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关于装载问题的分支限界法报告.doc

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简介：
本报告探讨了利用分支限界法解决装载问题的有效策略与算法实现，分析其优化过程及应用前景。 算法设计与分析实验报告附已通过源码供学习参考共勉♪目录摘要如下： 1. 问题描述 2. 实验目的 3. 实验原理 4. 实验设计（包括输入格式、算法、输出格式） 5. 实验结果与分析（除了截图外，还用图表进行了详细分析） 6. 结论 7. 程序源码

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  • 关于装载问题的分支限界法报告.doc
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    本报告探讨了利用分支限界法解决装载问题的有效策略与算法实现，分析其优化过程及应用前景。 算法设计与分析实验报告附已通过源码供学习参考共勉♪目录摘要如下： 1. 问题描述 2. 实验目的 3. 实验原理 4. 实验设计（包括输入格式、算法、输出格式） 5. 实验结果与分析（除了截图外，还用图表进行了详细分析） 6. 结论 7. 程序源码
     
  • 0-1背包问题的分支限界法报告.doc
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    本报告详细探讨了用于解决经典0-1背包问题的分支限界算法。通过分析其工作原理和优化策略，旨在提高求解效率与准确性。 算法设计与分析实验报告摘要如下：1.问题描述2.实验目的3.实验原理4.实验设计（包括输入格式、算法、输出格式）5.实验结果与分析（除了截图外，还使用图表进行了详细分析）6.结论7.程序源码，供学习参考。
     
  • 装载问题的分支限界法解法
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    《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<  
  • 关于装载问题的回溯法报告.doc
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    本报告探讨了利用回溯算法解决经典的装载问题。通过详细分析和实验验证，展示了该方法的有效性和效率，并提供了优化建议。 算法设计与分析实验报告摘要如下：1.问题描述2.实验目的3.实验原理4.实验设计（包括输入格式、算法、输出格式）5.实验结果与分析（除了截图外，还用图表进行了详细分析）6.结论7.程序源码，供学习参考。
     
  • 关于装载问题的三种解法（贪心、回溯、分支限界）
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    本文章介绍了针对经典的装载问题，通过运用贪心算法、回溯算法以及分支限界算法进行求解的方法和步骤。 对比分析贪心法、回溯法以及分支限界法在装载问题中的应用，并探讨各算法的特性。
     
  • 世界名画问题的分支限界法
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    本文探讨了利用分支限界法解决与世界名画相关的问题，包括优化搜索算法以提高效率和准确性，为艺术史研究提供新的视角和技术支持。 世界名画陈列馆由m×n个排列成矩形阵列的陈列室组成。为了防止名画被盗，需要在每个陈列室内设置警卫机器人哨位。每一个警卫机器人除了监视它所在的房间外，还可以同时监控其上下左右四个相邻的房间。 请设计一个算法来安排这些警卫机器人的位置，以确保所有陈列室都在至少一台警卫机器人的监控范围内，并且使用的机器人数量最少。你需要编写一个程序或算法，接收两个参数m和n作为输入（表示矩形阵列的行数和列数），然后输出一个大小为m*n的0-1矩阵来代表最佳哨位分布情况。 在这个问题中，“1”标记的位置意味着该陈列室被设置了一个警卫机器人；而“0”的位置则表明没有放置任何机器人的房间。目标是通过最少数量的机器人覆盖整个陈列馆的所有空间，确保每间房都处于至少一个监控范围内。
     
  • 皇后问题的JAVAN解法（分支限界法）
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    本文介绍了使用Java语言实现解决经典“N皇后”问题的一种算法——分支限界法。通过优化搜索策略有效减少计算复杂度，提供了一种高效解决问题的方法。 JAVA N皇后问题 分支限界法 界面
     
  • 01背包问题的分支限界算法
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    《01背包问题的分支限界算法》介绍了如何运用分支限界法高效解决经典的01背包问题，通过设置上界函数优化搜索过程，减少不必要的计算，提高算法效率。 计算机算法设计与分析课后习题解答涉及对课程内容的深入理解和应用。这些问题旨在帮助学生巩固所学知识，并提高解决实际问题的能力。通过完成这些练习，学生们可以更好地掌握算法的设计原则、复杂度分析以及优化技巧等核心概念。此外，这类题目还有助于培养逻辑思维和编程技能，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
     
  • 分支限界法在旅行商问题中的应用等.doc
    优质
    本文档探讨了分支限界法在解决经典优化问题——旅行商问题(TSP)中的具体应用。通过详细分析和实例验证，展示了该方法的有效性和高效性。 分支限界法在解决旅行商问题中的应用完整实验报告，结尾包含实验代码。