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多重背包问题的半定松弛算法。 (英语) 兹比尔1006.90070

总结:用MKP((B,S,m,n))表示的多背包问题可以定义如下。给出了一组(B)项和一组(S)背包,使得每个(j)项都有利润(p_j)和重量(w_j),每个背包都有容量(C_i)。目标是找到利润最大的项目子集,以便在背包中有可行的包装。MKP((B,S,m,n))是强NP-完备的,任何多项式时间近似算法的近似比都不能超过0.5。在过去的十年中,半定规划被成功地用于解决一些组合问题。本文首先针对MKP((B,S,m,n))提出了一种半定松弛算法(MKPS)。证明了MKP((B,S,m,n)的一个子类与(n,leq 100),(m,leq 5)和({max,n_{j=1},w_j}over,min^m_{i=1})的近似比优于0.5。

MSC公司:

90C27型 组合优化
90C22型 半定规划
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全文: 内政部

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