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背包問題

  • 算法設計分析

    算法設計分析,動態規劃,與背包問題類似的最優化求解問題

    標簽: 算法 設計分析

    上傳時間: 2016-02-13

    上傳用戶:小眼睛LSL

  • 里面包含了數論算法

    里面包含了數論算法,圖論算法,背包問題,排序算法,高精度計算,樹的遍歷等算法代碼

    標簽: 算法

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:dengzb84

  • 量子進化算法的性能直接受量子旋轉門旋轉角計算方法的影響.文中提出一種改進量子進化算法

    量子進化算法的性能直接受量子旋轉門旋轉角計算方法的影響.文中提出一種改進量子進化算法,核心是 設計了基于量子比特概率幅比值自適應計算量子旋轉門旋轉角的新方法,算法具有收斂速度快和全局搜索能力強 的特點.通過011背包問題分析了新方法中相關參數對算法性能的影響,并應用算法求解物流配送路徑優化問題,仿真表明改進量子進化算法性能優于量子進化算法和傳統進化算法.

    標簽: 量子 進化算法 旋轉 性能

    上傳時間: 2016-06-28

    上傳用戶:戀天使569

  • 文章詳細講解分支限界的基本思想

    文章詳細講解分支限界的基本思想,單元最短路徑問題,裝載問題,0-1背包問題,旅游售貨員問題等。

    標簽: 分支

    上傳時間: 2016-10-12

    上傳用戶:我干你啊

  • 算法導論上機作業java實現

    算法導論上機作業java實現,主要有背包問題,八皇后問題,遞歸等。

    標簽: java 算法

    上傳時間: 2014-11-02

    上傳用戶:變形金剛

  • 程序設計思路 在動態規劃中

    程序設計思路 在動態規劃中,可將一個問題的解決方案視為一系列決策的結果,要考察每個最優決策序列中是否包含一個最優子序列。所以在最短路徑問題中,假如在的第一次決策時到達了某個節點v,那么不管v 是怎樣確定的,此后選擇從v 到d 的路徑時,都必須采用最優策略。利用最優序列由最優子序列構成的結論,可得到f 的遞歸式。f ( 1 ,c) 是初始時背包問題的最優解。可使用(1)中所示公式通過遞歸或迭代來求解f ( 1 ,c)。從f (n, * )開始迭式, f (n, * )由第一個式子得出,然后由第二式遞歸計算f (i,*) ( i=n- 1,n- 2,⋯ , 2 ),最后得出f ( 1 ,c)。動態規劃方法采用最優原則( principle of optimality)來建立用于計算最優解的遞歸式。所謂最優原則即不管前面的策略如何,此后的決策必須是基于當前狀態(由上一次決策產生)的最優決策。由于對于有些問題的某些遞歸式來說并不一定能保證最優原則,因此在求解問題時有必要對它進行驗證。若不能保持最優原則,則不可應用動態規劃方法。

    標簽: 程序設計 動態規劃

    上傳時間: 2016-12-03

    上傳用戶:kristycreasy

  • 遺傳算法

    遺傳算法,用此算法可以得到很多計算背包問題的方法,可以和其他的算法進行比較。

    標簽: 算法

    上傳時間: 2017-01-03

    上傳用戶:wqxstar

  • 動態規劃方法視線特殊的(0

    動態規劃方法視線特殊的(0,1,2)背包問題,獲得最佳的物品取舍方案

    標簽: 動態規劃

    上傳時間: 2017-01-03

    上傳用戶:yyyyyyyyyy

  • 算法設計的實驗報告 包括Bottom-Up Merge Sorting算法、插入排序算法Heaps的創建堆、堆排序算法、按秩合并算法以及帶路徑壓縮算法、實現查找第K小元素算法、實現快速排序算法、實現

    算法設計的實驗報告 包括Bottom-Up Merge Sorting算法、插入排序算法Heaps的創建堆、堆排序算法、按秩合并算法以及帶路徑壓縮算法、實現查找第K小元素算法、實現快速排序算法、實現平面內最接近點對算法、實現最長公共子序列算法、實現矩陣鏈相乘算法、實現0/1背包問題算法、實現Dijistra’s算法、Prim算法、Kruskal算法、文件壓縮算法

    標簽: Bottom-Up Sorting Merge Heaps

    上傳時間: 2017-02-02

    上傳用戶:戀天使569

  • matlab 7.0 以上版本提供了強大的優化工具箱

    matlab 7.0 以上版本提供了強大的優化工具箱,但在整數規劃方面,只提供了bintprog()這個m文件以求解0-1整數規劃,而對于一般的整數規劃模型沒有具體的算法提供。我們一般情況只是用最簡單的分值定界思想編寫matlab程序求解整數規劃問題,但效率低下,如何利用求解整數規劃的先進算法編寫matlab程序提上日程,香港大學的李端和復旦大學編寫的《Nonlinear Integer Programming》(非線性整數規劃)為編寫解決整數規劃問題提供強大有效的算法,其中算法針對具體問題包括: lagrangian 對偶問題 代理對偶問題 非線性lagrangian 和強對偶問題 非線性背包問題 可分解的整數規劃問題 二次目標函數的整數規劃問題 非約束的0-1多項式規劃問題 約束的 0-1多項式規劃問題 混合整數非線性規劃問題

    標簽: matlab 7.0 版本 工具箱

    上傳時間: 2017-02-27

    上傳用戶:zhaoq123

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