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利用分支限界法求解作业分配问题

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简介：
本文探讨了运用分支限界算法解决作业分配问题的有效策略和优化方法，旨在提高资源利用率及任务完成效率。通过构建合理的搜索树结构与设置恰当的界限函数，该方法能够在大规模问题中实现快速收敛至最优或近似最优解，为实践应用提供了理论依据和技术支持。 用Java编写的分支限界法解决作业分配问题的资源包含完整的测试文件、Java源代码以及详细的算法设计说明与测试结果文件。这是一份非常有价值的资料，值得获取。

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  • 利用分支限界法求解作业分配问题
    优质
    本文探讨了运用分支限界算法解决作业分配问题的有效策略和优化方法，旨在提高资源利用率及任务完成效率。通过构建合理的搜索树结构与设置恰当的界限函数，该方法能够在大规模问题中实现快速收敛至最优或近似最优解，为实践应用提供了理论依据和技术支持。 用Java编写的分支限界法解决作业分配问题的资源包含完整的测试文件、Java源代码以及详细的算法设计说明与测试结果文件。这是一份非常有价值的资料，值得获取。
     
  • 利用分支限界法求解TSP问题
    优质
    本研究探讨了运用分支限界算法解决旅行商问题(TSP)的有效策略，通过优化搜索树结构来提高算法效率和准确性。 利用分支限界法解决TSP问题的源代码适合新手使用，代码中有大量的注释以帮助理解。
     
  • 利用分支限界法求解N皇后问题
    优质
    本研究探讨了使用分支限界算法解决经典的N皇后问题。通过优化搜索树结构和剪枝策略，提高了大規模棋盘上皇后的放置效率与可行性。 使用分支限界法解决N皇后问题时，由于该方法采用广度优先搜索且需要较多额外空间，因此并不是解决N皇后问题的理想选择。主要目的是理解如何在实际问题中应用分支限界法。
     
  • 利用分支限界法求解旅行商问题
    优质
    本研究采用分支限界算法解决经典的旅行商问题(TSP)，通过优化搜索策略以高效寻找近似最优解或精确解。 这是一个NP完全问题，时间复杂度会随着n的增大而迅速增加。目前还没有找到有效的方法来完全解决这个问题。
     
  • Python中用分支限界法解决n个工人作业分配问题
    优质
    本文章介绍了如何利用Python编程语言实现分支限界算法，以优化解决由N个工人与相同数量的任务构成的调度安排问题。通过此方法可有效找到最优或次优解，提高资源配置效率。 只有一版代码，使用分支限界法实现的n个工人作业分配问题。这是18级学姐自主完成的算法作业，非常用心地基于四舍五入等于零基础的Python编写而成。如果在语言规范上存在不足，请理解包容，哈哈哈哈哈。这段代码仅供参考，自己亲自编码会更有成就感！
     
  • 利用分支限界法解决旅行商问题
    优质
    本研究探讨了运用分支限界算法来高效求解经典NP难问题——旅行商问题(TSP)，旨在通过优化搜索策略减少计算复杂度。 网上关于用分支限界法解决旅行商问题的资料大多复杂且正确性不高。这是我花了两天时间完成的工作，过程非常辛苦。
     
  • 利用分支限界法解决旅行商问题
    优质
    本文探讨了如何运用分支限界算法高效地求解经典的NP难题——旅行商问题(TSP)，通过优化搜索策略以减少计算复杂性。 旅行商问题（TSP问题）是指给定一组n个城市以及它们两两之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程路径，使得每个城市恰好经过一次且总的旅行距离最短。
     
  • 用分支限界法解决圆排列问题
    优质
    本研究探讨了利用分支限界算法高效求解圆排列问题的方法。通过优化搜索策略，旨在减少计算复杂度，提高算法在大规模数据集中的应用效率和解决方案的质量。 利用分支限界法解决圆排列问题，并求得最小的圆排列。每一步都包含详细的解释。编程语言使用C++。
     
  • 装载问题的分支限界法解法
    优质
    《装载问题的分支限界法解法》一文探讨了如何运用分支限界算法有效解决经典的装载问题，通过设置恰当的界限函数和搜索策略来优化计算效率与解的质量。 以下是简化并重新组织后的代码： ```cpp #include #include #include using namespace std; class Node { friend int func(int*, int, int, int*); public: int ID; double weight; // 物品的重量 }; bool comp1(Node a, Node b) { return a.weight > b.weight; } class Current { friend class Load; private: int upweight; // 重量上界 int weight; // 结点相应的重量 int level; // 活结点在子集树中所处的层次 bbnode* ptr; // 指向活结点在子集树中相应结点的指针 }; struct Comp2 { bool operator()(Current *x, Current *y) { return x->upweight < y->upweight; } }; class Load { friend int func(int*, int, int, int*); public: int Max0(); private: priority_queue, Comp2> H; // 利用优先队列（最大堆）储存 void AddLiveNode(int up, int cw, bool ch, int level); bbnode *P; int c; // 背包的容量 int n; // 物品的数量 int* w; // 重量数组 }; class bbnode { friend class Load; bbnode* parent; bool lchild; }; int Load::limit(int i) { int left = c - cw, a = cw; while (i <= n && w[i] <= left) { left -= w[i]; a += w[i]; ++i; } return a; } void Load::AddLiveNode(int up, int cw, bool ch, int level) { // 将一个新的活结点插入到子集树和优先队列中 bbnode *b = new bbnode; b->parent = P; b->lchild = ch; Current* N = new Current; N->upweight = up; N->weight = cw; N->level = level; N->ptr = b; H.push(N); // 插入到优先队列中 } int Load::Max0() { int i, bestw=0, up; P = nullptr; cw = 0; for (i = 1; i <= n && i != n + 1;) { int wt = cw + w[i]; if (wt <= c) { // 左儿子结点是可行的 bestw = max(bestw, wt); AddLiveNode(limit(i+1), wt, true, i + 1); } up = limit(i + 1); if (up >= bestw) AddLiveNode(up,cw, false, i + 1); Current* N = H.top(); P = N->ptr; cw = N->weight; up = N->upweight; delete N; ++i; } return bestw; } int func(int *weights, int c, int n) { Load K; for (int i=0;i> c >> n; weights = new int[n+1]; for (int i=0;i>weights[i+1]; bestp = func(weights, c, n); ofstream outfile(output.txt); // 输出文件 if (!outfile) { cerr << open error << endl; exit(1); } outfile<  
  • 利用分支限界法解决单源最短路径问题
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    本研究采用分支限界算法探讨并实现了解决单源最短路径问题的方法，通过优化搜索过程提高了计算效率。 最近一段时间没上传内容了，主要是因为这些天遇到了一些小事情。这里介绍的是用分支限界法求解单源最短路径问题的算法。