分支定界法(branch and bound)是一種求解離散資料組合的最優化問題。該演算法執行的效率取決於你所找的問題解空間的上下界，如果找到乙個很緊湊的上下界進行剪枝操作，該演算法的執行效率會非常高，因此它是最有可能在多項式時間內求解np問題的演算法。
使用分支定界演算法的一般步驟為：
構造一棵搜尋樹，該搜尋樹指的是所有解空間，因此通過遍歷該搜尋樹可以遍歷到所有的解；
構造問題解的上下界，上界一般為之前求出的最優解，下界為無約束條件下當前搜尋路徑的最優解，上下界的主要作用是對搜尋樹進行剪枝；
通過回溯法遍歷搜尋樹，並且不斷更新上下界，如果當前解的下界已經超過上界，則進行剪枝；
遍歷結束時，所求的解為最優解。
接下來通過乙個例項來講解分支定界演算法：
分支定界法
cpp view plain copy print pragma once include include include include include include include using namespace std struct node node int i,int c,node p,...
分支定界法求解整數規劃
三 python實現求解 參考資料 整數規劃可以使用單純形法進行求解 可以參考上篇部落格，傳送門 求解的結果可能並不是整數。但是在實際問題中，往往很多結果需要的是整數解，比如排班問題，生產車間問題等，因此整數規劃也需要我們掌握求解方法。分枝定界法是由學者查理德 卡普 richard m.karp 在...
回溯與分支定界
假定演算法已經找到部分解為 x1,x2,xj 然後再考慮向量v x1,x2,xj xj 1 有下面的情況 解向量中每個xi都屬於乙個有限的線序集xi 1.如果v表示問題的最後解，演算法記錄下它作為乙個解，在僅希望獲得乙個解時終止，或者繼續去找出其他解。2.向前步驟 如果v表示乙個部分解，演算法通過選...