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基于K均值聚类求解多维背包问题的算法

Algorithm for Solving the Multidimensional Knapsack Problem Based on K-means Clustering

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【作者】 刘裴寰姜青山王备战史亮

【机构】 厦门大学软件学院

【摘要】 <正>1前言Cornuejols和Dawande在文[1]中提出了著名的市场共享问题的可行性问题,这就是通常的多维背包问题(Multidimensional knapsack problem,MKP)。该问题的具体描述如下:给定一个n×m矩阵A和一个m维列向量b,要求判断是否存在一个n维的二值向量X={x1,x2,…,xn},使得式(1)成立。

【Abstract】 The multidimensional knapsack problem(MKP) is a classical combined optimization problem,it plays a very important role in information security,mathematics and practical project application field,so much effort has been done in order to find practical algorithm for solving the multidimensional knapsack problem.Our paper applies the method of data mining to solve classical problem.Based on the clustering method,this paper proposes an approximate algorithm based on k-means clustering for solving the multidimensional knapsack problem.The stochastic and comparative experiments show that our proposed algorithm for solving the multidimensional knapsack problem has efficient time measurement and steady approximate factor.

【Key words】 Knapsack problemClusteringTrim
【基金】 985-2期项目(0000-X07204)
  • 【会议录名称】 第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)
  • 【会议名称】第二十三届中国数据库学术会议
  • 【会议时间】2006-11-10
  • 【会议地点】中国广东广州
  • 【分类号】TP301.6
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
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