一種求解RTVKP問題的精確算法
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隨機時變背包問題（randomized time-varying knapsack problem，簡稱RTVKP）是一種動態背包問題，也是一種動態組合優化問題，目前其求解算法主要是動態規劃的精確算法、近似算法和遺傳算法．首先，利用動態規劃提出了一種求解RTVKP問題的精確算法，對算法時間復雜度的比較結果表明，它比已有的精確算法更適于求解背包載重較大的一類RTVKP實例．然后，分別基于差分演化和粒子群優化與貪心修正策略相結合，提出了求解RTVKP問題的兩種進化算法．對5個RTVKP實例的數值計算結果比較表明，精確算法一般不宜求解大規模的RTVKP實例，而基于差分演化、粒子群優化和遺傳算法與貪心修正策略相結合的進化算法卻不受實例規模與數據大小的影響，對于振蕩頻率大且具有較大數據的大規模RTVKP實例均能求得一個極好的近似解．
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