NP-完全理论是算法研究方面的重要的基本理论，它在计算机、电气工程和运筹学方面都有重要的地位。本文主要以算法技巧为着眼点来研究此类问题，希望在解决方式上有新的突破。加权分治技术由F．V．fomin首先提出，是在分析算法中产生的一项新技术，该方法基于选择不同的量来描述分支子问题的大小，以求从中得到在最差情况下最好的时间复杂度。在加权分治技术中采用伪凸规划技术对回溯算法来确定各个权值，使得时间复杂度最小。我们也给出了一种新方法，通过进化算法求解赋权函数以求得最小上界，同样可以来确定权值，且比前种方法更加简单。根据加权分治技术的应用范围选定Set Packing问题进行深入研究，依据所研究问题的差异，将Set Packing问题分成5类，并给出了具体的定义。在此基础上，分别介绍了求解这5类问题的相关算法，着重分析和比较了参数算法中所运用的各项技术，并提出了该问题算法研究的发展方向。对于GSP问题本文给出了一个简单的递归算法，并利用加权分治技术深入分析了其时间复杂度。以前对于GSP问题转换成独立集问题来求，并没有考虑到符号全集的大小，我们的算法将符号全集的大小引入进来，通过应用加权分治技术来分析包含n个子集且符号全集为N的set packing问题的一个简单的递归算法，得到其精确算法的时间复杂度为O^*(1.1686^n+N)，当N≤n／4时，比现有最佳的算法O^*（1.2209ⁿ）更加有效。