大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang !背包问题 题目: 8件物品   重量分别为 1,3,4,3,3,1,5,10 价值分别为 2,9,3,8,10,6,4,10 限制所带的物品总重量不超过15kg. 求 带哪几种物品使得总价值最大 ; model : sets : a/1..8/: weight , wealth ,strage ; endsets data : weight = 1 3 4 3 3 1 5 10 ; wealt

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具.LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果. 1.LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下.在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现.下面举两个例子. 例

LINGO 中建立的优化模型可以由5个部分组成,或称为 5 段(section): (1)集合段(SETS):这部分要以"SETS:"开始,以"ENDSETS"结束,作用在于定义必要的集合变量(SET)及其元素(member,含义类似于数组的下标)和属性(attribute, 含义类似于数组). (2)目标与约束段:这部分实际上定义了目标函数.约束条件等,但这部分并不有段的 开始和结束标记,因此实际上就是除其他 4 个段(都有明确的段标记)外的 LINGO 模型.

1.    在Lingo中使用集合 4.1 集合的基本用法和lingo模型的基本要素 Lingo虽然使用方便,但是如果要解决几万个,几十万个变量的优化问题时,我们总不能一个一个地列出x1,x2,…,x1000来解决,而这样的问题在实际企业的应用中也是经常遇到的.好在Lingo中设计了集合语言来表示大规模变量的输入,只需一行文字就可以建立起含有大规模变量的目标函数和成千上万条约束.而Lingo的早期版本软件Lindo却不包含这样的功能. 现通过下例来对Lingo的集合.属性概念进行介绍. 例2 S

动态规划作为一种求解最优方案的思想,和递归.二分.贪心等基础的思想一样,其实都融入到了很多数论.图论.数据结构等具体的算法当中,那么这篇文章,我们就讨论将图论中的树结构和动态规划的结合——树形dp. 其实如果看过<背包九讲>或者看过笔者的文章<动态规划——背包问题>的读者会对树形dp有一定的了解,下面引用笔者在<动态规划——背包问题>中一个一段. “ 依赖背包问题的模型很简单,就是说对于某个物体,将它装入背包必须以装入一个物体做前提.这其实十分类似我们上文提到的分组背包

树状动态规划定义 之所以这样命名树规,是因为树形DP的这一特殊性:没有环,dfs是不会重复,而且具有明显而又严格的层数关系.利用这一特性,我们可以很清晰地根据题目写出一个在树(型结构)上的记忆化搜索的程序.而深搜的特点,就是"不撞南墙不回头".这一点在之后的文章中会详细的介绍. 首先是扫盲,介绍几条名词的专业解释以显示我的高端(大部分人可以略过,因为学习到树规的人一下应该都懂--): 动态规划:  问题可以分解成若干相互联系的阶段,在每一个阶段都要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列

做完这道题,心里五味陈杂,明明是最水的一道题,我却做了最长的时间. 题意是求用1-k的和表示n的方案数. 显然是个计数dp,但我不会.思考半小时未果. 然后找尹鹏哲,他给我讲了个错的dp方程,结果调试半小时未果,看了别人的代码,发现别人虽然滚了一维,但和尹鹏哲讲的十分相似. 后来我又想了想,觉得尹鹏哲的dp方程有点问题,自己改了一下,但当时并没有验证.实际上,由于对题解方程错误理解,当时我已经形成了思维定势,认为方程是对的,却没有发现方程中一个十分微小但十分致命的错误--我把完全背包和01背包的

题目描述 Description 学校实行学分制.每门的必修课都有固定的学分,同时还必须获得相应的选修课程学分.学校开设了N(N<300)门的选修课程,每个学生可选课程的数量M是给定的.学生选修了这M门课并考核通过就能获得相应的学分. 在选修课程中,有些课程可以直接选修,有些课程需要一定的基础知识,必须在选了其它的一些课程的基础上才能选修.例如<Frontpage>必须在选修了<Windows操作基础>之后才能选修.我们称<Windows操作基础>是<Fro

作为考察范围最广,考察次数最多的算法,当然要开一篇博客来复习啦. 子曰:温故而知新,可以为师矣 我复习DP时有一些自己对DP的理解,也就分享出来吧. ——正片开始—— 动态规划算法,即Dynamic Programming(以下简称为DP),是解决多阶段决策过程最优化问题的高效数学方法.自从1999年IOI出了一道名为"数字三角形"的题后,DP题就在OI竞赛中广为流传.而上面提到的"数字三角形",现在就是DP的一道入门题. 递推和DP的关系: 很多人会混淆递推和DP

<运筹学上机实验指导>分为两个部分,第一部分12学时,是与运筹学理论课上机同步配套的4个实验(线性规划.灵敏度分析.运输问题与指派问题.最短路问题和背包问题)的Excel.LONGO和LINDO求解方法和3个大综合作业,并配有解答和操作的视频:第二部分16学时,介绍LINGO求解运筹学中线性.整数等问题,主要侧重介绍解决大规模的运筹学问题,包含10个实验和1个综合大实验,并附有求解过程.答案及相应的视频,且答案经过上课检验全部正确.建议在上完“运筹学”的理论课和基本了解Excel.LONGO和

题目很肤浅.. 但是这件事我们要做.. 那么有一种方法叫做刷表法.. 当你发现这个问题具有最优子结构,重叠子问题时 那么这是一个dp问题是使用本方法的前提 画出该dp状态所对应的矩阵 画出转移关系线...找出前置依赖的所有状态 如果我们能找到该表的一个遍历顺序可以使得 每次计算都依赖之前已经计算好的结果计算出来 那么我们就能正确地写出这个dp的递推写法 举个例子..矩阵链乘法是按dp表对角线转移 而最长公共子序列就正常m*n地for转移 ============= 这是解决dp问题的一个典型的d

knapsack problem 背包问题贪婪算法GA 给点n个物品,第j个物品的重量,价值,背包的容量为.应选哪些物品放入包内使物品总价值最大? 规划模型 max s.t. 贪婪算法(GA) 1.按价值密度从大到小依次放入包内直到放不下,设此时放了s个物品 2.将所得价值与最大价值()所比较,取最大的作为输出 贪婪算法与最优解竞争比(近似比)为 证明:

附:USACO中的背包问题 USACO是USA Computing Olympiad的简称,它组织了很多面向全球的计算机竞赛活动. USACO Trainng是一个很适合初学者的题库,我认为它的特色是题目质量高,循序渐进,还配有不错的课文和题目分析.其中关于背包问题的那篇课文 (TEXT Knapsack Problems) 也值得一看. 另外,USACO Contest是USACO常年组织的面向全球的竞赛系列,在此也推荐NOIP选手参加. 我整理了USACO Training中涉及背包问题的题

两天的时间都在学习动态规划:小作业(01背包问题:) 数据结构老师布置的这个小作业还真是让人伤头脑,自己实在想不出来了便去网上寻找讲解,看到一篇不错的文章: http://www.cnblogs.com/sdjl/articles/1274312.html -------通过金矿模型介绍动态规划 但是---------------------------------------- 两天的时间才完成这个lab 总结:1.思维思路要清晰.2.题目信息要看清楚.3.改代码过程中注意小变量的数值是否同步

1. 装配线平衡模型 一个装配线含有一系列的工作站.在终于产品的加工过程中每一个工作站运行一种或者是几种特定的任务.装配线周期是指全部工作站完毕分配给他们各自任务所花费时间的最大值.平衡装配线的目标是为每一个工作站分配加工任务.尽可能使每一个工作站运行同样数量的任务.其终于标准是转配线周期最短. 不适当的平衡装配线将会产生瓶颈--有较少任务的工作站将被迫等待前面分配了较多任务的工作站. 这个模型的目标是最小化装配线周期.有两类约束: (1)要保证每件任务仅仅能也必须分配至一个工作站来加工: (2

1.问题说明 0/1背包问题:我们有n种物品,物品j的重量为wj,价格为pj.我们假定所有物品的重量和价格都是非负的.背包所能承受的最大重量为W.如果限定每种物品只能选择0个或1个,则问题称为0-1背包问题.(摘自百度百科) 例子: 假设有10个物品,重量和价格分别如下图所示,背包承受最大重量W=2000,每种物品能选择放或者不放,求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量,且价值总和最大. 2.数学模型 3.lingo代码实现 需要用到的特性是lingo的集合,数据,函数 4.

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 造纸厂接到定单,所需卷纸的宽度和长度如表 卷纸的宽度 长度 5 7 9 10000 30000 20000 工厂生产1号(宽度10)和2号(宽度20)两种标准卷纸,其长度未加规定.现按定单要求对标准卷纸进行切割,切割后有限长度的卷纸可连接起来达到所需卷纸的长度.问如何安排切割计划以满足定单需求而使切割损失最小? 解:为了满足定单要求和使切割损失最小,我们可以使用多种切割方法来进行组合.此时,我们不但要考虑对

 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 某公司现有资金30万元可用于投资,5年内有下列方案可供采纳:   1号方案:在年初投资1元,2年后可收回1.3元:   2号方案:在年初投资1元,3年后可收回1.45元:   3号方案:仅在第1年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.65元:  4号方案:仅在第2年年初有一次投资机会.每投资1元,4年后可收回1.7元:   5号方案.在年初存入银行1元,下一年初可得1.1元.   每年年初投资所

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 说明: Lingo版本:                            某工厂明年根据合同,每个季度末向销售公司提供产品,有关信息如下表.若当季生产的产品过多,季末有积余,则一个季度每积压一吨产品需支付存贮费O.2万元.现该厂考虑明年的最佳生产方案,使该厂在完成合同的情况下,全年的生产费用最低.试建立模型. 季度j 生产能力aj(吨) 生产成本dj (万元/吨) 需求量bj(吨)     1