| 多选择背包问题的求解算法探讨 |
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| 引用本文： | 曲忠伟,关维娟,许峰,陈清华.多选择背包问题的求解算法探讨[J].数字社区&智能家居,2007,1(2):495-496. |
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| 作者姓名： | 曲忠伟 关维娟 许峰 陈清华 |
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| 作者单位： | 安徽理工大学,数理系,安徽,淮南,232001 安徽理工大学,数理系,安徽,淮南,232001 安徽理工大学,数理系,安徽,淮南,232001 安徽理工大学,数理系,安徽,淮南,232001 |
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| 摘 要： | 本文简介了三种基本算法:动态规划、遗传算法、蚁群算法.给出了用这三种算法解决多选择背包问题的基本原理及求解步骤.并分别对其进行优缺点评述,指出在规模较大时用改进的遗传算法或蚁群算法较好.
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| 关 键 词： | 背包问题 动态规划 遗传算法 蚁群算法 |
| 文章编号： | 109-3044(2007)02-10495-02 |
| 修稿时间： | 2006年11月19 |
Research on Algorithm of Multiple-choice Knapsack Problem |
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| QU Zhong-wei,GUAN Wei-juan,XU Feng,CHEN Qing-hua.Research on Algorithm of Multiple-choice Knapsack Problem[J].Digital Community & Smart Home,2007,1(2):495-496. |
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| Authors: | QU Zhong-wei GUAN Wei-juan XU Feng CHEN Qing-hua |
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| Abstract: | Dynamic programming algorithm, genetic algorithm and ant colony algorithm are introduced in this paper. The basic principle and step of these three algorithms are given to solve Multiple-choice Knapsack Problem. Comment on the algorithm is given, which present that the improved genetic algorithm and ant colony algorithm are better for solve massive problem. |
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| Keywords: | Knapsack Problem Dynamic programming Genetic algorithm Ant colony algorithm |
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