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基于队列分支界限的最优装载算法改进方法

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简介：
本研究提出了一种基于队列分支界限法的优化策略，旨在提升最优装载问题求解效率与准确性。通过引入新的节点选择规则和剪枝条件，有效减少了搜索空间，加快了计算速度，为资源分配领域提供了新思路。 采用队列分支界限法实现最优装载，并对算法进行了改进，其中使用了C++模板库。

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  • 基于队列分支界限的最优装载算法改进方法
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    本研究提出了一种基于队列分支界限法的优化策略，旨在提升最优装载问题求解效率与准确性。通过引入新的节点选择规则和剪枝条件，有效减少了搜索空间，加快了计算速度，为资源分配领域提供了新思路。 采用队列分支界限法实现最优装载，并对算法进行了改进，其中使用了C++模板库。
     
  • 八数码问题的队列式分支限界算法
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    本研究提出了一种解决经典八数码难题的队列式分支限界算法，通过优化搜索策略有效减少计算复杂度，提高求解效率。 给定一个3×3的矩阵，其中包含8个不同的数码。起始状态记为S0，目标状态记为Sg。要求使用两种或以上的优先队列式分支限界法来寻找从初始状态变换到目标状态的最佳路径，并分析不同优先选择策略下达到最终状态所需的步骤数。所有情况的最终状态均表示为Sg。 在解决这个问题时，请详细说明每种方法的具体操作流程，包括但不限于如何构建搜索树、确定节点扩展顺序以及怎样评估解的质量等关键环节。此外，比较各种策略的效果和效率，并对结果进行深入分析以提炼出结论性意见。
     
  • N皇后问题的队列分支限界法解法
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    本文探讨了使用队列式分支限界算法解决经典的N皇后问题。通过优化搜索过程，提高了求解效率和计算资源利用率。 N皇后问题的解法可以采用队列分支限界算法，并且可以用C++编程实现。
     
  • 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<  
  • 关于圆排列问题的优先队列式分支限界法设计：求解n个圆的最佳排列方案
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    本文提出了一种基于优先队列的分支限界算法，专门用于解决将n个不同半径的圆排列成紧密排列的问题。通过优化搜索策略和引入有效的界限函数，该方法能够高效地找到最佳排列方案，从而最小化整个序列的宽度或最大化密度。 圆排列问题：编写一个程序来解决给定的n个圆的最佳排列方案计算问题，以使它们组成的长度最小化。 输入数据从文件input.txt中读取。第一行包含一个正整数n (1≤n≤20)，表示圆的数量；接下来的一行包括这n个圆的半径值。 程序将结果输出到文件output.txt，内容为计算出的最小圆排列的长度。 示例输入： ``` 3 1 1 2 ``` 示例输出： ``` 7.65685 ```
     
  • 基于分支限界的最短路径算法求解
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    本研究提出了一种利用分支限界法优化求解最短路径问题的新算法，旨在提高复杂网络中路径规划效率与准确性。 在VC6.0环境下使用分支限界法求解两个城市之间成本符合要求的最短路径问题。本实现采用最小堆来存储和扩展活节点，并且代码包含详细注释以方便理解和维护。
     
  • 运动员最优匹配问题的分支限界算法
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    本文提出了一种针对运动员最优匹配问题的高效分支限界算法，通过设定有效边界条件，显著提升了求解大规模问题时的速度与准确性。 问题描述：羽毛球队有男女运动员各n人。给定2个n*n矩阵P和Q。P[i][j]是男运动员i与女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势，而Q[i][j]则是女运动员i与男运动员j配合时的女运动员竞赛优势。由于技术、心理状态等因素的影响，P[i][j]不一定等于Q[i][j]。男女双方在特定搭配下的总竞赛优势为 P[i][j]*Q[i][j]。 编程任务：设计一个优先队列式分支界限法来计算最佳配对方案，使得所有组合的男女双方竞赛优势之和达到最大值。 数据输入：第一行包含一个正整数n（1<=n<=20）。接下来是2*n行的数据。前n行为矩阵P中的数值，后n行为矩阵Q中的数值。 结果输出：计算并输出男女双方竞赛优势总和的最大值。 示例： - 输入 ``` 3 10 2 3 2 3 4 3 4 5 2 2 　2 　3 　5 　4 　1 ``` - 输出：`52` 此题要求设计一种算法，能够根据给定的男女运动员竞赛优势矩阵P和Q来找到最佳配对方案。
     
  • 关于装载问题的分支限界法报告.doc
    优质
    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
     
  • 批处理作业调度问题的优先队列式分支限界法与回溯法
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    本文探讨了针对批处理作业调度问题的优先队列式分支限界算法和回溯算法的应用及优化策略，旨在提高资源利用率和任务完成效率。 C++实现的批处理作业调度问题使用了优先队列式分支限界法和回溯法，并且包含了FlowShop类模板以及make类模板。测试数据为data。