机会约束的多选择背包问题（CCMCKP）是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题，但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此，提出首个CCMCKP的求解框架，并基于该框架构建了两种求解方法：基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法，具有最优性保证，但是在可接受的时间（1 h）内仅能求解小规模问题样例；相较而言，RA-IGA是近似求解方法，具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能：在小规模问题样例上，RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解；在中大规模问题样例上，RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率，它总是可以在给定时间（1 h）内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中，RA?DP和RA-IGA可作为基准对比方法，而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。
