用回溯法解0/1背包问题时,该问题的解空间结构为()结构。

用回溯法解0/1背包问题时,该问题的解空间结构为()结构。


相关考题:

回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是子集树。() 此题为判断题(对,错)。

用表上作业法求解运输问题时,当某个非基变量检验数为0,则该问题有( )。 A.多重解B. 无解C. 退化解D. 无穷多最优解

不能保证求得0-1背包问题的最优解。A.分支限界法B.贪心算法C.回溯法D.动态规划策略

回溯法也称为试探法。以下关于回溯法的结论中正确的是(50)。A.即使问题的解存在,回溯法不一定能找到问题的解B.回溯法找到的问题的解不一定是最优解C.回溯法不能找到问题的全部解D.回溯法无法避免求出的问题解的重复

利用贪心法求解0/1背包问题时,(55)能够确保获得最优解。用动态规划方法求解 0/1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,i,X)最优解的效益值,第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为 wj和pj(j=1~n)。则依次求解f0(x)、f1(x)、...、fn(X)的过程中使用的递推关系式为(56)。.A.优先选取重量最小的物品B.优先选取效益最大的物品C.优先选取单位重量效益最大的物品D.没有任何准则

0-1背包问题可以描述为:有n个物品,对i=1,2,…,n,第i个物品价值为vi ,重量为wi(vi,和wi为非负数),背包容量为W(W为非负数),选择其中一些物品装入背包,使装入背包物品的总价值最大,,且总重量不超过背包容量,即,其中,xi∈{0,1},xi=0表示第i个物品不放入背包,xi=1表示第i个物品 放入背包。【问题1】(8分)用回溯法求解此0-1背包问题,请填充下面伪代码中(1)~(4)处空缺。回溯法是一种系统的搜索方法。在确定解空间后,回溯法从根结点开始,按照深度优先策略遍历解空间树,搜索满足约束条件的解。对每一个当前结点,若扩展该结点己经不满足约束条件,则不再继续扩展。为了进一步提高算法的搜索效率,往往需要设计一个限界函数,判断并剪枝那些即使扩展了也不能得到最优解的结点。现在假设已经设计了BOUND(v,w,k,W)函数,其中v, w, k和W分别表示当前已经获得的价值、当前背包的重量、己经确定是否选择的物品数和背包的总容量。对应于搜索树中的某个结点,该函数值表示确定了部分物品是否选择之后,对剩下的物品在满足约束条件的前提下进行选择可能获得的最大价值,若该价值小于等于当前已经得到的最优解,则该结点无需再扩展。下面给出0-1背包问题的回溯算法伪代码。函数参数说明如下:W:背包容量;n:物品个数;w:重量数组;v:价值数组;fw:获得最大价值时背包的重量;fp:背包获得的最大价值;X:问题的最优解。变量说明如下:cw:当前的背包重量;cp:当前获得的价值;k:当前考虑的物品编号;Y:当前已获得的部分解。BKNAP(W,n,w,v,fw,fp,X)1 cw ← cp ← 02 (1)3 fp ← -14 while true5 while k≤n and cw+w[k]≤W do6 (2)7 cp ← cp+v[k]8 Y[k]← 19 k ← k+110 if k>n then11 if fp<cp then12 fp ← cp13 fw ← ew14 k ← n15 X ← Y16 else Y(k)← 017 while BOUND(cp,cw,k,W) ≤fp do18 while k≠0 and Y(k)≠1 do19 (3)20 if k=0 then return21 Y[k]←022 cw ← cw ← w[k]23 cp ← cp ← v[k]24 (4)

利用贪心法求解0/1背包问题时,(26)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,i,X)最优解的效益值,第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为W和p(j=1~n),则依次求解f0(X),f1(X),…,fn(X)的过程中使用的递推关系式为(27)。A.优先选取重量最小的物品B.优先选取效益最大的物品C.优先选取单位重量效益最大的物品D.没有任何准则

【问题 1】(8 分)用回溯法求解此 0-1 背包问题,请填充下面伪代码中(1)~(4)处空缺。回溯法是一种系统的搜索方法。在确定解空间后,回溯法从根结点开始,按照深度优先策略遍历解空间树,搜索满足约束条件的解。对每一个当前结点,若扩展该结点已经不满足约束条件,则不再继续扩展。为了进一步提高算法的搜索效率,往往需要设计一个限界函数,判断并剪枝那些即使扩展了也不能得到最优解的结点。现在假设已经设计了BOUND( v,w,k,W )函数,其中 v、w、k 和 W分别表示当前已经获得的价值、当前背包的重量、已经确定是否选择的物品数和背包的总容量。对应于搜索树中的某个结点,该函数值表示确定了部分物品是否选择之后,对剩下的物品在满足约束条件的前提下进行选择可能获得的最大价值,若该价值小于等于当前已经得到的最优解,则该结点无需再扩展。下面给出 0-1背包问题的回溯算法伪代码。函数参数说明如下:W:背包容量;n:物品个数;w:重量数组;v:价值数组;fw:获得最大价值时背包的重量;fp:背包获得的最大价值;X:问题的最优解。变量说明如下:cw:当前的背包重量;cp:当前获得的价值;k:当前考虑的物品编号;Y:当前已获得的部分解。

● (65) 不能保证求得0-1 背包问题的最优解。(65)A. 分支限界法B. 贪心算法C. 回溯法D. 动态规划策略

0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为(),用动态规划算法所需的计算时间为()。

关于0-1背包问题以下描述正确的是()A、可以使用贪心算法找到最优解B、能找到多项式时间的有效算法C、使用教材介绍的动态规划方法可求解任意0-1背包问题D、对于同一背包与相同的物品,做背包问题取得的总价值一定大于等于做0-1背包问题

解决0/1背包问题可以使用动态规划、回溯法和分支限界法,其中不需要排序的是(),需要排序的是(),()。

用表上作业法求解运输问题时,当某个非基变量检验数为0,则该问题有()。A、多重解B、无解C、退化解D、无穷多最优解

下列算法中不能解决0/1背包问题的是()A、贪心法B、动态规划C、回溯法D、分支限界法

关于回溯搜索法的介绍,下面()是不正确描述。A、回溯法有“通用解题法”之称,它可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解B、回溯法是一种既带系统性又带有跳跃性的搜索算法C、回溯算法在生成解空间的任一结点时,先判断该结点是否可能包含问题的解,如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向祖先结点回溯D、回溯算法需要借助队列这种结构来保存从根结点到当前扩展结点的路径

在求解规模较大的问题时,可以把它分解成若干个规模较小的子问题,求出各个子问题的解之后,再把这些解合成原问题的解,这种方法是()。A、穷举法B、回溯法C、分治法D、递归法

用回溯法解批处理作业调度问题时,该问题的解空间结构为()结构。

举反例证明0/1背包问题若使用的算法是按照pi/wi的非递减次序考虑选择的物品,即只要正在被考虑的物品装得进就装入背包,则此方法不一定能得到最优解(此题说明0/1背包问题与背包问题的不同)。

用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含()。

填空题用回溯法解0/1背包问题时,该问题的解空间结构为()结构。

单选题关于0-1背包问题以下描述正确的是()A可以使用贪心算法找到最优解B能找到多项式时间的有效算法C使用教材介绍的动态规划方法可求解任意0-1背包问题D对于同一背包与相同的物品,做背包问题取得的总价值一定大于等于做0-1背包问题

单选题关于回溯搜索法的介绍,下面()是不正确描述。A回溯法有“通用解题法”之称,它可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解B回溯法是一种既带系统性又带有跳跃性的搜索算法C回溯算法在生成解空间的任一结点时,先判断该结点是否可能包含问题的解,如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向祖先结点回溯D回溯算法需要借助队列这种结构来保存从根结点到当前扩展结点的路径

问答题举反例证明0/1背包问题若使用的算法是按照pi/wi的非递减次序考虑选择的物品,即只要正在被考虑的物品装得进就装入背包,则此方法不一定能得到最优解(此题说明0/1背包问题与背包问题的不同)。

填空题用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含()。

填空题用回溯法解批处理作业调度问题时,该问题的解空间结构为()结构。

单选题用表上作业法求解运输问题时,当某个非基变量检验数为0,则该问题有()。A多重解B无解C退化解D无穷多最优解

填空题0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为(),用动态规划算法所需的计算时间为()。