动态规划01背包问题的详尽解释，史上最全的最朴实的解析，每一步的来源都有详尽的解释，如果你看了仍然不会，你把我打成脑残我绝不还手。
2021-09-28 11:08:15
914KB
1
主要介绍了Python基于动态规划算法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python动态规划算法解决01背包问题的原理与具体实现技巧,需要的朋友可以参考下
2021-09-27 19:23:40
66KB
1
蚁群算法源代码(附带蚁群算法在0-1背包问题和TSP问题中的应用资料两篇.rar
2021-09-25 17:22:02
674KB
1
名称：Knapsack
类型：可视化多重背包问题计算器
开发工具：vs2008
技术平台：C#
作者：FIA
E-mail：iamfia@sina.com
完全开源 仅供参考
2021-09-25 15:39:58
161KB
1
大学算法分析课程设计，利用回溯法、贪婪法解决0/1背包问题，有程序、有调试截图。有分析。有目的，有流程，有分析，有总结 非常完善的
2021-09-20 19:52:01
363KB
1
针对离散空间的最优化问题，提出了二进制乌鸦算法，并在初始解中利用Chebyshev映射产生两种混沌序列优化乌鸦的初始解，保证个体的初始位置在整个搜索空间均匀分布；然后，为快速有效地求解0-1背包问题，引入贪心修复与优化策略处理非正常编码个体，得到基于混沌理论的二进制乌鸦算法（chaotic binary crow search algorithm，CBCSA）。仿真实验表明，CBCSA具有良好的全局寻优能力和收敛速度，能快速求得最优解，且混沌序列的第一映射方式比第二映射方式性能更佳。
2021-09-19 20:35:31
565KB
1
#include
#include
#include
#include
#include
#define cities 10 //城市的个数
#define MAXX 100 //迭代次数
#define pc 0.8 //交配概率
#define pm 0.05 //变异概率
#define num 10 //种群的大小
int bestsolution; //最优染色体
int distance[cities][cities];//城市之间的距离
struct group //染色体的结构
{
int city[cities]; //城市的顺序
int adapt; //适应度
double p; //在种群中的幸存概率
}group[num],grouptemp[num];
//随机产生cities个城市之间的相互距离
void init()
{
int i,j;
memset(distance,0,sizeof(distance));
srand((unsigned)time(NULL));
for(i=0;i
2021-09-15 10:04:12
211KB