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C++实现的模拟退火算法解决多维多项选择背包问题(含源码下载)

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简介:
本项目采用C++编程语言实现了用于求解多维多项选择背包问题的模拟退火算法,并提供源代码下载。 多项选择多维背包问题的模拟退火算法实现涉及处理n组项目及m个约束条件。目标是从每个组中选取一个项目以最大化总价值(即利润),同时满足所有给定的约束条件。该实现具有较高的速度,能在短时间内找到最佳或接近最佳解决方案。 使用方法如下: - 使用g++编译代码 - 例如:`g++ saMultiChoiceKnapsack.cpp` - 运行生成的可执行文件并指定输入实例和迭代次数 - 例如:`./a.out 实例/I01 100000` 更多详细信息及使用方法,请参阅README.md文件。

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客服
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  • C++退
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了用于求解多维多项选择背包问题的模拟退火算法,并提供源代码下载。 多项选择多维背包问题的模拟退火算法实现涉及处理n组项目及m个约束条件。目标是从每个组中选取一个项目以最大化总价值(即利润),同时满足所有给定的约束条件。该实现具有较高的速度,能在短时间内找到最佳或接近最佳解决方案。 使用方法如下: - 使用g++编译代码 - 例如:`g++ saMultiChoiceKnapsack.cpp` - 运行生成的可执行文件并指定输入实例和迭代次数 - 例如:`./a.out 实例/I01 100000` 更多详细信息及使用方法,请参阅README.md文件。
  • 退.c
    优质
    本文介绍了利用模拟退火算法有效求解经典NP完全问题之一——背包问题的方法。通过调整温度参数和邻域搜索策略,该方法在多种测试场景下均表现出良好的寻优能力和稳定性。 针对0/1背包问题编写了简洁的C语言代码进行求解,代码注释详细且通俗易懂。
  • 0-1退方案
    优质
    简介:本文探讨了运用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题。通过温度下降策略优化选择过程,有效寻找到高价值物品组合,为约束条件下的资源分配提供新思路。 自己上现代优化方法课做的大作业,使用模拟退火算法解决0/1背包问题,并在Word文档内包含了相关的MATLAB代码。
  • 运用退
    优质
    本研究探讨了如何利用模拟退火算法优化材料下料过程中的切割方案,以最小化浪费并提高效率。通过智能寻优技术有效解决了复杂形状零件的高效排样难题。 利用模拟退火算法求解下料问题,请参见《现代优化计算方法》(第二版)。本人是优化算法的初学者,欢迎批评指正。
  • 退应用
    优质
    本文探讨了模拟退火算法在解决经典背包问题中的应用,分析其优化过程和效率,并通过实验验证该方法的有效性。 在解决0-1背包问题时,使用MATLAB编写程序是一个很有用的方法。
  • 利用退0-1
    优质
    本研究运用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题,通过优化搜索策略以寻找最优解或近似最优解,适用于资源约束下的组合优化场景。 本段落介绍了如何使用模拟退火算法解决0-1背包问题,并提供了具体的例子以及程序运行后的截图进行说明。
  • 利用退0-1
    优质
    本研究运用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题,通过优化搜索策略提高在离散空间中的寻优效率和质量。 利用MATLAB退火算法解决0-1背包问题。数据直接在主函数内提供,如有需要可直接替换使用。
  • 退MATLAB程序.zip
    优质
    本资源提供了一个用于解决经典背包问题的MATLAB实现代码,采用了高效的模拟退火算法。通过调整参数,用户可以探索不同情况下的最优解或近似最优解。适合优化理论学习和实践应用。 学习模拟退火算法的案例可以以背包问题为切入点,这适合初学者进行实践和理解。
  • 退遗传.zip
    优质
    本资料探讨了在二维和多维空间中应用模拟退火与遗传算法相结合的技术,旨在优化复杂问题求解过程。 模拟退火遗传算法的MATLAB程序可以从二维扩展到多维,并能解决带有等式和不等式的优化问题。使用该程序时可以直接修改目标函数和约束条件,适合初学者学习。
  • 基于退0-1
    优质
    本研究提出了一种利用模拟退火算法解决经典的0-1背包问题的方法,旨在优化资源分配,提高问题求解效率和准确性。 背包问题是指从n件不同价值和重量的物品中选择一部分物品,并使选中的物品总价值最大化的数学优化问题。形式化描述如下:给定一个物品集合s={1,2,…,n},其中每个物品i具有一定的重量 和价值 。假设背包的最大承重为W,那么背包问题的目标是找到一个子集 ,使得该子集中所有物品的总重量不超过W且总价值最大。