我有一个线性规划问题，我正在尝试从多个二进制资源中选择以优化价值，基本上是一个背包问题。我遇到的问题是，不同的资源具有共同的特征，我希望确保我的最终解决方案具有具有特定特征的资源的0个或2个。有没有什么方法可以实现这一点？尽管进行了广泛的搜索，但我还是无法想出或找到解决方法。在我的数据中，决策...

在我的代码中，假设C是容量，N是物品数量，w[j]是物品j的重量，v[j]是物品j的价值，它是否与0-1背包算法执行相同的操作？我已经在一些数据集上尝试了我的代码，似乎是这样的。我想知道的原因是因为我们学习的0-1背包算法是二维的，而这个是一维的： for (int j = 0; j &lt...

假设我有以下问题： 背包容量= 2000万 物品数量= 500 每个物品的重量是介于100到2000万之间的随机数 每个物品的利润是介于1到10之间的随机数 那么对于我的问题，哪种方法最好？遗传算法还是动态规划？ 请给我一个简单的解释，因为我是新手...

以下是可行的0-1背包问题解决方案： 使用‘浮点数’表示正值和 使用‘浮点数’表示重量（可以为正数或负数） 使用‘浮点数’表示背包容量 > 0 考虑到平均不到10个物品，因此可以使用暴力实现。但是，我们是否有更好的方法呢？

我遇到了理解动态规划的困难，所以我决定解决一些问题。我知道基本的动态算法，如最长公共子序列、背包问题，但我知道它们是因为我读过它们，但我自己想不出什么 :-( 例如，我们有一个自然数的子序列。我们可以对每个数字进行加减运算，最后取这个和的绝对值。对于每个子序列，找到最小可能的结果。 in1...