计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (28): 89-91.
王介新,吕 强,钱培德
WANG Jie-xin,LV Qiang,QIAN Pei-de
摘要: 多背包问题(MKP)是一个典型的NP-hard组合优化问题。启发信息的设计是众多启发搜索算法解决MKP的关键手段之一。提出了一种新的针对MKP的启发信息设计,利用了向量距离来度量背包容量和物体消耗之间的拟和程度。基于这种启发信息,通过蚁群优化算法ACS实现了对MKP标准测试库30个实例的计算,与ACS现有启发信息相比,该方法有16例找到最优解,并全面优于同类实现。同时与当前MKP最好解决方案GA比较了2例结果,该方法的平均性能都优于该解决方案。