Lolik-Bolik / Knapsack_problem_0-1

Lab №2. Knapsack Problem

Results for Knapsack 0-1 Data

Замечание: Столбец Optim value содержит правильное значение ценности для рюкзака. Время указано в секундах.

Для того, чтобы не захламлять таблицу мы приняли решение не включать правильный набор предметов в таблицу, только тот, который берем мы сами. По столбцу Match можно узнать, совпал ли этот набор с оптимальным Поскольку в каждой группе есть алгоритм, выдающий правильный набор, то по нему можно определить, где какой алгоритм ошибся. В основном, ошибается жадный алгоритм из-за своей изначальной неоптимальности. Кроме того, в связи с недетерминированностью генетического алгоритма, он может ошибаться на некоторых сэмплах, что и видно из таблицы. Число хромосом было установлено как 5 * n_items

knapsack_1

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
DynamicSolver	0.0004	309	309	165	165	[1 1 1 1 0 1 0 0 0 0]	True
GeneticSolver	0.0659	309	309	165	165	[1 1 1 1 0 1 0 0 0 0]	True
ExhaustiveSearch	0.0011	309	309	165	165	[1 1 1 1 0 1 0 0 0 0]	True
GreedySearch	0.0	309	309	165	165	[1 1 1 1 0 1 0 0 0 0]	True
BranchBound	0.0221	309	309	165	165	[1 1 1 1 0 1 0 0 0 0]	True

knapsack_2

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
BranchBound	0.0094	51	51	26	26	[0 1 1 1 0]	True
ExhaustiveSearch	0.0	51	51	26	26	[0 1 1 1 0]	True
GreedySearch	0.0	47	51	23	26	[1 0 1 0 0]	False
DynamicSolver	0.0001	51	51	26	26	[0 1 1 1 0]	True
GeneticSolver	0.0187	51	51	26	26	[0 1 1 1 0]	True

knapsack_3

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
DynamicSolver	0.0003	150	150	190	190	[1 1 0 0 1 0]	True
GeneticSolver	0.0211	150	150	190	190	[1 1 0 0 1 0]	True
ExhaustiveSearch	0.0001	150	150	190	190	[1 1 0 0 1 0]	True
GreedySearch	0.0	146	150	179	190	[1 1 0 1 0 0]	False
BranchBound	0.0086	150	150	190	190	[1 1 0 0 1 0]	True

knapsack_4

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
BranchBound	0.0076	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True
GreedySearch	0.0	102	107	48	50	[1 1 0 0 1 1 0]	False
ExhaustiveSearch	0.0001	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True
GeneticSolver	0.0296	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True
DynamicSolver	0.0001	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True

knapsack_5

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
DynamicSolver	0.0002	900	900	104	104	[1 0 1 1 1 0 1 1]	True
GeneticSolver	0.0391	900	900	104	104	[1 0 1 1 1 0 1 1]	True
ExhaustiveSearch	0.0003	900	900	104	104	[1 0 1 1 1 0 1 1]	True
GreedySearch	0.0	858	900	97	104	[1 1 0 1 1 1 1 1]	False
BranchBound	0.0083	900	900	104	104	[1 0 1 1 1 0 1 1]	True

knapsack_6

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
BranchBound	0.0361	1735	1735	169	170	[0 1 0 1 0 0 1]	True
GreedySearch	0.0	1478	1735	140	170	[1 1 1 0 0 0 0]	False
GeneticSolver	0.0286	1735	1735	169	170	[0 1 0 1 0 0 1]	True
DynamicSolver	0.0003	1735	1735	169	170	[0 1 0 1 0 0 1]	True
ExhaustiveSearch	0.0001	1735	1735	169	170	[0 1 0 1 0 0 1]	True

knapsack_7

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
GreedySearch	0.0	1441	1458	740	750	[1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1]	False
DynamicSolver	0.0034	1458	1458	749	750	[1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1]	True
GeneticSolver	0.1789	1456	1458	750	750	[0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1]	False
ExhaustiveSearch	0.0646	1458	1458	749	750	[1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1]	True
BranchBound	0.1096	1458	1458	749	750	[1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1]	True

В следующей таблице можно увидеть сравнение алгоритмов BranchAndBound и ExhaustiveSearch, поскольку оба эти алгоритма пробегают по дереву перебора. Из этой таблицы можно увидеть, сколько узлов пробегает каждый алгоритм, а также можно увидеть основные time-killers первого алгоритма В связи с тем, что выбранный солвер работает зачастую довольно медленно, в худшем случае BranchAndBound проигрывает ExhaustiveSearch, что можно увидеть на наборе данных, который будет представлен следующим

BnB - Naive

File name	Method name	Work time	Match	Counter	Solve Time	Get Float Time
knapsack_1	ExhaustiveSearch	0.0011	True	1024	0.0	0.0
knapsack_1	BranchBound	0.0221	True	2	0.0013	0.0
knapsack_2	BranchBound	0.0094	True	24	0.0048	0.0001
knapsack_2	ExhaustiveSearch	0.0	True	32	0.0	0.0
knapsack_3	ExhaustiveSearch	0.0001	True	64	0.0	0.0
knapsack_3	BranchBound	0.0086	True	22	0.0041	0.0001
knapsack_4	BranchBound	0.0076	True	14	0.0032	0.0001
knapsack_4	ExhaustiveSearch	0.0001	True	128	0.0	0.0
knapsack_5	ExhaustiveSearch	0.0003	True	256	0.0	0.0
knapsack_5	BranchBound	0.0083	True	22	0.0042	0.0001
knapsack_6	BranchBound	0.0361	True	126	0.021	0.0004
knapsack_6	ExhaustiveSearch	0.0001	True	128	0.0	0.0
knapsack_7	ExhaustiveSearch	0.0646	True	32768	0.0	0.0
knapsack_7	BranchBound	0.1096	True	378	0.0633	0.0013

Results for Low-dimensional 0/1 knapsack problems

Замечание: Файл f5_l-d_kp_15_375 был удален, т.к в нем присутствуют дробные значения

f1_l-d_kp_10_269

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
ExhaustiveSearch	0.0012	295	295	269	269	[0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]	True
GeneticSolver	0.066	295	295	269	269	[0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]	True
DynamicSolver	0.0006	295	295	269	269	[0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]	True
GreedySearch	0.0	294	295	260	269	[0 1 1 0 1 0 0 1 1 1]	False
BranchBound	0.0078	295	295	269	269	[0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]	True

f2_l-d_kp_20_878

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
ExhaustiveSearch	1.392	1024	1024	871	878	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1]	True
GeneticSolver	0.4305	1024	1024	871	878	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1]	True
DynamicSolver	0.0081	1024	1024	871	878	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1]	True
GreedySearch	0.0	1018	1024	837	878	[1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1]	False
BranchBound	0.0066	1024	1024	871	878	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1]	True

f3_l-d_kp_4_20

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
GreedySearch	0.0	35	35	18	20	[1 1 0 1]	True
BranchBound	0.0032	35	35	18	20	[1 1 0 1]	True
ExhaustiveSearch	0.0	35	35	18	20	[1 1 0 1]	True
GeneticSolver	0.0097	35	35	18	20	[1 1 0 1]	True
DynamicSolver	0.0	35	35	18	20	[1 1 0 1]	True

f4_l-d_kp_4_11

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
DynamicSolver	0.0	23	23	11	11	[0 1 0 1]	True
BranchBound	0.0292	23	23	11	11	[0 1 0 1]	True
GreedySearch	0.0	16	23	6	11	[1 1 0 0]	False
ExhaustiveSearch	0.0	23	23	11	11	[0 1 0 1]	True
GeneticSolver	0.0101	23	23	11	11	[0 1 0 1]	True

f6_l-d_kp_10_60

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
BranchBound	0.0083	52	52	57	60	[0 0 1 0 1 1 1 1 1 1]	True
GreedySearch	0.0	52	52	57	60	[0 0 1 0 1 1 1 1 1 1]	True
ExhaustiveSearch	0.0012	52	52	57	60	[0 0 1 0 1 1 1 1 1 1]	True
GeneticSolver	0.0657	52	52	58	60	[0 0 1 1 0 1 1 1 1 1]	True
DynamicSolver	0.0002	52	52	60	60	[0 0 1 1 1 0 1 0 0 0]	True

f7_l-d_kp_7_50

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
ExhaustiveSearch	0.0001	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True
BranchBound	0.0049	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True
GreedySearch	0.0	102	107	48	50	[1 1 0 0 1 1 0]	False
GeneticSolver	0.0289	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True
DynamicSolver	0.0001	107	107	50	50	[1 0 0 1 0 0 0]	True

f8_l-d_kp_23_10000

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
GreedySearch	0.0	9751	9767	9750	10000	[1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0]	False
ExhaustiveSearch	11.3763	9767	9767	9768	10000	[1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0]	True
GeneticSolver	0.6345	9756	9767	9767	10000	[1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0]	False
DynamicSolver	0.0668	9767	9767	9768	10000	[1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0]	True
BranchBound	1188.6169	9767	9767	9768	10000	[1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0]	True

f9_l-d_kp_5_80

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
GreedySearch	0.0	130	130	60	80	[1 1 1 1 0]	True
DynamicSolver	0.0001	130	130	60	80	[1 1 1 1 0]	True
GeneticSolver	0.0148	130	130	60	80	[1 1 1 1 0]	True
ExhaustiveSearch	0.0	130	130	60	80	[1 1 1 1 0]	True
BranchBound	0.0018	130	130	60	80	[1 1 1 1 0]	True

f10_l-d_kp_20_879.csv

Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Answer	Match
BranchBound	0.0075	1025	1025	871	879	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1]	True
GreedySearch	0.0	1019	1025	837	879	[1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1]	False
ExhaustiveSearch	1.3606	1025	1025	871	879	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1]	True
GeneticSolver	0.4171	1025	1025	871	879	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1]	True
DynamicSolver	0.005	1025	1025	871	879	[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1]	True

BnB - Naive

В данной таблице можно увидеть, что в худшем случае при использовании данного солвера BnB может сильно проиграть Naive Search. Данный случай выделен жирным

File name	Method name	Work time	Match	Counter	Solve Time	Get Float Time
f10_l-d_kp_20_879	BranchBound	0.0075	True	22	0.0039	0.0001
f10_l-d_kp_20_879	ExhaustiveSearch	1.3606	True	1048576	NaN	NaN
f1_l-d_kp_10_269	ExhaustiveSearch	0.0012	True	1024	NaN	NaN
f1_l-d_kp_10_269	BranchBound	0.0078	True	24	0.0042	0.0001
f2_l-d_kp_20_878	ExhaustiveSearch	1.392	True	1048576	NaN	NaN
f2_l-d_kp_20_878	BranchBound	0.0066	True	20	0.0033	0.0001
f3_l-d_kp_4_20	BranchBound	0.0032	True	6	0.0011	NaN
f3_l-d_kp_4_20	ExhaustiveSearch	0.0	True	16	NaN	NaN
f4_l-d_kp_4_11	BranchBound	0.0292	True	14	0.0048	0.0001
f4_l-d_kp_4_11	ExhaustiveSearch	0.0	True	16	NaN	NaN
f6_l-d_kp_10_60	BranchBound	0.0083	True	26	0.0046	0.0001
f6_l-d_kp_10_60	ExhaustiveSearch	0.0012	True	1024	NaN	NaN
f7_l-d_kp_7_50	ExhaustiveSearch	0.0001	True	128	NaN	NaN
f7_l-d_kp_7_50	BranchBound	0.0049	True	14	0.0024	NaN
f8_l-d_kp_23_10000	ExhaustiveSearch	11.3763	True	8388608	NaN	NaN
f8_l-d_kp_23_10000	BranchBound	1188.6169	True	4407676	708.755	14.8591
f9_l-d_kp_5_80	ExhaustiveSearch	0.0	True	32	NaN	NaN
f9_l-d_kp_5_80	BranchBound	0.0018	True	2	0.0006	NaN

Results for Large-scale 0/1 knapsack problems

Замечание: ExhaustiveSearch не использовался, поскольку ждать пару миллионов лет немного непозволительная роскошь. Кроме того, начиная с некоторого набора данных возникли проблемы с солвером в BnB, который требует его купить (^_^) для решения настолько больших систем. Поэтому было принято решения использовать бенчмарк не полностью

Результаты сгрупированны по числу предметов, доступных для выбора. Для генетического алгоритма число хромосом установлено как n_items, что негативно сыграло на точности

Кроме того, данная статистика не содержит поле Answer, т.к оно слишком большое и захламляет таблицу

100 Items

File name	Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Match
knapPI_1_100_1000_1	DynamicSolver	0.0207	9147	9147	985	995	True
knapPI_1_100_1000_1	GeneticSolver	0.0308	6301	9147	793	995	False
knapPI_1_100_1000_1	GreedySearch	0.0005	8817	9147	908	995	False
knapPI_1_100_1000_1	BranchBound	0.2167	9147	9147	985	995	True
knapPI_2_100_1000_1	GreedySearch	0.0001	1487	1514	983	995	False
knapPI_2_100_1000_1	GeneticSolver	0.0315	1158	1514	981	995	False
knapPI_2_100_1000_1	DynamicSolver	0.0237	1514	1514	991	995	True
knapPI_2_100_1000_1	BranchBound	0.8197	1514	1514	991	995	True
knapPI_3_100_1000_1	GeneticSolver	0.031	1396	2397	996	997	False
knapPI_3_100_1000_1	DynamicSolver	0.02	2397	2397	997	997	True
knapPI_3_100_1000_1	BranchBound	0.3791	2397	2397	997	997	True
knapPI_3_100_1000_1	GreedySearch	0.0001	2375	2397	975	997	False

200 Items

File name	Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Match
knapPI_1_200_1000_1	BranchBound	0.4333	11238	11238	987	1008	True
knapPI_1_200_1000_1	GreedySearch	0.0001	11227	11238	981	1008	False
knapPI_1_200_1000_1	GeneticSolver	0.0871	6669	11238	941	1008	False
knapPI_1_200_1000_1	DynamicSolver	0.0412	11238	11238	987	1008	True
knapPI_2_200_1000_1	BranchBound	3.1694	1634	1634	1006	1008	True
knapPI_2_200_1000_1	DynamicSolver	0.041	1634	1634	1006	1008	True
knapPI_2_200_1000_1	GeneticSolver	0.0898	1186	1634	999	1008	False
knapPI_2_200_1000_1	GreedySearch	0.0001	1604	1634	1004	1008	False
knapPI_3_200_1000_1	GreedySearch	0.0001	2649	2697	949	997	False
knapPI_3_200_1000_1	GeneticSolver	0.0938	1686	2697	986	997	False
knapPI_3_200_1000_1	DynamicSolver	0.0426	2697	2697	997	997	True
knapPI_3_200_1000_1	BranchBound	81.2847	2697	2697	997	997	True

500 Items

File name	Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Match
knapPI_1_500_1000_1	BranchBound	0.6063	28857	28857	2543	2543	True
knapPI_1_500_1000_1	DynamicSolver	0.3468	28857	28857	2543	2543	True
knapPI_1_500_1000_1	GeneticSolver	0.4528	10364	28857	2414	2543	False
knapPI_1_500_1000_1	GreedySearch	0.0002	28834	28857	2528	2543	False
knapPI_2_500_1000_1	BranchBound	2.5387	4566	4566	2543	2543	True
knapPI_2_500_1000_1	DynamicSolver	0.3502	4566	4566	2543	2543	True
knapPI_2_500_1000_1	GeneticSolver	0.424	3096	4566	2529	2543	False
knapPI_2_500_1000_1	GreedySearch	0.0002	4552	4566	2538	2543	False
knapPI_3_500_1000_1	GeneticSolver	0.4394	3687	7117	2487	2517	False
knapPI_3_500_1000_1	BranchBound	183.2984	7117	7117	2517	2517	True
knapPI_3_500_1000_1	GreedySearch	0.0002	7098	7117	2498	2517	False
knapPI_3_500_1000_1	DynamicSolver	0.3439	7117	7117	2517	2517	True

1000 Items

File name	Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Match
knapPI_1_1000_1000_1	BranchBound	7.1942	54503	54503	5002	5002	True
knapPI_1_1000_1000_1	GreedySearch	0.0006	54386	54503	4991	5002	False
knapPI_1_1000_1000_1	GeneticSolver	1.6285	15712	54503	4430	5002	False
knapPI_1_1000_1000_1	DynamicSolver	1.5454	54503	54503	5002	5002	True
knapPI_2_1000_1000_1	DynamicSolver	1.5515	9052	9052	5002	5002	True
knapPI_2_1000_1000_1	GeneticSolver	1.5977	5687	9052	4998	5002	False
knapPI_2_1000_1000_1	BranchBound	15.1673	9052	9052	5002	5002	True
knapPI_2_1000_1000_1	GreedySearch	0.0005	9046	9052	4994	5002	False
knapPI_3_1000_1000_1	BranchBound	18995.5164	14390	14390	4990	4990	True
knapPI_3_1000_1000_1	GreedySearch	0.0005	14374	14390	4974	4990	False
knapPI_3_1000_1000_1	GeneticSolver	1.6074	6716	14390	4916	4990	False
knapPI_3_1000_1000_1	DynamicSolver	1.5119	14390	14390	4990	4990	True

2000 Items

File name	Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Match
knapPI_1_2000_1000_1	GreedySearch	0.0009	110547	110625	9996	10011	False
knapPI_1_2000_1000_1	GeneticSolver	6.0955	22488	110625	9909	10011	False
knapPI_1_2000_1000_1	DynamicSolver	6.5692	110625	110625	10011	10011	True
knapPI_2_2000_1000_1	GreedySearch	0.001	18038	18051	10010	10011	False
knapPI_2_2000_1000_1	GeneticSolver	6.0934	11073	18051	10008	10011	False
knapPI_2_2000_1000_1	DynamicSolver	6.4205	18051	18051	10010	10011	True
knapPI_3_2000_1000_1	GeneticSolver	5.8929	12524	28919	9724	9819	False
knapPI_3_2000_1000_1	DynamicSolver	6.2337	28919	28919	9819	9819	True
knapPI_3_2000_1000_1	GreedySearch	0.0009	28827	28919	9727	9819	False

5000 Items

File name	Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Match
knapPI_1_5000_1000_1	GreedySearch	0.0023	276379	276457	25008	25016	False
knapPI_1_5000_1000_1	GeneticSolver	36.5017	36717	276457	24509	25016	False
knapPI_1_5000_1000_1	DynamicSolver	40.5078	276457	276457	25016	25016	True
knapPI_2_5000_1000_1	DynamicSolver	42.0405	44356	44356	25016	25016	True
knapPI_2_5000_1000_1	GeneticSolver	36.1967	26519	44356	24955	25016	False
knapPI_2_5000_1000_1	GreedySearch	0.0026	44351	44356	25016	25016	False
knapPI_3_5000_1000_1	DynamicSolver	41.8174	72505	72505	24805	24805	True
knapPI_3_5000_1000_1	GeneticSolver	36.4495	30178	72505	24778	24805	False
knapPI_3_5000_1000_1	GreedySearch	0.0029	72446	72505	24746	24805	False

10000 Items

File name	Method name	Work time	Result Profit	Optim value	Result Weight	Capacity	Match
knapPI_1_10000_1000_1	DynamicSolver	169.7613	563647	563647	49877	49877	True
knapPI_1_10000_1000_1	GreedySearch	0.0048	563605	563647	49876	49877	False
knapPI_1_10000_1000_1	GeneticSolver	140.322	52585	563647	45655	49877	False
knapPI_2_10000_1000_1	DynamicSolver	164.3271	90204	90204	49877	49877	True
knapPI_2_10000_1000_1	GeneticSolver	142.4558	50951	90204	49654	49877	False
knapPI_2_10000_1000_1	GreedySearch	0.0049	90200	90204	49877	49877	False
knapPI_3_10000_1000_1	GeneticSolver	143.7508	58890	146919	49490	49519	False
knapPI_3_10000_1000_1	GreedySearch	0.0052	146888	146919	49488	49519	False
knapPI_3_10000_1000_1	DynamicSolver	167.7399	146919	146919	49519	49519	True

BnB Timekillers

Как видно из этой таблицы, в одном кейсе алгоритм работал более 5 часов. Из них 8000 секунд заняла работа солвера Как мы предполагаем, также в данном случае time-killer'ом может выступать постоянное добавление и удаление ограничений в системе, т.к там возможно использование питоновских структур данных, которые могут быть довольно медленными

Однако, это время не замерялось

File name	Method name	Work time	Match	Counter	Solve Time	Get Float Time
knapPI_1_1000_1000_1	BranchBound	7.1942	True	8652	3.0255	0.0308
knapPI_1_100_1000_1	BranchBound	0.2167	True	710	0.1215	0.002
knapPI_1_200_1000_1	BranchBound	0.4333	True	1186	0.2276	0.0034
knapPI_1_500_1000_1	BranchBound	0.6063	True	1150	0.2837	0.0035
knapPI_2_1000_1000_1	BranchBound	15.1673	True	18912	6.2182	0.0674
knapPI_2_100_1000_1	BranchBound	0.8197	True	2722	0.4683	0.0077
knapPI_2_200_1000_1	BranchBound	3.1694	True	8938	1.7064	0.0257
knapPI_2_500_1000_1	BranchBound	2.5387	True	4842	1.1885	0.0148
knapPI_3_1000_1000_1	BranchBound	18995.5164	True	23504080	7944.3911	82.7898
knapPI_3_100_1000_1	BranchBound	0.3791	True	1228	0.2125	0.0034
knapPI_3_200_1000_1	BranchBound	81.2847	True	219636	43.1455	0.6635
knapPI_3_500_1000_1	BranchBound	183.2984	True	344166	85.2296	1.0873

Team Members

• Alexander Slavutin
• Pavel Semkin

Copyright (C) 2020-2021, Bolik&Lolik Inc. , all rights reserved.