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  • 1)理解和掌握贪婪算法的基本思想; 2)使用贪婪算法求解背包问题以及最小花费生成树问题。 二、方法原理 贪心算法就是做出一系列选择,使原问题达到最优解。在每一个决策点,都是做出当前看来的最优选择。 三、实验...
  • 背景介绍:贪婪算法与数据结构知识库算法可以说是离我们生活最近的一种算法,人总是贪婪的嘛,所以这种算法的设计是很符合人性的。之所以这么说,是因为人们会在生活中有意无意的使用贪婪算法来解决问题。最常见的...
  • matlab贪婪算法代码GRASP-for-Traveling-Salesman 用于解决旅行商问题的贪婪随机自适应搜索程序 (GRASP) % 作者:% William Arloff % 下面是针对旅行商问题的 GRASP 算法的代码 % 该算法通过调用贪婪随机初始化 % 来...
  • 贪婪算法,MATLAB

    2020-07-23 19:37:06
    贪心算法,基于MATLAB编程环境
  • 本算法用遗传算法和贪婪算法解决了背包问题,产生解得方法用贪婪算法,然后引入了一个错解的修复算法,搜索的时候用遗传算法。保证了快速收敛和解的完备性。包含源程序,算法介绍以及一份详细的报告,希望对读者有很...
  • 压缩感知中贪婪算法

    2018-04-17 14:09:54
    这里主要是压缩感知的贪婪算法,通过omp来实现doa的估计,主要应用在阵列信号处理领域
  • 分别采用:宽度优先、深度优先、贪婪算法和A*算法实现罗马尼亚度假问题。主要程序分为画布以及功能区两个部分,其中功能区又具有通过深度优先搜索算法、广度优先算法、贪婪算法、 A* 算法搜索指定节点间最短路径的...
  • 基于matlab平台使用贪婪算法最终实现多智能体覆盖问题
  • 易语言贪婪算法源码

    2020-07-21 10:08:55
    易语言贪婪算法源码,贪婪算法,初始数据
  • 本资源为利用C语言编写的求解TSP问题的贪心算法程序。程序逻辑借鉴于战德臣老师。运行时只需更改城市的个数以及城市间距即可运行。
  • 易语言源码贪婪算法.rar 易语言源码贪婪算法.rar 易语言源码贪婪算法.rar 易语言源码贪婪算法.rar 易语言源码贪婪算法.rar 易语言源码贪婪算法.rar
  • 主要介绍了Python使用贪婪算法解决问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 贪婪算法

    千次阅读 2018-08-29 10:24:25
    一、在了解贪婪算法之前,首先需要了解一下 NP完全问题 NP完全问题(NP-C问题),是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题,即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=...

    本文参考书籍《图解算法》

    一、在了解贪婪算法之前,首先需要了解一下 NP完全问题

    NP完全问题(NP-C问题),是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题,即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=P?,问题就在这个问号上,到底是NP等于P,还是NP不等于P。。。。。。。

    具体的详细描述可以参考百度百科,不过其中解释实在晦涩难懂,下面就讲一下一个经典的NP完全问题–旅行商问题

    有一位旅行商。 他需要前往5个城市。
    这位旅行商(姑且称之为Opus吧)要前往这5个城市,同时要确保旅程最短。为此,可考虑 前往这些城市的各种可能顺序。
    这里写图片描述这里写图片描述

    对于每种顺序,他都计算总旅程,再挑选出旅程最短的路线。5个城市有120种不同的排列方式。因此,在涉及5个城市时,解决这个问题需要执行120次操作。涉及6个城市时,需要执行720 次操作(有720种不同的排列方式)。涉及7个城市时,需要执行5040次操作!
    推而广之,涉及n个城市时,需要执行n!(n的阶乘)次操作才能计算出结果。因此运行时间 为O(n!),即阶乘时间。除非涉及的城市数很少,否则需要执行非常多的操作。如果涉及的城市 数超过100,根本就不能在合理的时间内计算出结果——等你计算出结果,太阳都没了。

    上面的问题就是一个典型的NP完全问题,随着城市数量的增加,需要计算的路线数量会急剧增加。为了节约时间,因此我们需要找到一种简单的方法进行计算。其中一种方法就是近似算法。而我们的主题贪婪算法就是一种近似算法。

    二、下面再举一个集合覆盖问题,来详细讲解一下贪婪算法

    假设你办了个广播节目,要让全美50个州的听众都收听得到。为 此,你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支付费 用,因此你力图在尽可能少的广播台播出。现有广播台名单如下。
    这里写图片描述
    每个广播台都覆盖特定的区域,不同广播台的覆盖区域可能重叠。
    这里写图片描述
    如何找出覆盖全美50个州的最小广播台集合呢?听起来很容易,但其实非常难。具体方法如下。
    (1) 列出每个可能的广播台集合,这被称为幂集(power set)。可能的子集有2n个。
    (2) 在这些集合中,选出覆盖全美50个州的最小集合。
    问题是计算每个可能的广播台子集需要很长时间。由于可能的集合有2n个,因此运行时间为 O(2n)。如果广播台不多,只有5~10个,这是可行的。但如果广播台很多,结果将如何呢?随着 广播台的增多,需要的时间将激增。

    近似算法
    贪婪算法可化解危机!使用下面的贪婪算法可得到非常接近的解。
    (1) 选出这样一个广播台,即它覆盖了最多的未覆盖州。即便这个广播台覆盖了一些已覆盖 的州,也没有关系。
    (2) 重复第一步,直到覆盖了所有的州。
    这是一种近似算法(approximation algorithm)。在获得精确解需要的时间太长时,可使用近
    似算法。判断近似算法优劣的标准如下:  速度有多快;
     得到的近似解与最优解的接近程度。 贪婪算法是不错的选择,它们不仅简单,而且通常运行速度很快。在这个例子中,贪婪算法
    的运行时间为O(n2),其中n为广播台数量。 下面来看看解决这个问题的代码。

    states_needed = set(["mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"])   # 需要覆盖的州
    final_stations = []
    stations = {}                                                           # 站台集合
    stations["kone"] = set(["id", "nv", "ut"])                              # 以键值对的方法存储每个站台所覆盖的州
    stations["ktwo"] = set(["wa", "id", "mt"])            
    stations["kthree"] = set(["or", "nv", "ca"])
    stations["kfour"] = set(["nv", "ut"])
    stations["kfive"] = set(["ca", "az"])
    
    while states_needed:                                                    # 当还存在未覆盖的州,就执行循环
        best_station = None                                                 # 存储此次循环中最适合的电台
        states_covered = set()                                              # 记录匹配中,电台中包含需求州的集合
        for station, states in stations.items():                            # 遍历所有电台
            covered = states_needed & states                                # 取出电台包含州与需求包含州的集合
            if len(covered) > len(states_covered):                          # 如果集合的数量大于之前匹配的值
                best_station = station                                      # 则将该station设置为best
                states_covered = covered                                    # 遍历所有的电台,取出匹配值最大的电台作为最佳电台
        states_needed -= states_covered                                     # 减去已匹配电台
        final_stations.add(best_station)                                    # 将此电台天加到需求结果
    

    此种算法相对简单,遍历所有的电台,找出与所需求州匹配最多的电台,然后除去已匹配的电台,继续循环,遍历所有的电台,直到全部匹配所有的州。

    时间比照
    这里写图片描述
    由此可见,贪婪算法会大大缩短计算时间

    三、贪婪算法弊端
    毫无疑问,贪婪算法的弊端显而易见,就是与正确答案之间存在误差,所以贪婪算法的使用有局限性,比如说,此份计算是为了进行科学实验,一丝一毫都不能出错,那显然不能使用贪婪算法。

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  • matlab贪婪算法

    2021-04-18 04:22:03
    matlab贪婪算法Tag内容描述:1、利用matlab编程FFD算法完成装箱问题:设有6种物品,它们的体积分别为:60、45、35、20、20和20单位体积,箱子的容积为100个单位体积。建立box_main.mfunctionbox_count,b=box_main(v)...

    matlab贪婪算法Tag内容描述:

    1、利用matlab编程FFD算法完成装箱问题:设有6种物品,它们的体积分别为:60、45、35、20、20和20单位体积,箱子的容积为100个单位体积。建立box_main.mfunctionbox_count,b=box_main(v)vmax=100;sort(v,descend);n=length(v);b=zeros(1,n);for i。

    2、利用matlab编程FFD算法完成装箱问题:设有6种物品,它们的体积分别为:60、45、35、20、20和20单位体积,箱子的容积为100个单位体积。建立box_main.mfunctionbox_count,b=box_main(v)vmax=100;sort(v,descend);n=length(v);b=zeros(1,n);for i=1:nb(i)=vmax;endbox_count=1;for i=1:nfor j=1:box_countif v(i)=b(j) %可以放入b(j)=b(j)-v(i);break;else %不可放入时continue;endendif j=box_countbox_count=box_count+1。

    3、利用matlab编程FFD算法完成装箱问题 设有6种物品 它们的体积分别为 60 45 35 20 20和20单位体积 箱子的容积为100个单位体积 建立box main m function box count b box main v vmax 100 sort v descend n length v b zeros 1 n for i 1 n b i vmax end box count。

    4、下载 第1 3章贪 婪 算 法 离开了数据结构的世界 现在进入算法设计方法的世界 从本章开始 我们来研究一些算法设计方法 虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术 而不像是技术 但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许。

    5、1 贪婪算法 贪婪算法 贪婪算法 转自 http 202 113 96 10 ini arithetics No11 htm 贪婪算法 虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术 而不像是技术 但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许 多问题的算法设计方法 你。

    6、贪婪算法,目录,课题简述贪婪算法研究框架会场安排找零问题背包问题五子棋游戏结果展示总结致谢,课题简述,贪婪算法求解最优化问题,很多问题都可以用贪婪算法来求解,比如背包问题,会场活动安排等,其应用范围虽然比较广,但也有其应用的限制。贪婪算法之所以是贪心的,则是希望它的每一步决策都是正确的,即在算法的每一步上,仅根据最优量度标准选择分量,并满足其所得不违反约束条件,最后得到的解不仅是可行的,而且是最优的。事实上最优量度标准并不是整体考虑的,而是在局部某种意义上最优的,所以说每一步决策只是在当前看来是最优。

    7、下载 第1 3章贪 婪 算 法 离开了数据结构的世界 现在进入算法设计方法的世界 从本章开始 我们来研究一些算法设计方法 虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术 而不像是技术 但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许。

    8、2020/5/21,1,第三部分算法设计方法,2020/5/21,2,相关章节,Chapter13贪婪算法Chapter14分而治之算法Chapter15动态规划Chapter16回溯Chapter17分枝定界,2020/5/21,3,贪婪算法的特点,通过分阶段地挑选最优解,较快地得到整体的较优解示例:Huffman最优编码,Dijkstra最短路径特点:既可能得到次优解,也可能得到最优解,依赖。

    9、第 1 章 贪婪算法虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术,而不像是技术,但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许多问题的算法设计方法,你可以使用这些方法来设计算法,并观察这些算法是如何工作的。一般情况下,为了获得较好的性能,必须对算法进行细致的调整。但是在某些情况下,算法经过调整之后性能仍无法达到要求,这时就必须寻求另外的方法来求解该问题。本章首先引入最优化的概念,然后介绍一种直观的。

    10、B5 孙月 第八次作业1、仔细阅读文献球度误差的网格搜索算法 ,编程实现其实例验证部分,并与此文献的结果比较。解:Matlab程序为:clearM=load(第一题数据.txt);P=-0.0047304,-0.0017027,0.0018167;f=0.021;n=41;l=1;zuobiao=zeros(70000,3);%创建m*n全零矩阵for i=1:nx(i)=P(1)-f/2+f*(i-1)/n;for j=1:ny(j)=P(2)-f/2+f*(j-1)/n;for k=1:nz(k)=P(3)-f/2+f*(k-1)/n;for c=1:36R(c)=sqrt(M(c,1)-x(i)2+(M(c,2)-y(j)2+(M(c,3)-z(k)2);endRmax(l)=max(R,2);Rmin(l)=min(R,2);W(l)=Rmax(l)-Rmin(l);zuobiao(l,:)=x(i),y(j),z(k);l=l+1;endende。

    11、贪婪算法思想及其应用摘要:贪婪算法也称作贪心算法,它没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪婪策略的选择,并且所选的贪婪策略要具有无后向性。关键词:贪婪策略,无后向性,最优正文:一 贪婪算法的定义:贪婪算法又叫登山法,它的根本思想是逐步到达山顶,即逐步获得最优解,是解决最优化问题时的一种简单但适用范围有限的策略。二 贪婪算法思想:贪婪算法采用逐步构。

    12、数据结构与算法,2010年秋季,授课教师:方芳授课班级:115091-3、114091班,Chapter13贪婪算法,内容提要,13.1示例问题提出13.2贪婪算法的思想13.3贪婪算法的应用货箱装船拓扑排序单源最短路径最小耗费生成树,2、单源点。

    13、贪婪算法练习练习题1:考虑1、8、9、11这四种面值的硬币,要找出币值24的零钱,怎么找能使硬币数最少? 利用matlab编程求解。解:设为二进制变量,如果硬币j被选中,则,=1,否则=0,则找硬币问题的数学模型如下:min ;用贪婪算法求解,其MATLAB程序如下:function n,x=payback(v,y,m)m,n=size(y);for。

    14、第 1 章 贪婪算法 虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术 而不像是技术 但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许多问题的算法设计方法 你可以使用这些方法来设计算法 并观察这些算法是如何工作的 一般情况下 为了。

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  • matlab贪婪算法代码cmu-zwf matlab代码中的贪婪形成控制和其他测试算法。 在 CMU 期间完成的工作 运行 demotest 并查看算法如何工作。 源代码在perfect_formation_control5.m 中。
  • 贪婪算法思想

    2021-03-27 15:22:35
    贪婪算法思想 贪婪算法的思想非常简单而且算法效率很高,在一些问题的解决上有着明显的优势。贪婪算法总是做出最好的选择。也就是说,贪婪算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是局部最优选择。虽然贪婪算法不...

    贪婪算法思想

    贪婪算法的思想非常简单而且算法效率很高,在一些问题的解决上有着明显的优势。贪婪算法总是做出最好的选择。也就是说,贪婪算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是局部最优选择。虽然贪婪算法不能对所有的问题得到最优的解,但是对于大部分的问题,它还是能产生最优解的。在一些情况下,即使贪婪算法也不能得到最优解,其最终结果却是最优解的近似解。

    算法思路

    ​ 贪婪算法是一种不追求最优解,只希望的到较为满意解的方法。贪婪算法一般可以快速得到满意的解,因为它省去了为了找到最优解,要穷尽所有方法的时间。贪婪算法常以当前情况为基础做出最优选择,而不会考虑各种可能的整体情况,所以贪婪算法不要回溯。

    说明:
    贪婪算法就是通过局部最优选择来达到全局最优解。使用贪婪算法时,
    通常采用自顶向下的方式求解,每一步都使用贪婪的选择,使原来的
    问题变为一个相似的规模较小的问题。
    

    ​ 贪婪算法的基本思路:从问题的某一个初始解出发逐渐逼近给定的目标,以求尽可能快的求出更好的解。当达到算法中某一步不能再继续前进时,就停止算法,给出近似解。

    ​ 由贪婪算法的特点和思路,我们可以总结以下几个缺点:

    • 不能保证最后的解是最优的。
    • 不能用来求最大或者最小解
    • 只能求满足某些约束条件的可行解的范围

    算法的实现过程:

    从问题的某一初始解出发:
    while 是否达到(或者接近近似值) 设定总目标
    {
    求出可行的一个解元素
    }
    由所有解元素组合成问题的一个可行解。
    

    实例:

    在超市购物,收营员找零钱时,为使找回零钱的纸币张数(或者硬币数)最少,不考虑找零钱的所有方案,而是从最大面额的币种开始,按递减的顺序考虑各种币种,先尽量用面值大的币种,当面值大的不够时,再去考虑下一种币种。这就是贪婪算法求解的一个典型案例:

    例如:

    要给顾客找回17元的零钱,按照贪婪算法,应找回一张10元,1张5元,2张1元

    输入:

    需要找回顾客的金额

    输出:

    人民币组成。

    (人民币有100 50 20 10 5 2 1 0.5 0.2 0.1等多种面额的。)

    代码实现:
    #include <cstdio>
    #include <conio.h>
    #define maxn 10
    int money[maxn]={10000,5000,2000,1000,500,200,100,50,20,10};
    int num[maxn]={0};
    int exchange(int n)
    {
    	int i;
    	for( i=0;i<maxn;++i )
    	{
    		if(n>money[i])break;
    	}
    	while(n>0&&i<maxn)
    	{
    		if(n>=money[i])
    		{
    			n-=money[i];
    			num[i]++;
    		}else if(n<10&&n>=5)
    		{
    			num[maxn-1]++;
    			break;
    		}
    		else i++;
    	}
    	return 0;
    }
    int main()
    {
    	int i;
    	float m;
    	printf("请输入找回 的零钱金额");
    	scanf("%f",&m) ;
    	exchange((int)100*m);
    	printf("\n%.2f元零钱的组成:\n",m);
    	for( i=1;i<maxn;i++)
    	{
    		if(num[i]>0)
    		printf("%6.2f:%d张\n",(float)money[i]/100.0,num[i]);
    	}
    	getch();
    	return 0;
    }
    
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空空如也

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