有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船，其中集 装箱i的重量为Wi，且
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题（贪心算法） * @author ruochen * @version 1.0 */ publ
作者：心叶 本文对应github地址：https://github.com/yelloxing/...
分支限界算法是一种解决最优化问题的常用算法，其基本思想是将问题的解空间划分为一棵树，每个节点代表一个可能的解，从根节点开始搜索，搜索过程中根据约束条件和限界条件，逐步减小搜索空间，只保留可能成为最优解的子树。具体来说，分支限界算法有以下几个基本步骤：
下面以一个例子来说明单源最短路径问题：在下图所给的有向图G中，每一边都有一个非负边权。要求图G的从源顶点s到目标顶点t之间的最短路径。
一个贪心算法总是做出当前最好的选择，也就是说，它期望通过局部最优选择得到全局最优的解决方案。——《算法导论》
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法（第2版）》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法（第2版）》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法 本文是系列博客的第4篇，是听了陈老师的报告后的记录，主要包括如何学习算法。
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
问题描述： 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量是wi，且不能超。 算法思想： 最优装载方案： 将第一艘轮船尽可能的装满； 然后将剩余的装载第二艘船上 算法描述： template <class Type> class Loading { friend Type MaxLoading(Type [],Type,int); private: void Backtrack(int i); int n;
给定一个物品集合s={1,2,.....,n}，物品i具有重量wi和价值vi。背包能承受能承受的最大载重量不超过W。背包问题就是找到一个物品子集s‘属于s，使得maxEwi<=W。所谓01背包就是物品要么整个地选取，要么不取。 首先我们先要肯定一件事，假设子问题(i,w)的最优装载中含有物品i，则其中的子问题(i-1,w-wi)的装载方案也一定是最优的。 证明:(反证法)假设子问题(i-1,w-wi)的装载方案p不是最优的，则有一个更优的装载方案p'，将p'替换p然后在加上物品i将会比原来
给定一个物品集合s={1,2,…..,n}，物品i具有重量wi和价值vi。背包能承受能承受的最大载重量不超过W。背包问题就是找到一个物品子集s‘属于s，使得maxEwi<=W。所谓01背包就是物品要么整个地选取，要么不取。 首先我们先要肯定一件事，假设子问题(i,w)的最优装载中含有物品i，则其中的子问题(i-1,w-wi)的装载方案也一定是最优的。 证明:(反证法)假设子问题(i-1,w-wi)的装载方案p不是最优的，则有一个更优的装载方案p’，将p’替换p然后在加上物品i将会比原来的最优装载价值最大，与
最优装载问题 问题描述 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这些集装箱装上这2艘轮船。如果有，找出一种装载方案。例如：当n=3,c1=c2=50,且w=10,40,40时，则可以将集装箱1和2装到第一艘轮船上 Java源代码 注释很详细 /* * 若尘 */ package loading2; /** * 装载问题 * @author ruochen * @version 1.0 */ public
贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有可能达到目标)的决策，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法不能保证最优解，但在解决问题的某些实例时是有效的，并且是很容易理解和实现的。
问题描述 假设你是一个贪婪的小偷，背着可以装35磅重东西的背包，在商场伺机偷窃各种可以装入背包的商品。 你力图往背包中装入价值最高的商品，你会用哪种算法呢？ 同样你也可以采取贪心策略，这非常简单。 ①
以深度优先方式搜索问题解的算法【回溯法是优化的暴力遍历，即一棵树在特定条件作为剪枝函数，树可以提前截掉，省去一些子节点。完全暴力遍历则是需要全部叶子节点都考虑】
贪心算法，在每次面对岔路口的时候，都做出看起来最优的选择，期望这一组选择可以使得我们的人生达到“最优”。但不一定能得到的是最优解。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 喜欢电影的人可能看过《加勒比海盗》这部电影，在电影中每个海盗都想获得无尽的财宝。 我们假设一种场景，一伙海盗在岛上发现了一个沙矿，这座沙矿可以生产三种沙子：沙子A、沙子B和沙子C。 三种沙子有不同的质量和价值，沙子B质量最大，价值也最高，沙子C质量最小，价值也最低，沙子A的价值和质量在沙子B和沙子C之间。 海盗的小船有承重限制，所有沙子的质量已经超过小船承重的极限，超过承重极限船就会浮不起来，所以不可能把所有沙子都装到船上。 如果你是这伙海盗的首领，你想
------贪心选择性：若一个优化问题的全局优化解可以通过局部优化选择得到，则该问题成为具有贪心选择性
文 | 韩雄威 作者简介： 韩雄威，华中科技大学管理科学与工程专业硕士二年级，导师为华中科技大学管理学院秦虎教授。研究方向为多目标组合优化、大规模随机搜索及机器学习。现实习于华为诺亚方舟实验室分析与优
供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业务场景，帮助制造企业建设高品质、高效率、低成本的供应链计划体系，助力数字化智能车间改善与产业转型升级。
代码 BFS即队列分支界限法代码如下： #include <iostream> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; typedef struct node{ struct node* parent; //父节点 int weight; //权重 bool lchild; //左儿子标志 node(struct node* p,int w ,bool flag){ this->parent = p;
每个组织都面临规划问题：为产品或服务提供有限的受约束的资源（员工、资产、时间和金钱）。OptaPlanner用来优化这种规划，以实现用更少的资源来做更多的业务。 这被称为Constraint Satisfaction Programming（约束规划，这是运筹学学科的一部分）。
随着数字化时代的来临，企业面临的数据处理与分析问题越来越多，近几年冒出了众多的BI工具，都着重强调其数据可视化效果有多好。诚然，数据可视化效果是很重要，清晰亮丽的各类图表，狂拽酷炫的动态大屏展示，看起来真的很爽。但是，可视化只是BI工具的最终呈现效果，企业做数据分析不是仅仅把表做好看，真正的数据分析需要数据的获取、清洗、形成报表、得出结论等一系列工序，最终为企业管理者提供决策支持。
1.概念： 将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。
在此之前，针对APS写了一些理论性的文章；而对于OptaPlanner也写了一些介绍性质，几少量入门级的帮助初学者走近OptaPlanner。在此以后，老农将会按照OptaPlanner官方的用户手册的结构，按章节地对其进行翻译，并成型一系列的操作说明文章。在文章中，为了降低对原文的理解难度，有些地方我不会直接按原文档的字面翻译，而是有可能加入一些我自己的理解，或添一些解释性的内容。毕竟英语环境下的思维和语言表达方式，跟中文或多或少会有差别的，所以如果全部按字面翻译，内容就非常生硬，可读性差，解程难度较大。我认为应该在理解了作者原意的基础上，再进一步以中文方式的表达，才算是真的的本地化。记得老农还是少农时，学习开发技术，需要阅读一些外国书箱的翻译本时，印象最深的是候捷老师的书，尽管《深入浅出MFC》，砖头厚度的书，硬是被我翻散了线，MFC尽管真的晦涩难懂，但候老却能把Windows的消息机制及MFC中整个个宏体系，系统地通俗地描述出来，令读者不需要花费太多精力去理解猜测书中字面的意义，大大降低的VC++中MFC的学习门槛。但老农毕竟只是一个一线开发人员，不是专业的技术资料翻译人才，不可能有候老师的专业水平，因此，我也只可尽我所能把内容尽量描述得通俗一些，让读者尽量容易理解，花费更少的时间掌握这些知道要点。
作为中国自主汽车品牌领军者，吉利汽车制定了明确的智能制造战略规划与总体思路，在物流数智化转型升级方面走在了众多自主品牌前列。在“由分步试点到广泛推广”的探索发展路径指引下，自主研发智慧车间、数字化工厂，打造OTWB一体化物流信息平台，探索多样化智慧物流场景的落地……，系列举措正在驱动吉利汽车数智化物流体系加速形成。
因为面试中的算法问题，通常并不“复杂”，远远不需要啃完一本《算法导论》面对算法面试，不畏惧
前言 基于有需必写的原则，并且当前这个目录下的文章数量为0(都是因为我懒QAQ)，作为开局第一篇文章，为初学者的入门文章，自然要把该说明的东西说明清楚，于是。。。我整理了如下这篇文章，作者水平有限，有不足之处还望大家多多指出~~~ 概念 首先，回溯是什么意思？很多初学者都会问这样的一个问题。我们可以举这样一个例子： 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 我们看到了
算法描述： 0-1背包的回溯法，与装载问题的回溯法十分相似。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。当右子树中有可能包含最优解时才进入右子树进行搜索。否则将右子树剪去。 计算右子树上界的更好算法是： 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，再装入该物品的一部分而装满背包。 算法实现： 由Bound函数计算当前节点处的上界。 类Knap的数据成员记录解空间树的节点信息，以减少参数传递及递归调用所需的栈空间。 在解空间树的当前扩展结点
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代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; typedef struct node{ struct node* parent; //父节点 int weight; //权重 bool lchild; //左儿子标志 int level; //当前层数 node(struct node* p,int w ,int lev,bool flag){ this-
1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
先来看装载问题问题背景描述 装载问题可用动态规划解决，但回溯法有时能取得更好的效果 (1)First ship the first ship as much as possible; (2)The
背包问题是在给定的一组物品中选择物品放入背包，使得物品的总价值最大化，同时限制背包的容量。
问题描述： 有一批集装箱要装上一艘载重量为c的轮船。其中集装箱i的重量为Wi。最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。 问题可以描述为： 式中，变量xi = 0
又是一个悲凉的早上，又是刷新下限的一次比赛，好久没有那么绝望过了，只做出两题，甚至一度差点以为只能做出一题，最终排名国内632/3117，世界排名1835/9692，差不多就是前20%的水平，真的是，一度回想起刚开始打比赛时候的绝望。。。
扫库的方案一般体量不大时可以使用，当业务发展到一定规模后就不再适用。对IM消息重发秒级别的定时需求，只能增加扫库的频率，但过于频繁的扫库很可能会将数据库拖垮。显然需要更优雅的技术方案解决定时任务问题。
背包问题(Knapsack Problem, KP)是NP完全问题，也是一类重要 的组合优化问题 ，在工业 、经济 、通信、金融与计算机 等领域的资 源分配 、 资金预算 、 投资决策 、 装载问题 、 整数规划 、 分布式系统 与密码系统中具有重要的理论和应用价值。
各位读者大家好，今天小编给大家分享如何用遗传算法求解带时间窗的车辆路径规划问题。算法的主要思想来自于论文：A simple and effective evolutionary algorithm for the vehicle routing problem。在实现用遗传算法解VRPTW的过程中，小编一直在被生成了很多不可行解修复很困难而困扰，而这篇论文中所提出的算法恰好就避免了不可行解的处理，那么究竟是如何实现避免讨论不可行解的呢？接着读完这篇推文就能明白了~
最近学习了一些Kangaroo 2的课程，其中有一课里讲到一个案例，要在曲线上取点来连接折线，并且希望每一段折线的长度相等，Dixon说用Kangaroo会比传统方法快很多，而且效果更好。
2020年4月12日上午，北京智源人工智能研究院和北京大学高能效计算与应用中心联合主办了“AI芯片体系架构和软件专题报告会”，五位学者结合在2020年计算机体系结构顶级会议（ASPLOS和HPCA）中发表的最新研究成果。本文介绍智源青年科学家、中国科学院计算技术研究所副研究员陈晓明的《Communication Lower Bound in Convolution Accelerators》（卷积加速器中的通信下界）。
客户下订单的方式有很多，比如电话、邮件、发信息、TMS系统、其他平台等。提出的任务需求，也称客户订单，它是货主和运营方的交互凭证，承担着需求描述、运单跟踪、应收结算等功能。
思路：遍历所有可选择元素或者数据，如果当前选择不符合问题要求就会产生回溯，即抛弃当前的选择回到上一个状态并进行其他的选择。
回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
操作系统是运行在计算机上最重要的一种软件，它管理计算机的资源和进程以及所有的硬件和软件。它为计算机硬件和软件提供了一种中间层
往期二狗已经对遗传算法和背包问题的模拟退火算法进行了介绍，即使是初学者也能对GA，Knapsack,和SA有一些认识。今天我们将会带领大家进一步、更细节地实现遗传算法的背包问题求解，从另一个角度思考这个经典问题并比较两种启发式算法的不同。细心的你可能已经发现了，无论是GA还是SA都用到了轮盘赌这个“进化之神”，所以这两种算法的解并不是固定的。之前的读者留言也有提到这个问题。
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