knapsack-problem

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사실상 Multiple Knapsack Problem (최적화 문은 페이지의 중간에 있음)에 대한 의사 코드 솔루션을 찾고 있습니다. I 이 문제는 NP Complete이므로 솔루션이 최적 일 필요는 없다. 오히려 그것이 효율적이고 쉽게 구현되면 좋을 것입니다. 각각 완료하는 데 시간이 다른 (그러나 고정 함) 양을 복용, 나는 많은 작업 항목이 : 문제는

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Bounded Knapsack Problem 설정. 원하는 모든 포장 목록

무엇이든 최적화하는 것이 아니라 배낭의 "불완전"포장을 포함하여 가능한 모든 것을 나열하고 싶습니다. 물론 객체 집합의 모든 하위 집합을 반복하고 가중치 제약 조건을 만족하는 항목을 선택할 수 있습니다 (하위 집합의 크기에 대한 상한을 설정하여 개선 할 수 있음). 그러나 더 많은 것을 원합니다. 실력 있는. 감사합니다.

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MKP에 대해 편평한 선형 프로그래밍

이 완화 방법을 찾는 방법. 그것을 발견하기 위해 무엇을 알아야합니다. 나는 아이템과 m 배낭이 있다고 가정합니다. 그래서 저는 이완의 횟수를 알고 싶었습니다. 아무도 나에게 적어도 약간의 아이디어를 줄 수 있니? 나는 그 동안 수색을 해왔다. 인터넷에 기사가 있지만 명확하지는 않습니다. 적어도 누군가가 내가 당신의 진짜 문제가 무엇 직쇄의 정확한 정의이다

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차단 된 파일의 레코드 압축에 적합한 알고리즘은 무엇입니까?

크기가 큰 블록으로 구성된 대용량 파일이 있다고 가정합니다. 각 블록에는 가변 크기의 레코드가 몇 개 포함되어 있습니다. 각 레코드는 단일 블록 내에 완전히 들어 있어야하며 정의에 의한 레코드는 전체 블록보다 클 수 없습니다. 시간이 지남에 따라 레코드는이 "데이터베이스"에서오고 갈 때 이러한 블록에 추가되거나 삭제됩니다. 특히 많은 레코드가 데이터베이스에

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연속 배낭 문제와 가변 크기 빈 포장 문제의 조합 인 알고리즘

문제를 해결하려고합니다 (프로그래밍 언어는 중요하지 않습니다). 내가 돈을 지불 한 사람의 N 수가 있어요, 그리고 내가 N명의 수를 지불 한 것을의 합과 동일한 금액을 지불하려고하는 사람의 미터 수를 가지고있다 . 이 사람들 간의 가장 짧은 송금 경로를 계산하고 싶습니다. 지불을 나누고 다른 사람에게 지불하는 것이 가능합니다. 이상적인 점은 한 사람이 하

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대부분의 만족을 위해 팀으로 사람들을 나눕니다.

그냥 호기심에 관한 질문입니다. 수업 그룹에서 교수가 사람들을 특정 숫자 (n)의 그룹으로 나눌 때를 기억합니까? 내 교수 중 일부는 하나가 각 학생에서 작동하지 않는 사람이 작업을하고 싶어 n명 및 n명의 목록을 다음 마술 학생들와 일치 될 수 n 그룹을 끌 것 선호하는 사람들은 선호하지 않는 사람들과 일하는 것을 피합니다. 제게이 알고리즘은 배낭 문제와

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VB.NET - Genetic Algotithm - 배낭 문제

유전자 알고리즘을 사용하여 배낭 문제를 연구하고 있습니다. 하지만 몇 가지 어려움이 있습니다 ... 먼저 사용자가 텍스트 문서에 저장된 데이터 세트를 생성합니다. 거기에서 나는 프로그램으로 데이터를 읽었다. 피트니스 값을 계산하고, 부모를 선택하고, 자식을 생성하고, 자식을 변형시키는 프로그램을 만드는 것이 좋습니다. 그러나 그것은 내가 인구가 적을 때만

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배낭 문제와?

좋아 빠른 개요 나는 배낭 문제 http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem 으로 보았다 그리고 난 그것이 내가 내 프로젝트를 위해 필요하지만, 내 프로젝트의 복잡한 부분은 내가 여러 필요가 어떻게 될지 알고 메인 자루 안의 자루. 모든 "가방"을 들고있는 대형 배낭에는 "가방"이 x 개 밖에 없습니다 (예를 들어 9

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시간대 배낭 알고리즘

VB.NET을 사용 중이고 일부 알고리즘 또는 일부 유사 코드 또는 다음을 수행 할 수있는 일부 VB.NET 코드가 필요합니다. (잘 설명해 드리겠습니다.) : 나는 2 개의 수집 객체 인 Cob1과 Cob2를 가지고있다. 이러한 콜렉션 객체는 ICob이라는 인터페이스를 구현하는 객체를 저장합니다. ICob에는 3 개의 속성이 있습니다. 부울 IsSelec

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multiknapsack 문제에 대한 유전자 알고리즘을 개선했습니다.

최근에 저는 multiknapsack 문제에 대한 전통적인 유전 알고리즘을 개선해 왔습니다. 그래서 제 개선 된 유전자 알고리즘은 전통적인 유전 알고리즘보다 잘 작동합니다. 나는 시험했다. (나는 GA 라이브러리를 테스트하기 위해 OR 라이브러리 (http://people.brunel.ac.uk/~mastjjb/jeb/orlib/mknapinfo.html)