In this paper three heuristic algorithms using the Divide-and-Conquer paradigm are developed and assessed for three integer optimizations problems: Multidimensional Knapsack Problem (d-KP), Bin Packing Problem (BPP) and Travelling Salesman Problem (TSP). For each case, the algorithm is introduced, together with the design of numerical experiments, in order to empirically establish its performance from both points of view: its computational time and its numerical accuracy.


翻译:在本文中,针对三个整数优化问题开发并评估了三种使用“分而治之”范式的超自然算法:D-KP问题(D-KP)、Bin包装问题(BPP)和Travelling Salesman问题(TSP ) 。 对于每一种情况,都引入了算法以及数字实验的设计,以便从两个角度实证地确定其性能:计算时间和数字精确度。

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启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
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