knapsack-problem

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    2答えて

    ダイナミックプログラミングを使用してナップザック問題を解決するための共通のアルゴリズムがあります。しかし、W = 750000000では正しく動作しません。なぜなら、不正なallocのエラーがあるからです。どのようにWの私の価値のためにこの問題を解決するための任意のアイデア? int n=this->items.size(); std::vector<std::vector<uint64_t>>

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    1答えて

    正確な重量Wを持つナップザックを決定するアルゴリズムはありますか?私。それは、それぞれが重みw_iと値v_iを持つn個のアイテムを持つ通常の0/1ナップザック問題のようなものです。すべてのアイテムの価値を最大化しますが、ナップザックのアイテムの総重量はで、正確には重量がWである必要があります! 私は「通常の」0/1ナップザックアルゴリズムを知っていますが、これは軽いが高い値のナップザックを返すこと

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    2答えて

    与えられた問題: 0/1-ナップサックの問題で、n個のアイテムのそれぞれが重みw_iと値v_iを持ちます。重みW. の重み付けにまとめるアイテムの最大合計値を探す。しかし2 constraitsあります はナップザックのすべての項目の総重量は正確に W する必要があります。 の合計額はであり、でもでなければなりません。 両方の制約に注意を払うアルゴリズムを見つけたいと思います。私はすでに一度にどの

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    私は単純なナップザック問題を定式化しようとしていますが、なぜそれが動作していないのかわかりません。 i <- c(1,2,3,4) v <- c(100,80,10,120) w <- c(10,5,10,4) k <- 15 F <- function(i,k){ if (i==0 | k==0){ output <- 0 } else if (k<w[i

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    現在、私は自分がやっていることを達成するための最善の方法の周りに頭を抱えようとしています。私は以下のパンダを持っています。 Player Pos Salary My Proj 0 James Harden PG/SG 10600 51.94472302 1 Jose Juan Barea PG/SG 4200 22.20823452 2 Stephen Curry PG/SG 8700 42

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    私は1日500以上のオーダーを持っているとしましょう。各注文は、異なる空間次元および重量を有する平均30個の製品からなる。私は、最小限の数の箱を使って製品を梱包したいと思っています。箱の拘束は重量と体積です。両方の制約は固定であり、すべてのボックスで同じです。 これは4dのビンパック/ナップザックの問題のように見えますが、この問題を解決できるいくつかのアルゴリズムについては読んだことがあります。こ

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    1答えて

    データフレームからナップザックに入れる複数のアイテムを選択するこのコードはあります。私はそれだけで一度だけデータフレームから項目を選択することを望んでいた: - knapsack_volume<-function(Data, W, Volume, full_K){ Data = Data # Data must have the colums with names: item, value

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    1答えて

    私はナップザック問題の実装を発見しました。あなたはおそらくすべてこのアルゴリズムは、最高のバックパックに収まる項目の値で解決策を見つけるように設計されていることを知っている。私はそれが最低値の値を持つ解決策を見つけさせたいと思っています。ここで はコードです: var data= [ {name: 'map', weight: 9, value:150, pieces:1},

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    1答えて

    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