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题名机会约束的多选择背包问题的遗传算法求解
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作者
李炫锋
刘晟材
唐珂
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机构
南方科技大学计算机科学与工程系
南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期1378-1385,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFA1004102)。
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文摘
机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。
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关键词
组合优化问题
机会约束的多选择背包问题
遗传算法
动态规划
精确算法
近似算法
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Keywords
combinatorial optimization problem
Chance-Constrained Multi-Choice Knapsack Problem(CCMCKP)
Genetic Algorithm(GA)
dynamic programming
exact algorithm
approximation algorithm
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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]
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