本课程期末作业聚焦于经典算法问题的设计与优化，要求学生独立完成一个具体项目的选题、建模及编程实现，并进行详尽的时间复杂度和空间复杂度分析。通过此实践环节，旨在提升学生的逻辑思维能力和解决问题的技巧。
背景与目的
多维背包问题（Multi-dimensional Knapsack Problem, MKP）是经典的组合优化问题之一，在资源分配、投资组合及供应链管理等领域有着广泛的应用。该问题的目标是在满足多个约束条件的前提下，选择若干物品以使总价值最大化。相较于单一限制的0-1背包问题，MKP涉及多种限制因素，因此其复杂度显著提高。
算法设计
本项目针对多维背包问题开发并实现了几种求解方法：
动态规划（Dynamic Programming）：通过构建一个多维度的状态空间，并使用递归技术来寻找最优解决方案。
分支定界法（Branch and Bound）：利用剪枝策略减少搜索范围，从而提升计算效率。
启发式算法（Heuristic Algorithms）：例如贪心算法和模拟退火等方法，适用于大规模问题的求解。
元启发式算法（Metaheuristic Algorithms）：包括遗传算法及粒子群优化在内的技术手段，用于逼近最优解决方案。
实现与优化
项目使用C++语言进行编码，凭借其强大的计算能力和丰富的库支持来增强功能。程序结构采用模块化设计以方便后续扩展和维护工作。通过大量的实例测试验证了所开发算法的有效性和稳定性，并且进行了性能上的改进措施，旨在加速求解速度并提高精度。
5星
