Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/36654
Title: Определение структуры оптимального подмножества в задаче о ранце
Other Titles: Finding of optimal subset structure in the knapsack problem
Authors: Чебаков, С. В.
Серебряная, Л. В.
Keywords: доклады БГУИР;задача о ранце;многокритериальная модель;множество Парето;оптимальное подмножество;паретовские слои;the knapsack problem;two-critarial optimization;Pareto subset;optimal subset;pareto layers
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Чебаков, С. В. Определение структуры оптимального подмножества в задаче о ранце / Чебаков С. В., Серебряная Л. В. // Доклады БГУИР. – 2019. – № 6 (124). – С. 72 – 79. – DOI: http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2019-124-6-72-79.
Abstract: Рассматривается алгоритм решения задачи о ранце на основе предлагаемой многокритериальной модели. Реализация алгоритма позволяет определить структуру оптимального подмножества в виде объединения определенных элементов группы паретовских слоев, на которые разбивается множество начальных данных. Первым таким слоем является множество Парето. Определение структуры оптимального подмножества позволяет найти такое подмножество начальных данных, элементы которого не могут войти в оптимальное подмножество. Наиболее трудоемкими являются задачи о ранце с большим набором начальных данных. В статье показано, что при небольшом значении объема ранца число элементов, требуемых для нахождения оптимального подмножества, значительно меньше их общего числа в исходном множестве, что может привести к существенному уменьшению общего времени решения комбинаторной задачи.
metadata.local.description.annotation: An algorithm for solving the knapsack problem based on the proposed multi-criteria model is considered. The implementation of this algorithm allows to define the structure of the optimal subset as a union of certain elements of a Pareto layers group into which a initial data set is divided. The first such layer is the Pareto set. The optimal subset allows to find a specific subset of the initial data. Its elements as a result of belonging to the Pareto layers with large numbers cannot enter the optimal subset. The most expensive in terms of the number of operations required are knapsack problems, in which the number of elements in the set of initial data is quite large. The article shows that with a relatively small value of the knapsack volume, the number of elements required to find the optimal subset is significantly less than their total number in the original set. It can lead to a significant decrease in the total time to solve the combinatorial problem.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/36654
Appears in Collections:№6 (124)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Chebakov_Opredeleniye.pdf1.31 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.