그래서 저는 생각했습니다. 배낭 문제를 변형하고 싶었습니다. 다양한 가중치/값을 가진 항목과 함께 원래의 문제를 상상해보십시오. 내 버전은 일반적인 가중치/값과 함께 "그룹"값을 포함합니다. 예 : 항목 1 [5kg, $ 600 전자] 항목 2 내가 확인하기 위해 배낭 문제를 코드를 얼마나 이제 [1kg, $ 50 음식] ,이 같은 항목의 집합을 가지고,
3 차원 배낭 문제를 해결하고 싶습니다. 다른 너비, 높이, 길이 및 값을 가진 여러 상자가 있습니다. 나는 지정된 공간이 있고 그 공간에 상자를 넣어 최적의 이익을 얻을 것입니다. 나는 bruteforce를 사용하여 그것을하고 싶다. 저는 Java로 프로그래밍하고 있습니다. public void solveBruteforce(double freeX, dou
저는 Java에서 MCKP 솔버를 절실히 찾고 있습니다. 이 경매를 해결하려면 다음과 같이해야합니다. 3 명의 입찰자, 모든 입찰자는 동일한 객체 묶음에 대해 일련의 제안을합니다. 판매 할 항목이 10 개라고 가정 할 때 1, 2, 3, 4 등의 개체를 제공 할 수 있습니다. 분명히 입찰자 당 한 건의 제안 만 수락 할 수 있습니다. 이렇게 분명히 MCKP
표면에 0-1 배낭 모양이 나타나는 문제가 있습니다. 나는 선택할 수있는 "후보자"의 집합을 가지며, 각 후보자는 "가중치"(비용)와 잠재적 인 "가치"를가집니다. 이것이 전체적인 문제 였는지, 나는 DP 접근법을 사용하여 끝낼 것이다. 그러나 여기에는 커브 볼이 있습니다. 최종 솔루션에 포함될 수있는 후보에 "분할 제약 조건"이 있습니다. 내가 말하는 것
동적 프로그래밍을 이해하는 데 어려움이 있으므로 몇 가지 문제를 해결하기로 결정했습니다. 가장 일반적인 서브 시퀀스, 배낭 문제와 같은 기본 동적 알고리즘을 알고 있지만 읽었 기 때문에 그것을 알고 있습니다. 그러나 내 자신 만의 뭔가를 생각해 낼 수는 없습니다 .- ( 예를 들어 자연수의 하위 시퀀스가 있습니다. 모든 수는 우리가 플러스 또는 마이너스
나는 알고리즘 의이 유형을 검색하고 많은 것들을 빨간색지만 내가 뭘 찾고 정확하게 찾을 수 없습니다. 그래서 저는 쇼핑하러 가고 x 돈이 있고, 트럭은 y 무게까지 올라갈 수 있으며, 각 상품에는 무게와 가격이 보너스 크레딧이 있습니다. 출력은 선택한 항목의 총 중량이 트럭의 용량과 지출해야 할 금액을 초과하지 않도록 얻을 수있는 최대 보너스 크레딧을 제공
솔루션을 찾지 못해 거의 일주일 동안 주어진 작업에 어려움을 겪고 있으므로이 사이트가 나의 마지막 희망입니다. 다른 값과 무게의 항목이 20 개 있고 자루의 최대 무게가 524입니다. 이제 총 가중치가 < = 524이고 최대 값이되도록 20 개 항목의 최적 해를 구해야합니다. 선택한 항목 중. 어떻게 작동하는지 분석 해보기 위해 자세한 구현 방법을 알려주시
코드에서 C는 용량이고 N은 항목의 양, w [j]는 항목 j의 가중치, v [j]는 항목 j의 값입니다 , 0-1 배낭 알고리즘과 동일한 작업을 수행합니까? 일부 데이터 세트에서 내 코드를 시험해 보았습니다. 여기 for (int j = 0; j < N; j++) {
if (C-w[j] < 0) continue;
for (int i =
나는 이것이 여러 배낭 문제의 변형 일 수 있다고 (또는 어쩌면 축소 될 수 있다고 생각하지만) 확실하지 않습니다. 문제는 다음과 같습니다. 알려진 값과 무게를 가진 항목 집합이 있습니다. 또한 배낭 세트가 있으며 각 배낭은 고정 된 수의 항목을 담을 수 있습니다 (다른 배낭은 다른 수의 항목을 담을 수 있습니다). 주어진 무게로 체재하는 동안 배낭에있는
이것은 동적 프로그래밍이 필요한 일반적인 배낭 문제이며 항목 공급에 제약이 없습니다. 나는이 수업을 위해 수업을 진행 해왔고 몇 시간 동안 알고리즘을 가지고 놀려고 노력했지만 여전히 나는 그곳에 가지 못하고있다. public static int fitBackPack(int[] W, int[] V, int T){
int[] Opt = new int[