[发明专利]多选择多维度背包问题的多尺度量子谐振求解算法在审
| 申请号： | 201811130475.7 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109272121A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 安俊秀;文仁强;陆志君 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 杨春 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种运筹学领域中经典的组合优化问题，即多选择多维度背包问题的多尺度量子谐振求解算法，首先针对原问题模型建立了拉格朗日松弛对偶模型，大大减少了约束条件，并利用拉格朗日价值来评价组内物品价值，在此基础上引入MMKP近似核问题，对寻找最优解具有启发作用，并且减少了问题规模。此外基于近似核问题构建了混合高斯采样模型，引导算法在可信区域强化搜索，在不可信区域均匀搜索，提高了求解精度和收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 谐振 背包问题 可信区域 求解算法 多尺度 多维度 量子 近似 搜索 运筹学 组合优化问题 采样模型 对偶模型 混合高斯 问题构建 问题规模 问题模型 约束条件 最优解 求解 算法 收敛 松弛 引入 | ||
【主权项】：
1.一种多选择多维度背包问题的多尺度量子谐振求解算法，其特征在于：包括以下步骤：S1、求解MMKP问题的拉格朗日对偶问题，获得各物品的拉格朗日价值；S2、提取MMKP近似核与非近似核；S3、对近似核和非近似核采用不同的采样过程，对近似核在区间内均匀搜索，对非近似核在区间内集中搜索；S4、对采样结构进行能级迭代；S5、输出MMKP问题的最优解。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都信息工程大学，未经成都信息工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811130475.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：偏振光子与原子相互作用的理论模型
- 下一篇：维修工具基于位置的功能可用性
