分支限界法:
分支限界法（branch and bound method）是求解純整數規劃或混合整數規劃問題的經典方法，在上世紀六十年代由land doig和dakin等人提出。這種方法靈活且便於用計算機求解，目前已經成功運用於求解生產進度問題、旅行推銷員問題、工廠選址問題、揹包問題及分配問題等。演算法基本思想如下：
以廣度優先或以最小耗費（最大效益）優先的方式搜尋問題的解空間樹
分支限界法中，每乙個活結點只有一次機會成為擴充套件結點，活結點一旦成為擴充套件結點，就一次性產生其所有兒子結點，其中導致不可行解或導致非最優解的兒子結點被捨棄，其餘兒子結點被加入活結點表中
然後從活結點表中取下一結點成為當前擴充套件結點
重複上述結點擴充套件過程，直至到找到所需的解或活結點表為空時為止
問題表述:
假定n個商品重量分別為w0, w1, ..., wn-1，價值分別為p0, p1, ..., pn-1，揹包載重量為c。怎樣選擇商品組合，使得價值最高？
佇列式分支限界法
按照佇列先進先出（fifo）原則選取下乙個結點為擴充套件結點，從活結點表中取出結點的順序與加入結點的順序相同，因此活結點表的性質與佇列相同
#include
#include
using
namespace std;
int maxv =
-99999
,maxcount =-1
;int
main
(void
)for
(int i=
1;iif(curvalue>maxv)}}
cout<<
"最大價值為:"
<
int values = feet[1]
[maxcount]
; cout<<
"最優解個數為："
<
[maxcount]
<<
" ";
for(
int i = maxcount;i>=
0;i--)}
cout<
return0;
}
每個結點都有乙個對應的耗費或收益，以此決定結點的優先順序，從優先佇列中選取優先順序最高的結點成為當前擴充套件結點，如果查詢乙個具有最小耗費的解：則活結點表可用小頂堆來建立，下乙個擴充套件結點就是具有最小耗費的活結點 ，如果希望搜尋乙個具有最大收益的解：則可用大頂堆來構造活結點表，下乙個擴充套件結點是具有最大收益的活結點。
0 1揹包問題 分支限界法
0 1揹包問題可描述為 n個物體和乙個揹包。對物體i，其價值為value，重量為weight，揹包的容量為w 如何選取物品裝入揹包，使揹包中所裝入的物品總價值最大？2.1 用到的資料結構 class goods 定義貨物資料型別 class knapsack 揹包 2.2 演算法步驟1 定 空間。x...
分支限界法 0 1揹包問題
分支限界法類似於回溯法，也是在問題的解空間上搜尋問題解的演算法。一般情況下，分支限界法與回溯法的求解目標不同。回溯法的求解目標是找出解空間中滿足約束條件的所有解，而分支限界法的求解目標則是找出滿足約束條件的乙個解，或是在滿足約束條件的解中找出使某一目標函式值達到極大或極小的解，即在某種意義下的最優解...
0 1揹包問題（分支限界法）
需求分析 0.問題描述 給定一揹包的容量c，和n個物品的重量wi價值vi，求在揹包容量允許的條件下能裝入的最大價值 1.問題分析 解空間 子集樹，第i層每個節點有兩棵子樹 選擇物品i，不選擇物品i 優先佇列的優先順序如何確定？每個節點的祖先節點都已經確定，那麼可以得到已經裝入揹包的物品的價值，加上剩...