基于Visual C＋＋的0-1背包问题的动态规划算法

0-1背包问题是经典的NP问题。本文对0-1背包问题的动态规划算法进行了分析,用Visual C＋＋实现该算法。     

0-1背包问题及其算法分析

0-1背包问题是算法设计分析中的经典问题,本文主要通过对回溯法、动态规划、贪心算法和遗传算法的研究,分析这四种方法在求解0-1背包问题时的优缺点并进行了比较.     

基于Visual C 的0-1背包问题的动态规划算法

0-1背包问题是经典的NP问题.本文对0-1背包问题的动态规划算法进行了分析,用Visual C 实现该算法.     

0/1背包问题动态规划算法的探讨

0/1背包问题是运筹学中的著名问题,有重要的使用价值,是算法研究的热点,目前较成熟的常用算法有贪心算法、动态规划、回溯法、分枝-限界法等.本文探讨动态规划的向前处理法.与教材不同的是,本文结合实例,给出递推关系式的具体递推过程,用图例表示背包问题的向前处理法求解过程;最后,用浅显的实例验证向前处理法算法所得最优解的正确性.     

利用动态规划算法解决购物单问题

购物单问题是0-1背包问题的一种应用,解决购物单问题已有贪婪法,动态规划法,蚁群算法,回溯法等.动态规划算法是求解决策过程最优化的方法,通常用于求解具有某种最优性质的问题.根据动态规划原理解决购物单问题,说明了动态规划算法解决实际生活问题的高效性.     

0/1背包问题及其解法研究

0/1背包问题是实际当中经常遇到的一类经典NP-hard组合优化问题之一。本文分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-限界法,遗传算法这五种算法设计方法入手,概述了各种设计方法的基本原理,提出了求解0/1背包问题的算法思想,并对算法进行分析,提出了改进方法。     

求解0-1背包问题的一种新混合算法

用动态规划算法求解0-1背包问题的时空复杂度为O（nC）。这个空间复杂度在求解大规模问题上是不可接受的。从计算0-1背包问题最优值的递归方程出发,给出高效利用内存的动态规划算法。为了克服内存高效的动态规划算法带来的缺点,设计新混合算法求解0-1背包问题。该新混合算法的时间复杂度为O（nC）;它消除了回溯阶段,并且为求得放入背包的物品所使用的空间复杂度仅为O（「n/d?+C）,其中d为计算机字长。实验结果表明,混合算法的工作效率与理论分析相同。     

背包问题的算法设计与分析研究

背包问题是算法设计分析中的经典问题,本文采用贪婪法、动态规划法及递归法三种方法分别对背包问题、0-1背包问题及简单0-1背包问题进行算法设计和时间复杂度分析,给出具体算法设计和实现过程,并以具体实例详细描述不同方法求解问题解时算法基本思想,总结三种方法实现的优缺点并得出结论。     

背包问题的算法设计与分析研究

背包问题是算法设计分析中的经典问题,本文采用贪婪法、动态规划法及递归法三种方法分别对背包问题、0-1背包问题及简单0-1背包问题进行算法设计和时间复杂度分析,给出具体算法设计和实现过程,并以具体实例详细描述不同方法求解问题解时算法基本思想,总结三种方法实现的优缺点并得出结论。     

0/1背包问题

本文对0/1背包问题采用贪婪算法、动态规划、回溯法、分枝限界四种不同方法进行求解和算法分析,并通过各种算法的实现,研究了0/1背包问题的实质。     

0/1背包问题及其解法研究

0／1背包问题是实际当中经常遇到的一类经典NP—hard组合优化问题之一。本文分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-限界法．遗传算法这五种算法设计方法入手，概述了各种设计方法的基本原理，提出了求解0／1背包问题的算法思想，并对算法进行分析．提出了改进方法。     

0/1背包问题

本文对“0/1背包问题”采用贪婪算法、动态规划、回溯法、分枝限界四种不同方法进行求解和算法分析,并通过各种算法的实现,研究了0/1背包问题的实质。     

0-1背包问题之穷举、搜索、动态规划算法探讨

该文论述了算法学习中非常经典的0-1背包问题,探讨用穷举、搜索、动态规划三种算法来解决0-1背包问题,并讨论算法在时间和空间复杂度上的优化,给出具体的参考程序。     

0/1背包问题

本文对“0／1背包问题”采用贪婪算法、动态规划、回溯法、分枝限界四种不同方法进行求解和算法分析．并通过各种算法的实现．研究了0／1背包问题的实质。     

0-1背包问题 动态规划和回溯法的比较

动态规划算法是特待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解．而田溯法是从开始结点(根结点)出发，以深度优先的方式搜索整个解空间．获取于0-1背包问题的最优解通常有动态规划算法和回溯法，本文着力比较这两种算法的复杂度和适用场合。     

0-1背包问题算法分析与研究

0／1背包问题是计算机算法中一个经典问题。提出背包问题在现实生活中具有广泛的应用,从理论入手,给出背包问题的数学描述,并对0-1背包问题的四种经典算法：分支界限法、动态规划法、近似算法、遗传算法的算法思想进行详细描述。并对四种算法在实现的时间,空间和准确性等性能方面进行分析和对比,总结四种方法实现的优缺点,并得出结论：在不同的约束条件下,四种算法各有优劣,但遗传算法应该是未来发展的方向。     

0-1背包问题的两种扩展形式及其解法

0-1背包问题是经典的NP-HARD组合优化问题之一,由于其难解性,该问题在信息密码学和数论研究中具有极其重要的应用。首先对01背包问题及其解法进行了分析,然后提出01背包问题的两种扩展形式,并给出了基于动态规划和贪心算法的两种有效算法来解决这两类问题。实验结果验证了所提出方法的有效性。     

基于动态状态树的回溯算法

介绍了背包问题及0-1背包问题,阐述了回溯算法(算法设计的基本方法之一)和状态空间的概念,提出一个基于动态状态空间树的回溯算法.以0-1背包问题为例,说明动态树方法对求解线性规划问题等是非常有用的,且该算法所用时间少于静态状态空间树方法,有助于扩大回溯算法的应用.     

基于0/1背包问题的算法探究

0／1背包问题是计算机科学中的一个经典问题。动态规划法，递归法，回溯法是求解该问题的三种典型方法，使用这三种方法求解0／1背包问题，并对各算法进行了理论分析。用不同规模的0／1背包问题对三种算法进行测试，比较它们的运行时间，发现测试结果与其理论分析结果相符．最后指出就求解不同规模的0／1背包问题而言各算法的优劣。     

考虑时间因素的0-1背包调度问题

文中提出考虑时间因素的0-1背包调度问题这一具有NP难度的组合优化问题。给定n个物体(每个物体i的重量为w_i,连续加工时间为t_i),以及一个容量为S的背包,要求给出一个调度方案(物品的放入顺序和放入时间),使得任意时刻放入背包的物品总重量不超过背包容量,每个物体需放入背包连续加工时长t_i后才能取出,该问题是求使所有物体均加工完毕的时间尽可能短的调度方案。提出了3种求解算法:迭代动态规划算法、基于分枝限界的完备算法和遗传进化算法。迭代动态规划算法使用动态规划策略放置尽可能多的未加工物体到背包中,然后每次迭代取出加工完成的物品后再使用动态规划放入尽可能多的剩余未加工物品,直至所有物品被加工完成。基于分枝限界的完备算法通过定义上下界及剪枝操作,有效地降低了算法的计算复杂度。遗传进化算法将一个物品装填序列定义为个体,并定义了相应的适应度、选择、交叉与变异操作。在所设计的3组共计36个算例上的实验结果表明,迭代动态规划算法可以很快求出高质量的解,基于分枝限界的完备算法对小规模算例有很好的效果,遗传算法在处理几百个物体的算例时能在1500s内得到比动态规划算法更好的结果。