分支定界算法求解0-1背包问题（附MATLAB代码） 1.0-1背包问题描述 2.数学模型 3.线性规划松弛最优解 4.实例讲解 5.MATLAB代码

分支定界法（branch and bound）是一种求解整数规划问题的最常用算法。这种方法不但可以求解纯整数规划，还可以求解混合整数规划问题。分支定界法是一种搜索与迭代的方法，选择不同的分支变量和子问题进行分支。对于两个变量的整数规划问题，使用网格的方法有时更为简单。 [1] 通常，把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集，称为分支；并且对每个子集内的解集计算一个目标下界（对于最小值问题），这称为定界。在每次分枝后，凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝，这样，许多子集可不予考虑，这称剪枝。这就是分枝定界法的主要思路。

单机调度的分支定界算法，具有与序列相关的设置时间，可最大程度地减少延迟

该.m文件使用分支定界法来求解TSP问题

用MATLAB优化工具箱解线性规划 命令：x=linprog（c，A，b） 命令：x=linprog（c，A，b，Aeq,beq） min z=cX 1、模型： 2、模型：min z=cX 注意：若没有不等式： 存在，则令A=[ ]，b=[ ].

讨论区 Python语言中的Branch and Bound算法实现 它包含r_tree子模块，因此使用--递归选项进行克隆 git clone --recursive https://github.com/sudkumar/bbs_implementation 用法 $ python skyline.py < queryfile> < sampleDataFile> ＃ 例如 python skyline.py query2.txt sample2.txt 参数文件 <查询文件> 添加了两个示例查询文件，分别名为query2.txt和sample_query.txt。第一行包含我们要在其上计算天际线的维，不包括第一列（id），并且从1开始 第二行包含磁盘上的page_size 第三行包含以空格分隔的pointer_size和key_size

分支定界，运筹学中的比较经典的方法，采用MATLAB编程，使用方便

整数规划分支定界算法matlab通用源程序.txt

分支定界法求解（A包含一个单位矩阵）： 接口函数[xstar,fxstar] = BranchBound(A,b,c) 判断整数条件可用：abs(round(x) –x) < 1e-3 例： A = [-1 3 1 0; 7 1 0 1]; b = [6 35]'; c = [7 9 0 0]';

支限界法类又称为剪枝限界法或分支定界法，它类似于回溯法，也是一种在问题的解空间树T上搜索问题解的算法。它与回溯法有两点不同：①回溯法只通过约束条件剪去非可行解，而分支限界法不仅通过约束条件，而且通过目标函数的限界来减少无效搜索，也就是剪掉了某些不包含最优解的可行解。②在解空间树上的搜索方式也不相同。回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。分支限界法的搜索策略是：在扩展结点处，先生成其所有的儿子结点（分支），然后再从当前的活结点表中选择下一个扩展结点。为了有效地选择下一扩展结点，以加速搜索的进程， 在每一活结点处，计算一个函数值（限界），并根据这些已计算出的函数值，从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点，使搜索朝着解空间树上有最优解的分支推进，以便尽快地找出一个最优解。 从活结点表中选择下一扩展结点的不同方式导致不同的分支限界法。最常见的有以下两种方式： ①队列式(FIFO)分支限界法：队列式分支限界法将活结点表组织成一个队列，并按队列的先进先出原则选取下一个结点为当前扩展结点。 ②优先队列式分支限界法：优先队列式分支限界法将活结点表按照某个估值函数C(x)的值组织成一个优先队列，并按优先队列中规定的结点优先级选取优先级最高的下一个结点成为当前扩展结点。 影响分支限界法搜索效率的有两个主要因素：一是优先队列Q的优先级由C(x)确定，它能否保证在尽可能早的情况下找到最优解，如果一开始找到的就是最优解，那么搜索的空间就能降低到最小。二是限界函数u(x)，它越严格就越可能多地剪去分支，从而减少搜索空间。 在用分支限界法解决TSP问题时，有不少很好的限界函数和估值函数已经构造出来出了（限于篇幅，这里不做详细介绍）， 使得分支限界法在大多数情况下的搜索效率大大高于回溯法。但是，在最坏情况下，该算法的时间复杂度仍然是O(n!)，而且有可能所有的(n-1)!个结点都要存储在队列中。 近似算法是指不能肯定找到最优解的算法，但通常找到的也是比较好的解，或称近似最优解。[20]一般而言，近似算法的时间复杂度较低，通常都是多项式时间内的。由于近似算法的时间效率高，所以在实际应用中，主要是使用近似算法，这一类算法也一直是研究的主要对象。传统的近似算法以采用贪心策略和局部搜索为主，而几十年来，随着以遗传算法为代表的新型启发式搜索算法的逐步完善，在解决TSP问题上获得了巨大的成功。遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等已经成为公认的好算法。在本节中，将介绍传统的近似算法。