فایل کامل مسئله کوله‌پشتی دودویی (۱-۰) با روش Backtracking و تحلیل الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای عملی

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 فایل کامل مسئله کوله‌پشتی دودویی (۱-۰) با روش Backtracking و تحلیل الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای عملی دارای ۷ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت فایل کامل مسئله کوله‌پشتی دودویی (۱-۰) با روش Backtracking و تحلیل الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای عملی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز فایل کامل مسئله کوله‌پشتی دودویی (۱-۰) با روش Backtracking و تحلیل الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای عملی۲ ارائه میگردد

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل کامل مسئله کوله‌پشتی دودویی (۱-۰) با روش Backtracking و تحلیل الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای عملی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل کامل مسئله کوله‌پشتی دودویی (۱-۰) با روش Backtracking و تحلیل الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای عملی :

فایل کامل مسئله کوله‌پشتی دودویی (۱-۰) با روش Backtracking و تحلیل الگوریتم‌های بهینه‌سازی و کاربردهای عملی

پاورپوینت مسأله کوله پشتی ۱-۰ با روش backtracking دارای ۷ اسلاید با ظاهری زیبا ، متفاوت ، مفید، مختصر و قابل ویرایش می باشد قسمتی از متن را ببینید و در صورت تمایل خرید کنید.

حل مسأله با استفاده از درخت فضای حالت

تا پایان جستجو امکان فهمیدن این که آیا یک گره جواب است یا خیر وجود ندارد.

باید بهینه سازی را درنظر داشت. اگر مجموع ارزش گره ها بیشتر از بهترین جوابی باشد که تا کنون به دست آورده ایم, مقدار بهترین جواب را به مقدار جدید تغییر می دهیم.

فرض: weight: مجموع وزن کالاهایی که تاکنون به گره ای اضافه شده اند.

profit : مجموع ارزش کالاهایی که تا گرعه جاری به حساب آمده اند.

bound: یک حد بالا برای ارزشی که می توانیم با بسط گره به آن برسیم.

totweight: حداکثر وزن کالاهای قابل انتخاب

maxprofit: مقدار ارزش بهترین جوابی که تا کنون پیدا شده.

کالاها را به صورت غیرنزولی بر اساس مقادیر pi / wi مرتب می کنیم.

گره سطح k : گرهی که موجب تجاوز مجموع وزن از مرز M می شود.

در سطح i پیش بینی از حداکثر ارزش قابل دستیابی, برابر با مجموع ارزش به دست آمده به علاوه ارزش کالاهای باقی مانده تا سطح k-1 به علاوه مقدار قابل انتخاب از کالای k ام (با فرض این که بتوان بخشی از آن را انتخاب کرد) می باشد.

bound ≤ maxprofit : گره غیر وعده گاه است.

الگوریتم مسأله کوله پشتی با روش backtracking

void knapsack(int i, int profit, int weight)

{ if weight <= M && profit > maxprofit)

{ maxprofit=profit;

numbest=i;

bestset=include;

}

if (promising (i))

{ include[i+1]=“yes”;

knapsack(i+1, profit+p[i+1],weight+w[i+1]);

include[i+1]=“no”;

knapsack(i+1, profit,weight);

}

ppt: نوع فایل

سایز:۱۸.۸ KB

تعداد اسلاید:۷