摘要：多重二次背包问题是二次背包与多重背包两种NP(Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式)难问题融合后的一种新问题,由于其决策变量间具有高耦合性,已有的启发式算法求解效率和精度不够理想.针对这一问题提出一种量子进化求解算法,这种算法的量子观测操作能将部分约束处理与观测一步完成,解码效率高且不易陷入局部极值.算法中的量子更新采用自适应调节整体更新方式,相比传统查表方式更简洁和高效.算法还设计了一种局部和全局修补算子以保证解的可行性.另外,设计的交换算子能增强算法在约束边界的搜索性能.标准算例测试实验的结果表明文中提出的求解算法比传统算法的精度和效率更高.

摘要：提出多项目集中采购或大型工程项目招标的逆向组合拍卖中的标的物打包优化的问题和数学模型。由于该优化问题实质上是一种自变量为集合的、非解析的多目标优化问题,提出一种基于量子进化算法的求解方法。方法中采用基于价格互补系数矩阵中非零变量的0-1编码,以及一种有利于好的量子位(Q-bit)胜出的β-旋转门。大量数值例子的对比计算的结果表明,β-旋转门明显优于现有的α-旋转门;而对比遗传算法这种新算法对于中小规模的打包优化问题有明显的计算优势。