Nous présentons, dans cet article, une approche hybride pour la résolution du sac à dos multidimensionnel en variables 0–1. Cette approche combine la programmation linéaire et la méthode tabou. L’algorithme ainsi obtenu améliore de manière significative les meilleurs résultats connus sur des instances jugées difficiles.
We present, in this article, a hybrid approach for solving the 0–1 multidimensional knapsack problem (MKP). This approach combines linear programming and Tabu search. The resulting algorithm improves on the best result on many well-known hard benchmarks.
Nous présentons dans cet article un algorithme générique hybride permettant de combiner des méthodes complètes (programmation par contraintes) et incomplètes (recherche locale) pour la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes. Ce schéma algorithmique basé sur la gestion de populations, utilise des techniques de propagation de contraintes intégrant également des heuristiques de recherche locale. Les structures utilisées autorisent une interaction homogène entre les différentes méthodes...
Nous présentons dans cet article un algorithme générique hybride permettant de combiner des méthodes complètes (programmation par contraintes) et incomplètes (recherche locale) pour la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes. Ce schéma algorithmique basé sur la gestion de populations, utilise des techniques de propagation de contraintes intégrant également des heuristiques de recherche locale. Les structures utilisées autorisent une interaction homogène entre les différentes méthodes...
Page 1