背包问题 订阅
背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学,计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。也可以将背包问题描述为决定性问题,即在总重量不超过W的前提下,总价值是否能达到V?它是在1978年由Merkle和Hellman提出的。背包问题已经研究了一个多世纪,早期的作品可追溯到1897年 [1]  数学家托比亚斯·丹齐格(Tobias Dantzig,1884-1956)的早期作品 [2]  ,并指的是包装你最有价值或有用的物品而不会超载你的行李的常见问题。 展开全文
背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。相似问题经常出现在商业、组合数学,计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。也可以将背包问题描述为决定性问题,即在总重量不超过W的前提下,总价值是否能达到V?它是在1978年由Merkle和Hellman提出的。背包问题已经研究了一个多世纪,早期的作品可追溯到1897年 [1]  数学家托比亚斯·丹齐格(Tobias Dantzig,1884-1956)的早期作品 [2]  ,并指的是包装你最有价值或有用的物品而不会超载你的行李的常见问题。
信息
外文名
Knapsack Problem
提出者
Merkle-Hellman
中文名
背包问题
应用领域
运筹学,应用数学,密码学等
背包问题应用
1998年的石溪布鲁克大学算法库的研究表明,在75个算法问题中,背包问题是第18个最受欢迎,第4个最需要解决的问题(前三为后kd树,后缀树和bin包装问题)。 [3]  背包问题出现在各种领域的现实世界的决策过程中,例如寻找最少浪费的方式来削减原材料, [4]  选择投资和投资组合, [5]  选择资产支持资产证券化 [6]  ,和生成密钥为Merkle-Hellman [7]  和其他背包密码系统。背包算法的一个早期应用是在测试的构建和评分中,测试者可以选择他们回答哪些问题。对于小例子来说,这是一个相当简单的过程,为测试者提供这样的选择。例如,如果考试包含12个问题,每个问题的价值为10分,测试者只需回答10个问题即可获得100分的最高分。然而,在点值的异质分布的测试 - 即不同的问题值得不同的点值 - 更难以提供选择。 Feuerman和Weiss提出了一个系统,其中学生被给予一个异质测试,共有125个可能的点。学生被要求尽可能回答所有的问题。在总点数加起来为100的问题的可能子集中,背包算法将确定哪个子集给每个学生最高的可能得分。 [8] 
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