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算法設(shè)計與分析分支限界-總結(jié)信息工程大學國家級實驗教學示范中心計算機學科組規(guī)劃教材算法設(shè)計與分析Python案例詳解微課視頻版求解目標:找出滿足約束條件的一個解,或是在滿足約束條件的解中找出使某一目標函數(shù)達到極大或極小的解,即在某種意義下的最優(yōu)解。搜索方式:廣度優(yōu)先或最小代價(最大價值)優(yōu)先分支限界的幾個要點(1)解空間樹的廣度優(yōu)先搜索(2)隊列式分支限界、優(yōu)先隊列式分支限界(3)利用剪枝函數(shù)實現(xiàn)優(yōu)化:約束函數(shù)、限界函數(shù),確定合適的限界函數(shù)是重點(4)組織待處理結(jié)點表(5)確定最優(yōu)解中的各個分量搜索效率與算法實現(xiàn)高效率帶來實現(xiàn)的高復雜性:
首先,更好的限界函數(shù)需要更復雜的計算,且不具有普適性;
其次,分支限界法對解空間樹中結(jié)點的處理是跳躍式的,最優(yōu)解的計算難度大;
再次,算法要維護一個待處理結(jié)點表,空間復雜性是指數(shù)階。分支限界VS回溯
相同點:
求解目標相同
都屬于窮舉法,在最壞情況下時間復雜性為指數(shù)級。不同點:
搜索策略不同;
分支限界選擇最有可能取得最優(yōu)解的子樹優(yōu)先進行搜索
回溯法選擇最快能到達葉子結(jié)點的子樹優(yōu)先進行搜索。測試選擇題:在分支限界算法實現(xiàn)中,對搜索效率產(chǎn)生影響的因素有()A:
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