掌握动态规划方法求解0 — 1背包问题?相关知识点: 试题来源: 解析答:①分析问题的最优解结构 设(yi, y2) -y„)所给0-1背包容量为M的解; 则,(y2,—yn)相应子问题背包容量为M—wi的解; (即原问题最优解,包含了子问题最优解) ②递归定义最优值...
利用动态规划求解0/1背包问题时,按照题目中约定的记号。KNAP(1,i,X)的最优解来自且仅来自于以下两种情况之一: ①第i个物品不装入背包,此时最优解的值就是子问题KNAP(1,i-1,X)的最优解的效益值,即为fi-1(X)。 ②第i个物品装入背包,此时最优解的值为第i个物品的效益值与子问题KNAP(1,i-1,X-Wi)...
(1)数据结构 #define N 4 #define M 15 #define ENTRY(i,j)(*(pentry+(i)*(m+1)+(j))) struct Entry{ int p; int isslct; int m: }; typedef struct Entry*PEntry; (2)思路 假设0/1背包问题的解用f(n,m)表示,它可以分成两种情况,一种是xn=1,另一种是xn=0,则有如下的递推式:f(...
0-1背包问题与背包问题(贪心法——背包问题)最大的不同就是背包问题的子问题彼此之间没有联系。所以仅仅要找出解决方法,然后用贪心算法,取得局部最优解就ok了。可是0-1背包问题更复杂,由于物品不可再分,导致了子问题之间是有联系的。 问题分析 1。刻画背包问题最优解的结构 ...
用动态规划法,求解0-1背包问题,已知背包容量为22,5件物品的体积分别为3,5,7,8,9,价值分别为4,6,7,9,10,求该背包的最大价值及物品选择情况。
动态规划方法求解0-1背包问题首先要考察最优物品子集( ).A.有冗余子问题B.能递归求解C.具有最优子结构特征
本实验要求基于算法设计与分析的一般过程(即待求解问题的描述、算法设计、算法描述、算法正确性证明、算法分析、算法实现与测试),在针对0-1背包问题求解的实践中理解动态规划 (Dynamic Programming, DP) 方法的思想、求解策略及步骤。作为挑战:可以考虑基于跳跃点的改进算法,以及对连续型物品重量/背包容量的支持。
在0/1背包问题中,物品i或者被装入背包,或者不被装入背包,设xi表示物品i装入背包的情况,则当xi=0时,表示物品i没有被装入背包,xi=1时,表示物品i被装入背包。 根据问题的要求,有如下约束条件和目标函数: n w ix iC i1 x i{0,1}(1in)(式1) (式2) max v ix i i1 n 于是,问题归结为寻找一个满足...
1.“0-1”背包问题的贪心算法 2.“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。 设有背包问题实例n=7,M=15,,(w0,w1,。。。w6)=(2,3,5,7,1,4,1),物品装入背包的收益为:(p0,p1,。。。,p6)=(10,5,15,7,6,18,...
基于Matlab的0-1背包问题的动态规划方法求解王 乐,王世卿,张静乐(郑州大学信息工程学院,河南郑州450052)摘要:背包问题是经典的NP-hard组合优化问题之一,在经济管理、资源分配、投资决策、装载设计等领域有着重要的应用价值。文中用动态规划方法解决0-1背包问题,通过在Matlab6.5环境下对其算法进行测试和与其他方法对比...