The Knapsack Problem
1.问题描述背包容量Mn个物品分别具有效益值P1…Pn物品重量w1…wn从n个物品中选择若干物品放入背包物品要么整件放入背包要么不放入怎样决策可以使装入背包的物品总效益值最大设y1y2…yn是x1x2…xn的01值最优序列 若y10 KNAP(2nM)是初始决策产生的状态则y2…yn相对于KNAP(2nM)将构成一个最优序列否则y1y2…yn将不是KNAP(1nM)的最优解
01背包问题????????????????????????????????????????????????1. 问题描述????????????????????????????????????????????????????????????????????给定一个载重量为mn个物品其重量为wi价值为vi1<=i<=n要求:把物品装入背包并使包内物品价值最大????????????????????
解01背包问题的动态规划算法摘要:本文通过研究动态规划原理提出了根据该原理解决0/1背包问题的方法与算法实现并对算法的正确性作了验证.观察程序运行结果发现基于动态规划的算法能够得到正确的决策方案且比穷举法有效.关键字:动态规划0/1背包约束条件序偶决策序列支配规则1引 言 科学研究与工程实践中常常会遇到许多优化问题而有这么一类问题它们的活动过程可以分为若干个阶段但整个过程受到某一条件
动态规划经典案例详解之背包问题【摘要】本文主要从动态规划经典案例——背包问题的动态规划设计思路出发结合具体实例对动态规划在程序设计中的典型应用以及衍生拓展进行详细分析【关键字】动态规划 信息学奥赛 01背包问题动态规划并非一个算法而是一种解题的思路其核心思想是通过使用大量的存储空间把中间结果记录下来大大减少重复计算的时间从而提高的程序的执行效率因为信息学奥林匹克复赛题目的解决程序一般是有时间
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 动态规划1. 概述3. 图问题中的动态规划法2. 组合问题中的动态规划法4. 查找问题中的动态规划法1. 概 述 1.1 例题(多段图) 1.4 最优性原理1.6 动态规划法的设计思想1.5 无后效性原则1.3 动态规划适于解决什么
动 态 规 划 (Dynamic programming)找到不同时刻的最优决策以及整个过程的最优策略状态 相应的机器年完好率b 0< b<1 6D3335一个数一组数一个向量状态转移方程是确定过程由一个状态到另一个状态的演变过程如果第k阶段状态变量sk的值该阶段的决策变量一经确定第k1阶段状态变量sk1的值也就确定s3 过程的过去历史只能通过当前的状
实验四 0-1背包问题实验目的与要求熟悉CC语言的集成开发环境通过本实验加深对贪心算法动态规划算法的理解实验内容:掌握贪心算法动态规划算法的概念和基本思想分析并掌握0-1背包问题的求解方法并分析其优缺点实验题0-1背包问题的贪心算法0-1背包问题的动态规划算法说明:背包实例采用教材P132习题六的6-1中的描述要求每种的算法都给出最大收益和最优解设有背包
选址问题cleara=[150 170 210 260 310? ? 150 165 220 170 320? ? 150 180 230 265 310? ? 150 190 215 240 300]第一年到第五年的选址费用b=[0 5 10 9? ? 5 0 7 6? ? 10 7 0 8? ? 9 6 8 0]从地址i转到地址j的转移费用f=zeros(46)存储指标函数的值v=zer
0-1背包 状态转移方程:??????? f[i][v]=max{f[i-1][v]f[i-1][v-c[i]]w[i]}????? 将前i件物品放入容量为v的背包中这个子问题若只考虑第i件物品的策略(放或不放)那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题如果不放第i件物品那么问题就转化为前i-1件物品放入容量为v的背包中价值为f[i-1][v]如果放第i件物品那么问题就转化为前i-1件物品放入
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