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贪心方法
- 贪心方法解0/1背包问题,构造一个物品类,调用类方法对背包进行排序,核心代码已给出-greedy method for 0 / 1 knapsack problem, a structural categories of goods, the category called right backpack method for sequencing, the core code has been given
背包问题之贪婪算法求解C语言源代码
- 其实原来的程序也是采用了贪婪算法，不过下面程序中的beibao1函数采用了贪婪算法的另一种写法，beibao函数是以前的代码，用来比较两种算法-fact, the original procedure is used in the greedy algorithm, but the procedures below beibao1 function of the greedy algorithm used another way, beibao function of the previous
0-1bagsourcecode
- 0-1背包问题的C++源代码： 设有一个背包,可以放入重量为S。现有n件物品,重量分别为S1,S2,···,Si (0<i<n+1)均为正数,从这n件物品中
0-1wenti
- 该程序是一个用动态规划法解决0-1背包问题的小程序，可以为学习动态规划法遇到困难的同学提供帮助-the program is a dynamic programming solution 0-1 knapsack problem of small procedures, to study the dynamic programming method difficulties encountered by students for help
questionofback
- 经典背包问题的一种解法，c语言编写的，比较小的程序-classic knapsack problem of a solution, c language, the procedure is relatively small
Tanxinfa1
- 0-1背包问题,按价值最大为标准时划分的.-0-1 knapsack problem, the maximum value of the standards.
huisu
- 回溯（b a c k t r a c k i n g）是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯，首先需要为问题定义一个解空间（ solution space），这个空间必须至少包含问题的一个解（可能是最优的）。在迷宫老鼠问题中，我们可以定义一个包含从入口到出口的所有路径的解空间；在具有n 个对象的0 / 1背包问题中（见1 . 4节和2 . 2节），解空间的一个合理选择是2n 个长度为n 的0 / 1向量的集合，这个集合表示了将0或1分配给x的所有可能方法。当n= 3时，解空间为{ ( 0
bag01
- 解决0-1背包问题 欢迎批评指正-0-1 knapsack problem solving welcome criticism correction
beibaotanxin
- 普通背包问题的贫心算法C语言解法,在Windows系统下Wintc编写-ordinary knapsack problem of poor heart algorithm C language method, in the Windows system under preparation Wintc
01BEIBAOdongtai
- 0-1背包问题的动态规划算法C语言实现.Windows系统下 Wintc环境编写-0-1 knapsack problem of the dynamic programming algorithm C language. Windows systems Wintc Central Habitat prepared
beibao
- 0_1背包问题,回溯法解背包问题 0-l背包问题是子集选取问题。一般情况下，0-1背包问题是NP难题。0-1背包 问题的解空间可用子集树表示。解0-1背包问题的回溯法与装载问题的回溯法十分类 似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当 右子树有可能包含最优解时才进入右子树搜索。否则将右子树剪去。设r是当前剩余 物品价值总和；cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r≤bestp时，可剪去右 子树。计算右子树中解的上界的更好方法
beibaoJAVA
- 背包问题动态规划算法JAVA 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？ 在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。因此，该问题称为0-1背包问题。
beibao
- 关于背包的装载能力,用C++设计的程序,是著名的背包问题,相信大家在做实验报告时会遇到
shuanfa
- 运动员最佳配对问题，无和集问题，整数变换问题，无优先级运算，0-1背包问题
bagcopy
- 采用遗传算法解决０-１背包问题 并采用了二重编码形式
解决0-1背包问题
- 解决0-1背包问题，是算法设计与分析5.6节内容-Solve the 0-1 knapsack problem
pso_01
- 使用二进制PSO解决0-1背包问题的MATLAB程序-The use of PSO to solve 0-1 knapsack problem
Based_on_genetic_algorithm_for_solving_knapsack_pr
- 背包问题，遗传算法，GAs，基于遗传算法求解背包问题，源码，方法-Knapsack problem, genetic algorithms, GAs, Knapsack Problem Based on Genetic Algorithm
main
- 采用多目标粒子群算法求解多目标背包问题 问题：假设存在五类物品，每类物品又包含四种具体物品，要求从五类物品中分别选择一种放入背包，使得背包总价值最大，总体积最小，总质量不超过92kg(The problem is solved by multi objective particle swarm optimization algorithm, multi-objective knapsack problem: suppose there are five categories of goods,
0-1背包问题
- 实现0－1背包问题 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学，计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。也可以将背包问题描述为决定性问题，即在总重量不超过W的前提下，总价值是否能达到V？