A Partheno-Genetic Algorithm for Dynamic 0-1 Multidimensional Knapsack Problem

Kayakutlu, Gulgun ; Ali Nadi Ünal

In: RAIRO - Operations Research, Jg. 50 (2015-10-07), S. 47-66

Online unknown

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Multidimensional Knapsack problem (MKP) is a well-known, NP-hard combinatorial optimization problem. Several metaheuristics or exact algorithms have been proposed to solve stationary MKP. This study aims to solve this difficult problem with dynamic conditions, testing a new evolutionary algorithm. In the present study, the Partheno-genetic algorithm (PGA) is tested by evolving parameters in time. Originality of the study is based on comparing the performances in static and dynamic conditions. First the effectiveness of the PGA is tested on both the stationary, and the dynamic MKP. Then, the improvements with different random restarting schemes are observed. The PGA achievements are shown in statistical and graphical analysis.

Titel:	A Partheno-Genetic Algorithm for Dynamic 0-1 Multidimensional Knapsack Problem
Autor/in / Beteiligte Person:	Kayakutlu, Gulgun ; Ali Nadi Ünal
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.1051/ro/2015011
Zeitschrift:	RAIRO - Operations Research, Jg. 50 (2015-10-07), S. 47-66
Veröffentlichung:	EDP Sciences, 2015
Medientyp:	unknown
ISSN:	1290-3868 (print) ; 0399-0559 (print)
DOI:	10.1051/ro/2015011
Schlagwort:	0209 industrial biotechnology Mathematical optimization Computer science Computer Science::Neural and Evolutionary Computation Continuous knapsack problem Evolutionary algorithm Partheno genetic algorithm 02 engineering and technology Management Science and Operations Research Polynomial-time approximation scheme Computer Science Applications Theoretical Computer Science 020901 industrial engineering & automation Knapsack problem 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering Combinatorial optimization 020201 artificial intelligence & image processing Metaheuristic Generalized assignment problem
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE

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