算法设计分析，动态规划，与背包问题类似的最优化求解问题
上传时间： 2016-02-13
上传用户：小眼睛LSL
里面包含了数论算法，图论算法，背包问题，排序算法，高精度计算，树的遍历等算法代码
标签： 算法
上传时间： 2013-12-17
上传用户：dengzb84
量子进化算法的性能直接受量子旋转门旋转角计算方法的影响.文中提出一种改进量子进化算法，核心是 设计了基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法，算法具有收敛速度快和全局搜索能力强 的特点.通过011背包问题分析了新方法中相关参数对算法性能的影响，并应用算法求解物流配送路径优化问题，仿真表明改进量子进化算法性能优于量子进化算法和传统进化算法.
上传时间： 2016-06-28
上传用户：恋天使569
文章详细讲解分支限界的基本思想，单元最短路径问题，装载问题，0-1背包问题，旅游售货员问题等。
标签： 分支
上传时间： 2016-10-12
上传用户：我干你啊
算法导论上机作业java实现，主要有背包问题，八皇后问题，递归等。
上传时间： 2014-11-02
上传用户：变形金刚
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。
上传时间： 2016-12-03
上传用户：kristycreasy
遗传算法，用此算法可以得到很多计算背包问题的方法，可以和其他的算法进行比较。
标签： 算法
上传时间： 2017-01-03
上传用户：wqxstar
动态规划方法视线特殊的（0，1，2）背包问题，获得最佳的物品取舍方案
标签： 动态规划
上传时间： 2017-01-03
上传用户：yyyyyyyyyy
算法设计的实验报告 包括Bottom-Up Merge Sorting算法、插入排序算法Heaps的创建堆、堆排序算法、按秩合并算法以及带路径压缩算法、实现查找第K小元素算法、实现快速排序算法、实现平面内最接近点对算法、实现最长公共子序列算法、实现矩阵链相乘算法、实现0/1背包问题算法、实现Dijistra’s算法、Prim算法、Kruskal算法、文件压缩算法
标签： Bottom-Up Sorting Merge Heaps
上传时间： 2017-02-02
上传用户：恋天使569
matlab 7.0 以上版本提供了强大的优化工具箱，但在整数规划方面，只提供了bintprog（）这个m文件以求解0－1整数规划，而对于一般的整数规划模型没有具体的算法提供。我们一般情况只是用最简单的分值定界思想编写matlab程序求解整数规划问题，但效率低下，如何利用求解整数规划的先进算法编写matlab程序提上日程，香港大学的李端和复旦大学编写的《Nonlinear Integer Programming》(非线性整数规划)为编写解决整数规划问题提供强大有效的算法，其中算法针对具体问题包括： lagrangian 对偶问题 代理对偶问题 非线性lagrangian 和强对偶问题 非线性背包问题 可分解的整数规划问题 二次目标函数的整数规划问题 非约束的0－1多项式规划问题 约束的 0－1多项式规划问题 混合整数非线性规划问题
上传时间： 2017-02-27
上传用户：zhaoq123
