计算图p(n,k)罗马支配数的算法，计算罗马支配数是一个np—complete问题，这里给出一个相对高性能的算法。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：坏坏的华仔
0-1整数规划有很广泛的应用背景，比如指派问题，背包问题等等，实际上TSP问题也是一个0-1问题，当然这些问题都是NP问题，对于规模较大的问题用穷举法是没有办法在可接受的时间内求得最优解的，本程序只不过是一个练习，得意之处是用递归法把所有解都排列出来。另：胡运权所著的《运筹学基础及应用（第三版）》第97页的例3，我用本程序求解得到的结果是：最优解是x*=(1,0, 0, 0, 0)，最优值是f(x*)=8，但书求得最优解是x*=(1,0, 1, 0, 0)，最优值是f(x*)=4，是不是书中写错了，请大家验证。以下是源程序，大家可以任意使用无版权问题，另外，如果大家有大规模的0-1规划的问题也希望提供给我，谢谢。变量个数至少是3个
上传时间： 2014-01-15
上传用户：gdgzhym
10。《用于最优化的计算智能》，Nirwan Ansali，Edwin Hou着，李军，边肇棋译 清华大学出版社 1999年第一版 本书从讨论组合优化中的基本问题——NP问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上，通过一些典型的应用问题，如旅行商问题、模式识别中的点模式匹配问题、通信和任务调度等问题进一步阐明以上一些基本方法怎样用来解决这些原来具有NP性质的困难问题。本书是作者在美国新泽西州理工学院多年讲授有关课程的基础上写成的。全书深入浅出，理论联系实际。为帮助学生掌握基本概念，提高学习能动性，各章编写了习题。本书可作为通信、计算机、控制各专业的高年级学生和研究生学习有关课程的教材。它对于广大科研工作者也是一本很有实际价值的参考书。
标签： 计算
上传时间： 2014-01-26
上传用户：Shaikh
用遗传算法解0/1背包问题，背包问题是著名的NP完备类困难问题，此处给出解法。
上传时间： 2014-01-25
上传用户：caiiicc
英文资料。利用蚁群算法正反馈、并行计算的优点，将蚁群算法用于求解典型的NP-hard问题—旅行商问题。
上传时间： 2015-10-16
上传用户：
0_1背包问题,回溯法解背包问题 0-l背包问题是子集选取问题。一般情况下，0-1背包问题是NP难题。0-1背包 问题的解空间可用子集树表示。解0-1背包问题的回溯法与装载问题的回溯法十分类 似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当 右子树有可能包含最优解时才进入右子树搜索。否则将右子树剪去。设r是当前剩余 物品价值总和；cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r≤bestp时，可剪去右 子树。计算右子树中解的上界的更好方法是将剩余物品依其单位重量价值排序，然后 依次装入物品，直至装不下时，再装入该物品的一
上传时间： 2014-01-17
上传用户：小码农lz
麻省理工学院(MIT)的《算法导论》课程讲义。 配套教材算法导论（Introduction to Algorithms）一书，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。该书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。 本讲义可以作为原书的参考资料使用，使得您学习《算法导论》之过程如鱼得水。
标签： Introduction Algorithms MIT 算法
上传时间： 2013-12-19
上传用户：宋桃子
图着色问题的回溯算法，图着色问题是一个NP-完全问题.
标签： 回溯算法
上传时间： 2013-12-06
上传用户：qq21508895
算法设计与文件的整套电子教案，主要包括递归和分治方法、动态规划算法、贪心算法、回溯法、分支限界法等常用算法和NP问题
上传时间： 2013-12-23
上传用户：baiom
旅行商问题是组合优化的经典问题，应用广泛，而且长期以来被作为NP-complete问题的理想研究平台。文章介绍了旅行商问题的基础知识、应用，以及常用的求解方法。
上传时间： 2016-05-21
上传用户：dengzb84
