論文の概要: Finding and Exploring Promising Search Space for the 0-1 Multidimensional Knapsack Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03918v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 05:11:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 17:03:02.592074
• Title: Finding and Exploring Promising Search Space for the 0-1 Multidimensional Knapsack Problem
• Title（参考訳）: 0-1多次元クナップサック問題の探索空間の探索と探索
• Authors: Hongbo Li, Jitao Xu and Minghao Yin
• Abstract要約: 0-1多次元クナップサック問題(MKP)は古典的なNP-ハード最適化問題である。 本稿では,MKPの進化計算と大規模近傍探索をシミュレートした新しいアルゴリズムを提案する。 8つの大きなインスタンスとハードインスタンスの新たな下位境界を見つけました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.84236619284677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 0-1 multidimensional knapsack problem(MKP) is a classical NP-hard combinatorial optimization problem. In this paper, we propose a novel heuristic algorithm simulating evolutionary computation and large neighbourhood search for the MKP. It maintains a set of solutions and abstracts information from the solution set to generate good partial assignments. To find high-quality solutions, integer programming is employed to explore the promising search space specified by the good partial assignments. Extensive experimentation with commonly used benchmark sets shows that our approach outperforms the state of the art heuristic algorithms, TPTEA and DQPSO, in solution quality. It finds new lower bound for 8 large and hard instances
• Abstract（参考訳）: 0-1多次元クナップサック問題(MKP)は古典的なNPハード組合せ最適化問題である。 本稿では,MKPの進化計算と大規模近傍探索をシミュレートした新しいヒューリスティックアルゴリズムを提案する。 一連の解を保持し、解集合から情報を抽象化して良好な部分割当を生成する。 高品質な解を見つけるために、優れた部分代入によって指定された有望な探索空間を探索するために整数プログラミングを用いる。 一般的なベンチマークセットによる大規模な実験により,我々の手法は,TPTEAやDQPSOといったアートヒューリスティックアルゴリズムのソリューション品質よりも優れていることが示された。 8つの大小のインスタンスに対する新しい下位境界を見つける

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