出了子问题的求解顺序 。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            收缩背包问题
                            并行分枝界限算法
                            计算机
                            NP问题
                    
                
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                    Keywords
                    
                            CKP, branch and bound, parallel algorithm, Dawning-1000, message passing
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    O22
[理学—运筹学与控制论]                                
                            
                            
                                
                                    TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]                                
                            
                    
                
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            - 
                题名收缩背包问题的DNA算法
                    被引量:1
            
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                            作者
                                刘毅
                                宋玉阶
                
            
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                    机构
                    
                            武汉科技大学信息科学与工程学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机工程与科学》
                    
                            CSCD
                    
                2007年第8期55-57,98,共4页
            
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                        基金
                        
                                    湖北省教育厅重大研究项目(Z200511001)
                        
                    
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                    文摘
                        收缩背包问题是标准背包问题的一个扩展,其中背包的容量为所装物品数量的非增函数。本文提出了基于分子生物技术的求解收缩背包问题的DNA算法,首先将其约束条件进行分解;然后设计一系列与物品重量相对应的寡聚核苷酸片断及其链接模板,在链接酶的作用下将它们进行链接反应,生成代表任意物品组合的DNA链;再通过基本的生物操作筛选出可行解;最后比较各个可行解对应的目标函数值,进而得到最优解。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            DNA计算
                            收缩背包问题
                            链接反应
                            凝胶电泳
                            DNA探针
                            放射自显影
                    
                
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                    Keywords
                    
                            DNA computing 
                             collapsing knapsack problem 
                             ligature
                             gel electrophoresis 
                             DNA probe
                            autoradiography
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]                                
                            
                            
                                
                                    Q78
[生物学—分子生物学]                                
                            
                    
                
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