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【CSharp】 Knapsack DL : 0: Knapsack 0-1背包问题实现源码 Knapsack 0-1背包问题实现源码-Knapsack 0-1 knapsack problem to achieve source Knapsack 0-1 knapsack problem to achieve source
Update : 2024-05-05 Size : 1024 Publisher : chen
【Windows Develop】 nangong1 DL : 0: 很方便解决背包问题的好源码相信会给大家带来方便 -Very convenient to solve knapsack problem a good source I believe will bring convenience to everyone
Update : 2024-05-05 Size : 20480 Publisher : 付梅彦
【AI-NN-PR】 GA_for_Knapsack_Problem DL : 0: 遗传算法用于求解多目标背包问题，学包括基本的选择、杂交、变异等遗传算子.-Genetic algorithm for solving multi-objective knapsack problem, learning the basic choice, hybridization, mutation and other genetic operators.
Update : 2024-05-05 Size : 44032 Publisher : daniel
【Data structs】 01knapsack DL : 0: 01背包问题的C++源程序，写的比较简单-01 knapsack problem C++ Source code, written in relatively simple
Update : 2024-05-05 Size : 49152 Publisher : sandy chen
【Data structs】 KnapsackProblem DL : 0: 背包问题是一个经典的动态规划模型。它既简单形象容易理解，又在某种程度上能够揭示动态规划的本质-Knapsack problem is a classic dynamic programming model. It is simple and easy to understand images, but also to some extent, able to reveal the essence of dynamic programming
Update : 2024-05-05 Size : 330752 Publisher : 于维川
【Data structs】 qingwa DL : 0: 解0/1背包问题-Solutions of 0/1 knapsack problem
Update : 2024-05-05 Size : 1024 Publisher :
【AI-NN-PR】 GA DL : 0: 背包算法中用遗传算法解决VB代码希望能帮助有用得着的朋友-Knapsack algorithm using genetic algorithm to solve VB code to help a friend has useful
Update : 2024-05-05 Size : 1024 Publisher : adsd
【Crack Hack】 GA DL : 0: 基于遗传算法的背包问题求解，有基本的说明和代码其他人不需帐号就可自由下载此源码 -Based on genetic algorithms for solving knapsack problem, some basic instructions and code other people without accounts can download this free source
Update : 2024-05-05 Size : 1024 Publisher : ZHANGWEN
【Windows Develop】 01beibaozhenghechengxu DL : 0: 背包问题非常有用的程序代码打包，包括贪心，回溯，动态规划-Knapsack problem is very useful package of program code, including greedy, backtracking, dynamic programming
Update : 2024-05-05 Size : 6128640 Publisher : adsd
【Mathimatics-Numerical algorithms】 Antbeibao DL : 0: 用蚁群算法解决0-1背包问题,matlab实现,自己亲自写的,没问题-Using ant colony algorithm to solve 0-1 knapsack problem, matlab realize that he personally wrote, no problem
Update : 2024-05-05 Size : 3072 Publisher : 有偿编程，挣点生活费
【Data structs】 Knap2 DL : 0: knap2 背包问题非递归，运用栈及回溯算法优化了一下，可以找到所有满足条件的解。如果遇到什么问题，请发邮件至horsewhite32@hotmail.com,笔者将不胜感激 uuhorse-non-recursive knap2 knapsack problem, the use of stack and the backtracking algorithm to optimize the look, you can find all the solutions to meet the conditions. If any problems, please e-mail horsewhite32@hotmail.com, I would be grateful uuhorse
Update : 2024-05-05 Size : 6144 Publisher : uuhorse
【Other】 LCKNAP DL : 0: 01背包问题的优先队列式分枝限界算法程序LCKNAP-01 knapsack problem the priority queue algorithm Branch and Bound-style program LCKNAP
Update : 2024-05-05 Size : 8192 Publisher : lv
【Data structs】 beibaowenti DL : 0: 动态规划求01背包问题. 动态规划求01背包问题.-Dynamic programming for knapsack problem 01. Dynamic programming for knapsack problem 01.
Update : 2024-05-05 Size : 1024 Publisher : aa
【MPI】 beibao DL : 0: 0-1背包问题（0-1 Knapsack Problem）的定义为：设集合代表m件物品,正整数分别表示第件物品的价值与重量，那么0-1背包问题KNAP(A,c)定义为,求A的子集，使得重量之和小于背包的容量c，并使得价值和最大。-0-1 knapsack problem (0-1 Knapsack Problem) is defined as: set up a collection on behalf of m items, respectively, the first positive integer value of items and weight, then the 0-1 knapsack problem KNAP (A, c) is defined as, A subset of demand, making less than the weight of the backpack and the capacity c, and make the value and the greatest.
Update : 2024-05-05 Size : 2048 Publisher : chj
【Other】 dividablepackage DL : 0: 此程序是使用Java编写的，实现了可分割的0/1背包问题。程序主要是是使用了经典的贪心算法，能够很好的解决此问题。-This procedure is to use Java prepared to achieve that can be separated from 0/1 knapsack problem. Procedure is mainly the use of a classic greedy algorithm that can solve this problem.
Update : 2024-05-05 Size : 4096 Publisher : gengxin
【Other】 Algorithm DL : 0: c++经典小程序。包括河内塔费式数列巴斯卡三角形三色棋老鼠走迷官（一）老鼠走迷官（二）骑士走棋盘八个皇后八枚银币生命游戏字串核对双色、三色河内塔背包问题（Knapsack Problem）数、运算蒙地卡罗法求 PI Eratosthenes筛选求质数超长整数运算（大数运算）长 PI 最大公因数、最小公倍数、因式分解完美数阿姆斯壮数最大访客数中序式转后序式（前序式）后序式的运算关于赌博洗扑克牌（乱数排列） Craps赌博游戏约瑟夫问题（Josephus Problem）集合问题排列组合格雷码（Gray Code）产生可能的集合 m元素集合的n个元素子集数字拆解排序得分排行选择、插入、气泡排序 Shell 排序法 - 改良的插入排序 Shaker 排序法 - 改良的气泡排序 Heap 排序法 - 改良的选择排序快速排序法等 -err
Update : 2024-05-05 Size : 450560 Publisher : sunny
【Console】 2 DL : 0: 用回溯解背包问题假设有n件物品，定义一个结构体a[]来存储，结构体有两个成员weight和value(weight表示重量，value表示价值)先定义一个数组col[]表示每个物品当前状态（为1表示被选，为0表示未被选），其初值全为1，从下标为0开始遍历，当前所选物品总重和总价值分别设为tw和tv（初值均为0），背包的限重设为limit，若第i个物品满足tw+a[i].weight<=limit且col[i]==1 就将a[i].weight和value加入tw和tv，否则col[i]设为0。-Knapsack problem using backtracking solution assumption has n items, the definition of a structure a [] to store, structure, body weight and has two members value (weight, said weight, value, said value) before the definition of an array col [] mean that each and every item current status (as one said to be elected, not selected to express to 0), all of its initial value 1, from the beginning subscript 0 ergodicity, the currently selected items and the total value of gross weight, respectively, as tw and tv (early values are 0), backpack weight limit is set to limit, if paragraph i of goods to meet tw+ a [i]. weight
Update : 2024-05-05 Size : 180224 Publisher : STartBoy
【ELanguage】 beibao DL : 0: 背包问题采用分枝限界法解决0/1背包问题! 本人上机实习作业,通过老师验收,合格! 针对部分上机实习的同学可以来下~ -Knapsack problem using Branch and Bound method to solve 0/1 Knapsack Problem! My internship on the machine operation, through the teacher acceptance, qualified! The machine for some internship students can come to the next ~
Update : 2024-05-05 Size : 1024 Publisher : ohyoung
【Data structs】 beibao DL : 0: 背包问题运用贪婪算法的matlab 程序实现-Use of greedy algorithm knapsack problem of matlab program
Update : 2024-05-05 Size : 1024 Publisher : shangsheng
【Mathimatics-Numerical algorithms】 knapsack DL : 0: 程序设计思路在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果，要考察每个最优决策序列中是否包含一个最优子序列。所以在最短路径问题中，假如在的第一次决策时到达了某个节点v，那么不管v 是怎样确定的，此后选择从v 到d 的路径时，都必须采用最优策略。利用最优序列由最优子序列构成的结论，可得到f 的递归式。f ( 1 ,c) 是初始时背包问题的最优解。可使用（1）中所示公式通过递归或迭代来求解f ( 1 ,c)。从f (n, * )开始迭式， f (n, * )由第一个式子得出，然后由第二式递归计算f (i,*) ( i=n- 1，n- 2，⋯ ， 2 )，最后得出f ( 1 ,c)。动态规划方法采用最优原则（ principle of optimality）来建立用于计算最优解的递归式。所谓最优原则即不管前面的策略如何，此后的决策必须是基于当前状态（由上一次决策产生）的最优决策。由于对于有些问题的某些递归式来说并不一定能保证最优原则，因此在求解问题时有必要对它进行验证。若不能保持最优原则，则不可应用动态规划方法。 -err
Update : 2024-05-05 Size : 22528 Publisher : 王新峰

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