分枝限界法

该PPT课件深入探讨了使用分支限界法的批处理作业调度问题。

组合问题中的分支限界法任务分配问题的讨论。主讲人是郭嘉明和张旋。

01背包问题与分支限界法 01背包问题是经典的组合优化难题，其目标是在容量有限的背包中选择物品，使得装入背包物品的总价值最大化。分支限界法是一种常用的解决01背包问题的算法，它通过系统地搜索解空间，并利用限界函数剪枝掉无希望的节点，从而有效地缩小搜索范围。 分支限界法的核心思想 分支限界法将问题的所有可能解表示为一棵搜索树，树的每个节点代表一个部分解。算法从根节点开始，逐步扩展节点，生成子节点，并计算每个节点的限界函数值。如果节点的限界函数值小于当前最佳解，则该节点及其子节点都会被剪枝，因为它们不可能包含更优的解。 01背包问题的具体步骤 构建搜索树: 将每个物品视为一个节点，每个节点有两个分支，分别代表选择该物品和不选择该物品。 计算限界函数: 常用的限界函数是当前背包价值加上剩余物品的最大价值。 搜索解空间: 从根节点开始，按照深度优先或广度优先策略遍历搜索树。 剪枝操作: 如果节点的限界函数值小于当前最佳解，则剪枝该节点及其子节点。 更新最佳解: 每找到一个可行解，就更新当前最佳解。 实例分析 假设背包容量为10，有4个物品，其重量和价值分别为：- 物品1：(2, 6)- 物品2：(3, 10)- 物品3：(5, 15)- 物品4：(7, 22) 利用分支限界法求解该01背包问题，可以得到最优解为选择物品2和物品4，总价值为32。 总结 分支限界法是一种有效的解决01背包问题的算法，它通过剪枝操作缩小搜索空间，从而提高求解效率。理解分支限界法的核心思想和步骤对于解决其他组合优化问题也具有重要意义。

0-1背包问题是一个经典的优化问题，在分支限界法的指导下，我们探索了其优化解决方法。该方法通过有效的分支策略和限界条件，提升了问题求解的效率和准确性。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

TRAPEZOID方法用于数值计算和分析练习中的数值积分。函数f以符号变量x和内联函数的形式给出，例如 f = inline('x^2+2*x-2')。如果函数f是三角函数，则可以输入第四个参数 'trigonom'、'trig' 或 1。对于三角函数的计算，X 应以度为单位。upl 和 lowl 分别代表积分上限和下限。需要注意的是，不必遵循限制的顺序，代码中的条件语句会自动处理上下限。

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系方式如果您对代码有任何建议，请联系李鑫邮箱：[电子邮件地址]主页：[主页地址] 安装 克隆GIT存储库：$ git clone [git仓库地址] 运行 启动Matlab并导航到存储库运行演示脚本以测试跟踪器：| >> demo_TADT

牛顿法在 MATLAB 中的实现