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利用贪心法求解0/1背包问题时,()能够确保获得最优解。用动态规划方求解O/1背包问题时,将“用前i个物品来装容量是x的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1,i,X)设fi(X)是KNAP(1...

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重心法求解配送中心位置为最优位置,无需调整  重心法求解只需迭代2次就可以了  迭代过程中的比较因素可以认为的设定  迭代必须不断重复,直至求出最优解  
fi(X)=min{fi-1(X),fi-1(X)+pi}  fi(X)=max{fi-1(X),fi-1(X-Wi)+pi}  fi(X)=min{fi-1(X-Wi),fi-1(X-Wi)+pi}  fi(X)=max{fi-1(X-Wi),fi-1(X)+pi  
优先选取重量最小的物品  优先选取效益最大的物品  优先选取单位重量效益最大的物品  没有任何准则  
当前所作出的决策不会影响后面的决策  原问题的最优解包含其子问题的最优解  问题可以找到最优解,但利用贪心法不能找到最优解  每次决策必须是当前看来最优的决策才可以找到最优解  
当前所做出的决策不会影响后面的决策  原问题的最优解包含其子问题的最优解  问题可以找到最优解,但利用贪心法不能找到最优解  每次决策必须是当前看来最优的决策才可以找到最优解  
重心法求解配送中心位置为最优位置,无需调整;  重心法求解只需迭代2次就可以了;  C,迭代过程的比较因素可以人为的设定;  迭代必须不断重重,直至求出最优解。  
优先选取重量最小的物品  优先选取效益最大的物品  优先选取单位重量效益最大的物品  没有任何准则  
分支限界法  贪心算法  回溯法  动态规划策略  
当前所做出的决策不会影响后面的决策  原问题的最优解包含其子问题的最优解  问题可以找到最优解,但利用贪心法不能找到最优解  每次决策必须是当前看来最优的决策才可以找到最优解  
优先选取重量最小的物品  优先选取效益最大的物品  优先选取单位重量效益最大的物品  没有任何准则  
fi(X)=min{fi-1(X),fi-1(X)+Pi}  fi(X)=max{fi-1(X),fi-1(X-Wi)+Pi}  fi(X)=min{fi-1(X-Wi),fi-1(X-Wi)+pi)  fi(X)=max{fi-1(x-Wi),fi-1(X)+Pi}  

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