branch-and-bound

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をバインドは、誰かが私のための分岐限定探索手法を説明できますか？私は、ブランチ・アンド・バウンド・サーチ・アルゴリズムを使って、任意の開始ノードから任意のランダム・グラフのエンド・ノードまでのコストが最も小さいパスを見つける必要があります。

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差（複数可）

私は私の論文の仕事のための分枝限定と最良優先探索を勉強したが、これらの2つの概念に関するウェブ上の矛盾の多くを発見しています。まず、私はブランチを考えただけ（剪定後に木の残りの部分に簡単なDFSまたはBFSを行う）（ヒューリスティックを使用して）高コストのソリューションに終わるの枝を剪定し、検索の優先順位を決定していない結合しました。しかし、後で私は、BBが州をランク付けし、より上位のランク（優先

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バックトラッキングとブランチとバインドを使用する利点

私は、DPがTSPのような多くのNP完全な問題に対してより良いパフォーマンスを提供することを理解します。必要なスペースは大きくなりますが、複雑さが軽減されます。しかし、ブルートフォース検索と比べて、ブランチとバインドとバックトラッキングの効率を理解できませんでした。ブルートフォースがb & bかバックトラックかどうかは最悪ですか？

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ブランチとバインドされたメソッドを持つ変更されたナップザック

したがって、次のような問題があります。オブジェクトのNカテゴリのセットがあります。各カテゴリには、それぞれ指定された値と重みを持つMオブジェクトがあります。重みが< =ある与えられた容量Wとなるように、各カテゴリから1つのオブジェクトを選択する必要があり、値は最大です。タスクは、branchおよびboundsメソッドを使用して解決する必要があります。私はこの方法がこの状況でどのように動作するはずで

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JavaにおけるTSPのブランチ・アンド・バインド実装

TSP用のブランチ・アンド・バウンド・アルゴリズム、または一般に、TSP用のBnBを含むORフレームワークの有用なJava実装があるのだろうかと思います。ありがとうございました！マルコ

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ブランチとバインドされたアルゴリズムの実装

ブランチとバインドされたアルゴリズムを実装して、私の学士論文でストレージ管理の戦略を割り当てる効果を証明する必要があります。私はプログラマーではありません、私はCで少しのノウハウを持っていますが、このアルゴリズムは人工知能の一種であり、決定を下す必要があるため、すぐに書き込むことはできません。私はこの問題に近づく方法を知りたいと思います。私は各ノードに必要なものすべてを計算するように、反復1

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古いコードを使用したSCIP

私はSCIPの新しいものです。 SCIPをブランチと価格フレームワークとして使用したいと思います。私はすでにC++でこの問題をコード化しており、関数としてのpricerまたはcolumnの生成も実装しています。実際、Cplex.dllをプロジェクトにリンクすることでルートノードのBPアルゴリズムを実装しましたが、今は分岐ツリーをコード化する必要があり、この目的のためにSCIPを使用することに決めま

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ブランチとバインドされたナップザックに含まれるアイテムの計算

ブランチとバインドされたアルゴリズムを使用して、与えられたアイテムのセットから最適な利益を評価しましたが、今度はこの最適なソリューションに含まれるアイテムを見つけたいと思います。次のように私は（hereから適応）最適なナップザックの利益の価値を評価しています： import Queue class Node: def __init__(self, level, profit, wei