Advertisement

旅行者和商品选取问题的算法分析与设计(穷举法:C++实现及详细分析)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文深入探讨了旅行者问题与商品选取问题,并采用穷举法进行求解,通过C++编程语言进行了具体实现。文中对算法过程进行了详尽分析,为解决此类组合优化问题提供了新的视角和思路。 题目 1:某旅行者计划外出旅游,并列出了所有希望访问的城市及其之间的距离。他想要规划一条路线,使得从一个城市出发遍历所有城市后返回起点城市的总路程最短。请编写程序来帮助实现这一目标。 输入格式: - 第一行包含两个整数n和m(1≤m≤n),其中n表示待旅行的城市总数,m是旅行者开始的起始城市编号。 - 接下来的n行每行有n个整数,代表任意两座城市之间的距离信息。 输出格式: - 输出的第一行为一个数字,表示最小总路程长度。 - 第二行为若干空格分隔的整数序列(包括起点和终点),即旅行者依次经过的城市编号列表。 题目 2:某大型商场举办了一个游戏,并为获胜者提供了一份奖励——使用一辆小汽车在商场内挑选商品,但每个种类的商品只能选取一次且不能超过车辆的最大载重限制。请设计一个程序来帮助获胜者选择价值最高的商品组合。 输入格式: - 第一行包含两个整数n和m(1≤n≤20),其中n表示商场中不同种类的商品总数,m代表小汽车的承重量。 - 接下来是两行数据:第一行为每个商品的价值列表;第二行为对应每种商品的重量信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • C++
    优质
    本文深入探讨了旅行者问题与商品选取问题,并采用穷举法进行求解,通过C++编程语言进行了具体实现。文中对算法过程进行了详尽分析,为解决此类组合优化问题提供了新的视角和思路。 题目 1:某旅行者计划外出旅游,并列出了所有希望访问的城市及其之间的距离。他想要规划一条路线,使得从一个城市出发遍历所有城市后返回起点城市的总路程最短。请编写程序来帮助实现这一目标。 输入格式: - 第一行包含两个整数n和m(1≤m≤n),其中n表示待旅行的城市总数,m是旅行者开始的起始城市编号。 - 接下来的n行每行有n个整数,代表任意两座城市之间的距离信息。 输出格式: - 输出的第一行为一个数字,表示最小总路程长度。 - 第二行为若干空格分隔的整数序列(包括起点和终点),即旅行者依次经过的城市编号列表。 题目 2:某大型商场举办了一个游戏,并为获胜者提供了一份奖励——使用一辆小汽车在商场内挑选商品,但每个种类的商品只能选取一次且不能超过车辆的最大载重限制。请设计一个程序来帮助获胜者选择价值最高的商品组合。 输入格式: - 第一行包含两个整数n和m(1≤n≤20),其中n表示商场中不同种类的商品总数,m代表小汽车的承重量。 - 接下来是两行数据:第一行为每个商品的价值列表;第二行为对应每种商品的重量信息。
  • TSP.rar_TSP_matlab中_tsp__tsp
    优质
    本资源提供了利用Matlab编程解决旅行商问题(TSP)的穷举算法源代码,详细展示了如何通过穷举法求解TSP问题。适用于学习和研究。 使用MATLAB解决TSP问题的一种方法是采用穷举法。这种方法能够有效地找到所有可能的路径组合,并从中选出最优解。然而,随着城市数量的增加,计算量会迅速增大,因此在实际应用中需要考虑算法效率和优化策略。
  • 基于蚁群MATLAB论文
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB编程环境中的蚁群优化算法解决经典的旅行商问题(TSP),并深入分析相关论文,旨在提供一种高效的求解策略。 用蚁群算法解决旅行商问题的MATLAB代码可以有效地模拟蚂蚁寻找食物路径的行为来求解优化问题。这种方法通过构建一个数学模型,利用虚拟“蚂蚁”在图中移动并留下信息素痕迹的方式,逐步找到最优或近似最优的解决方案。编写此类代码时需要考虑如何初始化参数、定义启发式函数以及实现迭代更新规则等关键步骤。
  • 践作业(涵盖流水调度等)
    优质
    本课程作业聚焦于算法设计与分析的实际应用,包括经典的旅行商问题和流水线调度挑战,旨在通过实践加深学生对复杂问题求解策略的理解。 经典的算法实验包括残缺棋盘游戏问题、0/1背包问题、高速缓存调度问题、旅行商问题以及流水作业调度问题。这些问题在计算机科学中具有重要的研究价值,能够帮助学生深入理解各种经典算法的原理及其应用。
  • C++程序在应用——以为例
    优质
    本篇文章探讨了C++语言在解决复杂算法问题上的优势,通过经典的旅行商问题(TSP)进行案例分析,详细介绍了如何利用C++高效实现和优化算法。 《旅行商问题》是运筹学领域中的一个经典问题,在组合优化范畴内探讨最短路径的寻找方法,目标是在访问所有城市一次后返回起点的情况下找出最短路线。 本项目采用C++编程语言来解决这一挑战性的问题。作为一种静态类型的、编译式的通用程序设计语言,C++支持过程化和面向对象编程,并以其高效的性能及灵活的应用范围成为复杂算法实现的理想选择,特别是在处理计算密集型问题时尤为突出。 在旅行商问题的求解过程中,通常会运用到图论以及动态规划等概念。项目中可能采用邻接矩阵或邻接表来表示城市之间的连接关系:前者通过二维数组存储顶点间的链接情况;后者则更为节省空间,在稀疏图形条件下尤其如此。 一种常见的策略是使用动态规划方法解决旅行商问题,例如Held-Karp算法。这种方法涉及定义一个二维数组,每个元素代表到达某个特定城市并返回起点的最短路径长度,并通过迭代更新此数组直至找到全局最优解。尽管该算法的时间复杂度为O(n^2 * 2^n),但在小规模的问题中仍然适用。 除了动态规划之外,还有其他近似方法可以采用,比如遗传算法、模拟退火以及蚁群优化等技术。这些方法虽然不能保证找到最短路径的解决方案,但能够在较短时间内提供接近最优解的结果。例如,在遗传算法中通过模仿自然选择过程进行迭代改进;而模拟退火则借鉴了物理中的冷却机制来避免过早陷入局部最优。 在VS2008开发环境中编写程序时,开发者能够利用其强大的调试工具和丰富的库支持来进行代码的编写与测试工作。此外,源码内的注释对于理解算法实现过程及逻辑至关重要,有助于其他开发者更快地理解和复用相关代码内容。 本项目《旅行商问题c++程序》不仅为学习者提供了实践机会以加深对算法设计的理解,并且涵盖了许多计算机科学的重要概念如图论、动态规划以及近似算法等理论知识。结合C++编程语言的应用,使得该实例在理论与实践中建立了紧密的联系,有助于提高解决此类复杂优化问题的能力。通过研究和改进这样的程序案例,开发者不仅可以深化对相关算法的理解,还能提升自身的编程技能水平。
  • 汽车加油
    优质
    本研究探讨了在长途驾驶中优化汽车加油策略的算法设计与分析,旨在通过数学模型和计算方法解决燃油成本最小化及时间效率最大化的问题。 给定一个N*N的方形网格,设其左上角为起点(1, 1),X轴向右为正方向,Y轴向下为正方向,每个方格边长为1。一辆汽车从起点出发驶向终点(N,N)。在若干个网格交叉点处设置了油库,可供汽车行驶途中加油。 规则如下: - 汽车只能沿网格的边缘移动,在装满油后可以行驶K条网格边;初始时汽车已加满油,并且在起点和终点没有设置油站。 - 当汽车经过一条网络边时,若其X坐标或Y坐标减小,则需要支付费用B,否则无需付费。 - 汽车遇到有加油服务的交叉点可以将油箱加满并支付费用A进行加油。 - 在必要的情况下可以在网格交叉点增设加油站,并且需付设立新站的费用C(不包括每次加油时产生的费用)。 给定的数据满足以下条件:N、K、A、B、C均为正整数,2 <= N <= 100和2 <= K <= 10。算法设计的目标是求解从起点到终点所需支付最少总费用的行驶路径。 输入数据格式如下: - 第一行包含五个数字N, K, A, B 和 C。 - 接下来是一个由0或1组成的 N*N 方阵,其中每个交叉点(i,j)处若值为1则表示在此位置设置了油库;反之,则未设置。每行相邻的两个数值之间以空格分隔。 输出结果应显示汽车从起点到终点行驶所需的最小费用。 示例输入: ``` 9 3 2 3 6 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ... (其余数据省略) ``` 示例输出:`12`
  • 01背包
    优质
    简介:本文探讨了经典的01背包问题,并详细介绍了使用穷举法解决该问题的方法和步骤,分析其时间复杂度及适用场景。 穷举法解决背包问题的方法能够让需要资源的人一看题目就明白,不需要多余的字数来介绍。
  • | 回溯策略 |
    优质
    本文章深入剖析回溯法在解决经典NP完全问题——旅行商问题(TSP)中的应用,通过递归探索所有可能路径以找到最优解。 一.问题分析 1. 问题描述:在一个联通无向图中求最短路径回路,即找出一个最佳序列,并且该序列的终点与起点之间存在直接路径。 2. 问题分析: - 约束条件:由于可能存在两个结点不直接相连的情况,因此某些可能的序列从一开始就不可能出现。约束函数需要记录连接情况的二维数组T[t-1][i] != true(t-1表示上一个节点;i表示当前考虑的所有剩余节点)。 - 限界函数:现有距离加上从上一站到某个分支的距离优于现有的最优值时,继续递归搜索。当寻找最小值作为最优解时,初始的最优值应设为当前已知路径长度cn与新增路径T[x[t-1]][x[i]]之和小于一次递归中的最佳结果bestn。
  • 经典
    优质
    《经典算法设计与分析问题》一书聚焦于计算机科学中的核心算法理论,深入探讨了多种经典算法的设计思路、实现方法及优化策略,并通过大量实例展示了这些算法在实际问题解决中的应用。 算法设计经典问题集 1. N皇后问题(八皇后问题的扩展) 2. 排球队员站位问题 3. 将自然数N分解为若干个自然数之和 4. 把自然数N表示成若干个自然数乘积的形式 5. 马的遍历路径 6. 加法分式分解 7. 地图着色问题 8. 在n*n的正方形中放置长宽比为2:1的矩形块 9. 寻找迷宫中的最短路径(广度优先搜索算法) 10. 火车调度问题 11. 农夫过河 12. 七段数码管显示问题 13. 将数字1-8填入下图的8个格中,要求相邻格内的数不连续 (提示:给定一个特定布局) 14. 在4×4棋盘上放置8枚棋子,每行和每列只能放两枚 15. 迷宫路径寻找(深度优先搜索法) 16. 一笔画问题 17. 城市遍历路径 18. 棋子移动规则 19. 集合元素求解(如:类型为1,2x+1,3X+1的集合)
  • C++布线解决方
    优质
    本研究聚焦于运用C++编程语言探讨经典算法理论,并提出新颖的解决方案来应对复杂的线路规划挑战。通过深入分析现有算法性能瓶颈,结合实际工程需求,设计并实现了高效的路径优化策略,为解决大规模布线难题提供了创新视角和可行方案。 算法分析中的布线问题实现支持在100*100范围内的操作,并且可以自行设置障碍物的位置。