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01背包问题毕业论文

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01背包问题毕业论文

毕业论文撰写以及毕业答辩期间有两件事,我认为很衰:

第一件事:评审老师质疑我的论文立意

研究生毕业答辩那天,当我介绍完我的课题的立意、试验和结论后,答辩组的老师居然质疑我这个课题怎么可以立项、完全不符合毕业的资格,气死姑奶奶我了,我还得也凭着这个课题发表了几篇文章,其中1篇还是EI的,最搞笑的是,你说我连毕业的资格都没有,最后我居然是以优秀毕业生的身份毕业的,气死你。

第二件事:答辩那天是大学闺蜜兼室友的结婚日

人生最美好的年华,莫过于大学四年。大学四年,最难忘的记忆,莫过于一起上课一起睡觉一起玩耍的室友。我们寝室四个人,虽然来自祖国的四面八方,安徽、陕西、四川和天津,但是相处甚好。我们曾经相约,无论谁的婚礼,其他三个人都必须到场。

燕子是三个室友中跟我关系最好的,大学毕业后,她选择了工作,我们仨选择了读研。当她通知我们结婚日期时,我还信誓旦旦地保证,一定出席,见证她人生最幸福最美丽的那一刻。可惜,计划赶不上变化,当答辩通知出来后,我瞬间就崩溃了。

纠结、挣扎、绝望,是我那时内心最真实的感受,也许你会觉得夸张,那是因为你不明白友谊的纯洁和一诺千金的含义。我想过各种办法,甚至各种转机,还是赶不上,最后不得不放弃,所幸燕子表示理解,体贴善良如她,还不停地安慰我,一直到我释怀。

1.0-1背包: 每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次): A.求最多可放入的重量。 NOIP2001 装箱问题 有一个箱子容量为v(正整数,o≤v≤20000),同时有n个物品(o≤n≤30),每个物品有一个体积 (正整数)。要求从 n 个物品中,任取若千个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。 l 搜索方法 procedure search(k,v:integer); {搜索第k个物品,剩余空间为v} var i,j:integer; begin if v=best then exit; {s[n]为前n个物品的重量和} if k<=n then begin if v>w[k] then search(k+1,v-w[k]); search(k+1,v); end; end; l DP F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志,为布尔型。 实现:将最优化问题转化为判定性问题 f [I, j] = f [ i-1, j-w[i] ] (w[I]<=j<=v) 边界:f[0,0]:=true. For I:=1 to n do For j:=w[I] to v do F[I,j]:=f[I-1,j-w[I]]; 优化:当前状态只与前一阶段状态有关,可降至一维。 F[0]:=true; For I:=1 to n do begin F1:=f; For j:=w[I] to v do If f[j-w[I]] then f1[j]:=true; F:=f1; End; B.求可以放入的最大价值。 F[I,j] 为容量为I时取前j个背包所能获得的最大价值。 F [i,j] = max { f [ i – w [ j ], j-1] + p [ j ], f[ i,j-1] } C.求恰好装满的情况数。 DP: Procedure update; var j,k:integer; begin c:=a; for j:=0 to n do if a[j]>0 then if j+now<=n then inc(c[j+now],a[j]); a:=c; end; 2.可重复背包 A求最多可放入的重量。 F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志,为布尔型。 状态转移方程为 f[I,j] = f [ I-1, j – w[I]*k ] (k=1.. j div w[I]) B.求可以放入的最大价值。 USACO 1.2 Score Inflation 进行一次竞赛,总时间T固定,有若干种可选择的题目,每种题目可选入的数量不限,每种题目有一个ti(解答此题所需的时间)和一个si(解答此题所得的分数),现要选择若干题目,使解这些题的总时间在T以内的前提下,所得的总分最大,求最大的得分。 *易想到: f[i,j] = max { f [i- k*w[j], j-1] + k*p[j] } (0<=k<= i div w[j]) 其中f[i,j]表示容量为i时取前j种背包所能达到的最大值。 *实现: Begin FillChar(f,SizeOf(f),0); For i:=1 To M Do For j:=1 To N Do If i-problem[j].time>=0 Then Begin t:=problem[j].point+f[i-problem[j].time]; If t>f[i] Then f[i]:=t; End; Writeln(f[M]); End. C.求恰好装满的情况数。 Ahoi2001 Problem2 求自然数n本质不同的质数和的表达式的数目。 思路一,生成每个质数的系数的排列,在一一测试,这是通法。 procedure try(dep:integer); var i,j:integer; begin cal; {此过程计算当前系数的计算结果,now为结果} if now>n then exit; {剪枝} if dep=l+1 then begin {生成所有系数} cal; if now=n then inc(tot); exit; end; for i:=0 to n div pr[dep] do begin xs[dep]:=i; try(dep+1); xs[dep]:=0; end; end; 思路二,递归搜索效率较高 procedure try(dep,rest:integer); var i,j,x:integer; begin if (rest<=0) or (dep=l+1) then begin if rest=0 then inc(tot); exit; end; for i:=0 to rest div pr[dep] do try(dep+1,rest-pr[dep]*i); end; {main: try(1,n); } 思路三:可使用动态规划求解 USACO1.2 money system V个物品,背包容量为n,求放法总数。 转移方程: Procedure update; var j,k:integer; begin c:=a; for j:=0 to n do if a[j]>0 then for k:=1 to n div now do if j+now*k<=n then inc(c[j+now*k],a[j]); a:=c; end; {main} begin read(now); {读入第一个物品的重量} i:=0; {a[i]为背包容量为i时的放法总数} while i<=n do begin a[i]:=1; inc(i,now); end; {定义第一个物品重的整数倍的重量a值为1,作为初值} for i:=2 to v do begin read(now); update; {动态更新} end; writeln(a[n]);

1楼的不是遗传算法吧!刚好做过这个遗传算法解背包问题的论文,给你回答啦~~独家哦,分数要给偶~~1、程序开发环境 开发环境:Visual C++6.0 (把Fortran程序改为VC) 操作系统:Windows 2003 Professional2、程序性能对比 运行时间与加速比(如表1所示)进程数p(个) 1 2 4 运行时间t(秒) 129s 78s 38s 加速比s 1.65 3.38 表1、运行时间与加速比3、程序运行结果: 实例数据: 假设物体的重量Weight、物体的收益Profit和背包的容量Contain 分别为:Weight={ 80,82,85,70,72, 70,66,50,55,25 , 50,55,40,48,50, 32,22,60,30,32 , 40,38,35,32,25, 28,30,22,50,30 , 45,30,60,50,20 , 65,20,25,30,10 , 20,25,15,10,10 , 10,4, 4, 2, 1 }Profit={ 220,208,198,192,180, 180,165,162,160,158, 155,130,125,122,120 , 118,115,110,105,101, 100,100,98, 96, 95, 90, 88, 82, 80, 77 , 75, 73, 72, 70, 69, 66, 65, 63, 60, 58, 56, 50, 30, 20, 15, 10, 8, 5, 3, 1}Contain=1000, 如何选择哪些物品装入该背包可使得在背包的容量约束限制之内所装物品的总价值最大? 传统的算法(动态规划、递归回溯法和贪心算法所得结果: 总价值为3077 , 总重量为999。 2001年张铃,张钹教授在计算机学报上发表的《佳点集遗传算法》所得结果 总价值为3103, 总重量为1000。 我们算法所得结果: 总价值为3103, 总重量为1000。 我们所求得最优解的个体分配情况为:11010 10111 10110 11011 01111 11101 00001 01001 10000 01000算法 最大迭代次数 总价值为 总重量为 传统的算法 400 3077 999 佳点集算法 70 3103 1000 遗传算法 75 3103 1000 // knapsack.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include #include #include #include #include #include // 重要常量参数#define popsize 200 //种群的规模#define pc 0.618 //杂交概率#define pm 0.03 //变异概率#define lchrom 50 //染色体长度#define maxgen 1000 //最大进化代数struct population{ unsigned int chrom[lchrom]; //染色体 double weight; //背包重量 double fitness; //适应度 unsigned int parent1,parent2,cross; //双亲、交叉点};//新生代种群、父代种群struct population oldpop[popsize],newpop[popsize]; //背包问题中物体重量、收益、背包容量int weight[lchrom],profit[lchrom],contain; //种群的总适应度、最小、最大、平均适应度 double sumfitness,minfitness,maxfitness,avgfitness;//计算适应度时使用的 惩罚函数系数double alpha;//一个种群中最大和最小适应度的个体int minpop,maxpop; /* 读入背包信息,并且计算惩罚函数系数 */void read_infor(){ FILE *fp; int j; //获取背包问题信息文件 if ((fp=fopen("knapsack.txt","r"))==NULL) { //读取文件失败 AfxMessageBox("The file is not found",MB_OK,NULL); return; } //读入物体收益信息 for (j=0;jmaxfitness)&&((int)(tmp_fit*10)%10==0)) { maxfitness=pop[i].fitness; maxpop=i; } //选择种群中最小适应度的个体 if (tmp_fitoldmax) { report(newpop,gen); } //保存新生代种群的信息到老一代种群信息空间 memcpy(&oldpop,&newpop,popsize*sizeof(struct population)); } printf("It is over."); getch();}

毕业论文答辩那天,跟我的心理咨询师考试是同一天,算不算是很衰的事情?

那是好几年前的事情了,当时我是大四的学生,一直在忙着毕业论文 毕业答辩的事情,而恰好,报考的心理咨询师考试,最后确认下来的考试时间,居然就是答辩的那天。

一开始收到消息的时候,我的人是懵逼的。

那我是心理咨询师考试比较重要呢,还是毕业答辩比较重要呢?

后来跟老师商量了一下,决定就先去考试,毕竟是全国的考试,不可能因为我一个人而更改时间,如果我要再考的话,就只能等到明年的考试时间。

同时也跟学校申请了暂缓毕业答辩。不过,正常的准备还是要做。

为了考试,每天都必须刷心理咨询师考试的试题,刷完题之后晚上还要总结,看看哪些知识点,哪些技能还需要巩固加强,哪些方面还需要再学习一下。

毕业论文写得差不多了,给老师拿去修改,老师也给予了肯定。然后开始制作ppt,我的ppt跟现在的ppt比较起来,没有什么高大上的特效,没有什么酷炫的版面,只有简简单单的架构,说明我为什么要写这个论文课题,是怎么写的,得出了什么结论,有哪些缺陷……给老师看过,老师说可以,就这样吧。然后我就安心备考了。把毕业答辩的事情暂时放下来,不过自己还是打印多了两份毕业论文,把毕业答辩的ppt随身带在背包里。

因为考试地点跟我所在的大学是跨省的关系,所以我们提前一天就去考点了。

在考点附近的国安宾馆住宿,然后收拾下榻之后,又是一番备战。还记得那天晚上,我们级的几个心理学的朋友,跟我这个教育学的一起混着,在互相考察背诵那些心理学的知识跟技能,分析案例,提醒别人自己遇到的易错点……

说实话吧,大学四年的学习,教育学跟心理学相关,加上我们宿舍六个人,就有三个是心理学专业的,所以考试可以说难度并没有那么大,而且通过率低是相对的,只要自己分数足够,答案正确,怎么样,都会通过……

不过当时考完已经没有心情了。其他人都还在打算在那边玩的时候,我已经搭上回学校的车了。打算赶着最后的时间,看看能不能完成答辩。

回到学校的时候,是下午的五点多,赶到答辩教室的时候,其他同学已经基本答辩完毕了。

我算是最后一个吧?

跟在现场做助理的老师说明情况,跟院长讲了一下缘由。院长跟教授都同意了,我是最后一个。

还好,我的ppt跟论文也准备着一直放在背包。

把准备好的论文给了老师,然后上多媒体讲台,打开ppt……开始毕业答辩流程……

最后,答辩顺利通过,心理咨询师考试也是。

其实很多时候,衰这个东西,真的不仅仅是运气问题,也是个人能力与选择的问题。不要怪运气,自己多努力一点,实际上,运气也会照顾你的。抱怨的话,反而会让运气越来越糟糕。你觉得呢?

背包问题的毕业论文

为什么有些学历不高的甚至没上过大学的人也能找到好工作甚至工资比大学生高多了?

因为:

本科早就泛滥,别说你只是区区本科生,就是研究生又如何?什么学校的研究生?什么专业?学的如何?读研期间有发过A 区论文? 个人有国家专利或获奖?学历只代表学习经历,仅此而已,90% 以上的本科院校和专业,并不能学到啥;说得难听点,不少大学毕业生毕业后跟没头苍蝇一样,没理想、没目标、没规划、没知识和技能,而且多数都眼高手低、自己是谁都不知道,这样的人要他干嘛?!你说你学英语的,结果连专八都没过,口语蹩脚的跟天生哑巴一样,翻译一段话都狗屁不通;你说你是学计算机的,结果背包问题不知道,广度优先算法不知道;大学生?先问问你能为企业带来什么价值?能为企业做什么贡献再给你自己贴上大学生标签吧!如果这也不会,那也不会,要你干嘛? 还不如招个干活的中专生;研发的话,只要博士,要你个本科能做什么?当然,本科和本科是有天大区别的;清华、北大、中科大、复旦、浙大等重点学科的优秀本科生也是本科,烂二本的本科也是本科,区别大的去了。不是所有的本科生都是名符其实的本科生,就像不是所有龙都是名符其实的龙一样,土龙虽然也叫龙,那只是蚯蚓的别称罢了!!优秀的本科生,基本上集中在C9、985、211和南方科技大学、中科院大学、宁波诺丁汉大学、上海科技大学等少数拔尖一本院校;毕业后多数进入世界或国内知名院校深造,或进入较好单位学习和为祖国、为人民服务。我是某C9 院校毕业的小硕,没什么能力,但也看不惯扯高气扬、自以为是的某些本科生。不要拿学历说是。论学历,曹德旺、华罗庚、李嘉诚等都没啥学历,但更大的大学在心里、在社会、在各人修为和操心,在坚持和持之以恒的追求中。而不是你四年喝的那点墨水,到底喝了多少,自己心里没点B数?

在这个科技发展迅速的社会,人们出行的方式发生了迅速变化,汽车出行成为了普遍,所以从事这一行业是非常不错的。

还有三个月就是毕业生们答辩的时间了,但是很多毕业生们目前连选题都还没有选好。时间紧迫,我立马为大家精心整理了一些大学数学系本科毕业论文题目,供毕业生们参考! 1、导数在不等式证明中的应用 2、导数在不等式证明中的应用 3、导数在不等式证明中的应用 4、等价无穷小在求函数极限中的应用及推广 5、迪克斯特拉(Dijkstra)算法及其改进 6、第二积分中值定理“中间点”的性态 7、对均值不等式的探讨 8、对数学教学中开放题的探讨 9、对数学教学中开放题使用的几点思考 10、对现行较普遍的彩票发行方案的讨论 11、对一定理证明过程的感想 12、对一类递推数列收敛性的讨论 13、多扇图和多轮图的生成树计数 14、多维背包问题的扰动修复 15、多项式不可约的判别方法及应用 16、多元函数的极值 17、多元函数的极值及其应用 18、多元函数的极值及其应用 19、多元函数的极值问题 20、多元函数极值问题 21、二次曲线方程的化简 22、二元函数的单调性及其应用 23、二元函数的极值存在的判别方法 24、二元函数极限不存在性之研究 25、反对称矩阵与正交矩阵、对角形矩阵的关系 26、反循环矩阵和分块对称反循环矩阵 27、范德蒙行列式的一些应用 28、方阵A的伴随矩阵 29、放缩法及其应用 30、分块矩阵的应用 31、分块矩阵行列式计算的若干方法 32、辅助函数在数学分析中的应用 33、复合函数的可测性 34、概率方法在其他数学问题中的应用 35、概率论的发展简介及其在生活中的若干应用 36、概率论在彩票中的应用 37、概率统计在彩票中的应用 38、概率统计在实际生活中的应用 39、概率在点名机制中的应用 40、高阶等差数列的通项,前n项和公式的探讨及应用 41、给定点集最小覆盖快速近似算法的进一步研究及其应用 42、关联矩阵的一些性质及其应用 43、关于Gauss整数环及其推广 44、关于g-循环矩阵的逆矩阵 45、关于二重极限的若干计算方法 46、关于反函数问题的讨论 47、关于非线性方程问题的求解 48、关于函数一致连续性的几点注记 49、关于矩阵的秩的讨论 _ 50、关于两个特殊不等式的推广及应用 51、关于幂指函数的极限求法 52、关于扫雪问题的数学模型 53、关于实数完备性及其应用 54、关于数列通项公式问题探讨 55、关于椭圆性质及其应用地探究、推广 56、关于线性方程组的迭代法求解 57、关于一类非开非闭的商映射的构造 58、关于一类生态数学模型的几点思考 59、关于圆锥曲线中若干定值问题的求解初探 60、关于置信区间与假设检验的研究 61、关于周期函数的探讨 62、函数的一致连续性及其应用 63、函数定义的发展 64、函数级数在复分析中与在实分析中的关系 65、函数极值的求法 66、函数幂级数的展开和应用 67、函数项级数的收敛判别法的推广和应用 68、函数项级数一致收敛的判别 69、函数最值问题解法的探讨 70、蝴蝶定理的推广及应用 71、化归中的矛盾分析法研究 72、环上矩阵广义逆的若干性质 73、积分中值定理的再讨论 74、积分中值定理正反问题‘中间点’的渐近性 75、基于高中新教材的概率学习 76、基于最优生成树的'海底油气集输管网策略分析 77、级数求和的常用方法与几个特殊级数和 78、级数求和问题的几个转化 79、级数在求极限中的应用 80、极限的求法与技巧 81、极值的分析和运用 82、极值思想在图论中的应用 83、几个广义正定矩阵的内在联系及其区别 84、几个特殊不等式的巧妙证法及其推广应用 85、几个重要不等式的证明及应用 86、几个重要不等式在数学竞赛中的应用 87、几种特殊矩阵的逆矩阵求法

毕业论文01

01 大专毕业论文的写作,首先得确认你要写的题目,先命名;然后,就要开始收集相关的一些题材,相关的数据在摘要中加以说明;其次,摘要写完后就要准备关健词了;然后,开始写大标题,也就是一级标题;再然后,写第二个一级标题;接着,写第三个一级标题;最后,就是参考文献。

撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施,也是提高教学质量的重要环节。大学生在毕业前都必须完成毕业论文的撰写任务。申请学位必须提交相应的学位论文,经答辩通过后,方可取得学位。可以这么说,毕业论文是结束大学学习生活走向社会的一个中介和桥梁。

大专毕业论文的进行步骤:

1、收集资料论文的写作需要收集大量的资料,资料的质量也在一定程度上决定了论文内容的质量。好的资料可以给论文的拔高论文的思想水平、提高论文的写作能力,也是论文的充分论据。

2、列出框架论文的框架就好比骨架,没有框架的支撑,文章就是一盘散沙,根据文章的章节列出文中各个部分需要解决的问题就是框架的组成。

3、填充内容骨架有了就可以开始着手填充血肉,而论文的内容是否饱满就要取决于填充的血肉是否能真正的说明问题,前期收集的资料都可以是文中的内容,使用得当能对文中的主题进行很好的支撑,但是要注意过度的引用可能会带来查重的抄袭问题。

大专毕业论文的写作步骤:

1、首先,你得确认你要写的题目,先命名。比如:浅析企业应收账款;也可以写银行存款;库存现金等等。

2、然后,就要开始收集相关的一些题材,相关的数据在摘要中加以说明。摘要的字数由你所在学校规定。比如:应收账款作为企业的一个常用科目,它在企业的运行过程中起到非常重要的作用,这个一科目的数据将直接影响企业的利润等。

3、其次,摘要写完后就要准备关健词了。关健词你可以把论文写完后再写。

4、然后,开始写大标题,也就是一级标题。第一个标题你应该写:它是什么?比如:应收账款的基本介绍。

5、再然后,写第二个一级标题。第二个标题你应该写:它有什么问题?比如:应收账款在企业的运行过程中存在的什么问题?

6、接着,写第三个一级标题。第三个标题你应该写:该如何解决它?比如:针对以上应收账款的问题,我认为该这样解决它。对你第二个标题内所提出它存在的问题一一解决,同时再加上你的看法等等。

7、最后,就是参考文献。参考文献的数量也是你所在学校所规定的数量,你可以在网上搜索论文期刊。期刊的网站有很多,一搜就能搜很多出来。然后再挑几个比较常见的又与应收账款相关的词写在关健词处。

研究生学位论文是研究生科研工作的全面总结,是描述其研究成果、代表其研究水平的重要学术文献资料,是申请和授予相应学位的基本依据。论文撰写应符合国家及各专业部门制定的有关标准,符合汉语语法规范。硕士学位论文的字数应控制在4万左右,博士学位论文的字数应控制在8万左右。为了保证学位论文质量,使研究生学位论文的撰写工作规范化、标准化,特制定本规范。一、一般格式和顺序学位论文由三部分组成:前置部分、主体部分、附录部分。(一)前置部分1. 封面:封面是论文的外表面,提供应有的信息,并起保护作用。论文除应有封面外还应有扉页。2. 声明:包括“学位论文原创性声明”和“学位论文知识产权声明书”。3. 中文摘要:论文第一页为中文摘要,内容应包括研究目的、研究方法、成果和结论等,要突出本论文的新见解(硕士)和创造性成果(博士)。为了方便文献检索,应在摘要下方另起一行注明论文的关键词(3-5个)。4. 英文摘要:中文摘要后为英文摘要,内容为中文摘要的翻译。5. 目录:应是论文的提纲,由论文的章、节、附录、题录等的序号、名称和页码组成,另起一页,排在摘要之后,章、节、条分别以1、1.1 、1.1.2等数字依次标出。6. 主要符号表:如果论文中使用了大量的符号、标志、缩略词、专门计量单位、自定义名词和术语等,应编写成主要符号表。若上述符号和缩略词使用数量不多,可以不设专门的符号表,而在论文中出现时加以说明。(二)主体部分1. 引言(第一章):在论文正文前,内容包括该研究工作在国民经济中的实用价值与理论意义、本研究主题范围内国内外已有文献的综述、论文所要解决的问题等。2. 正文:是学位论文的主体。内容一般包括理论分析、计算方法、实验装置和测试方法、经过整理加工的实验结果的分析讨论、与理论计算结果的比较、本研究方法与已有研究方法的比较等。论文中引用他人的观点、数据、结论等,应在相应位置以上标的形式注明参考文献号码。3. 结论(最后一章):结论是全文经过分析、推理、判断和归纳形成的总观点,应该明确、精练、完整、准确,要着重介绍研究生本人的独立见解和创造性成果及其在本学科领域中的地位和作用。(三)附录部分1. 参考文献:只列作者直接阅读过、在正文中被引用过、正式发表的文献资料。硕士论文参考文献数量应不少于30篇,博士论文参考文献数量应不少于100篇。参考文献一律放在论文结论后,不得放在各章后。2. 附录:主要包括(1)正文内不便列出的冗长公式推导;便于他人阅读的辅助性数学工具或表格;重复性数据、图表;计算程序及说明;计算机软件类设计验收报告等。(2)在读期间所发表的与学位论文内容相关的学术论文以及获得的科研成果。3. 致谢:致谢对象限于在学术方面对论文的完成有较重要帮助的团体和个人。

二、书写要求及注意事项(一)封面1. 题目:题目应是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合,一般不宜超过20个汉字。题目所用每一词必须考虑到有助于选定关键词、编制题录、索引等二次文献可供检索的特定实用信息,应避免使用不常见的缩略词、首字母缩写字、字符、代号和公式等。论文用作国际交流,应有外文(多用英文)题目。外文题目一般不宜超过10个实词。学位论文一般不设副标题。2. 学科专业:以国务院学位办公布的专业目录中的学科专业为准,一般为二级学科;职业学位研究生应填写相应的职业学位专业(领域)名称,以国务院学位办公布的专业(领域)为准。3. 指导教师:工程硕士研究生必须填写两名导师(一名校内导师,另一名为企业导师)。4. 扉页:扉页的内容主要包括中、英文论文题目,研究生姓名、专业、研究方向、指导教师姓名、职称及论文完成日期、答辩日期。封面及扉页格式见附件1、附件2。

计算机求解背包问题的研究论文

1楼的不是遗传算法吧!刚好做过这个遗传算法解背包问题的论文,给你回答啦~~独家哦,分数要给偶~~1、程序开发环境 开发环境:Visual C++6.0 (把Fortran程序改为VC) 操作系统:Windows 2003 Professional2、程序性能对比 运行时间与加速比(如表1所示)进程数p(个) 1 2 4 运行时间t(秒) 129s 78s 38s 加速比s 1.65 3.38 表1、运行时间与加速比3、程序运行结果: 实例数据: 假设物体的重量Weight、物体的收益Profit和背包的容量Contain 分别为:Weight={ 80,82,85,70,72, 70,66,50,55,25 , 50,55,40,48,50, 32,22,60,30,32 , 40,38,35,32,25, 28,30,22,50,30 , 45,30,60,50,20 , 65,20,25,30,10 , 20,25,15,10,10 , 10,4, 4, 2, 1 }Profit={ 220,208,198,192,180, 180,165,162,160,158, 155,130,125,122,120 , 118,115,110,105,101, 100,100,98, 96, 95, 90, 88, 82, 80, 77 , 75, 73, 72, 70, 69, 66, 65, 63, 60, 58, 56, 50, 30, 20, 15, 10, 8, 5, 3, 1}Contain=1000, 如何选择哪些物品装入该背包可使得在背包的容量约束限制之内所装物品的总价值最大? 传统的算法(动态规划、递归回溯法和贪心算法所得结果: 总价值为3077 , 总重量为999。 2001年张铃,张钹教授在计算机学报上发表的《佳点集遗传算法》所得结果 总价值为3103, 总重量为1000。 我们算法所得结果: 总价值为3103, 总重量为1000。 我们所求得最优解的个体分配情况为:11010 10111 10110 11011 01111 11101 00001 01001 10000 01000算法 最大迭代次数 总价值为 总重量为 传统的算法 400 3077 999 佳点集算法 70 3103 1000 遗传算法 75 3103 1000 // knapsack.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include #include #include #include #include #include // 重要常量参数#define popsize 200 //种群的规模#define pc 0.618 //杂交概率#define pm 0.03 //变异概率#define lchrom 50 //染色体长度#define maxgen 1000 //最大进化代数struct population{ unsigned int chrom[lchrom]; //染色体 double weight; //背包重量 double fitness; //适应度 unsigned int parent1,parent2,cross; //双亲、交叉点};//新生代种群、父代种群struct population oldpop[popsize],newpop[popsize]; //背包问题中物体重量、收益、背包容量int weight[lchrom],profit[lchrom],contain; //种群的总适应度、最小、最大、平均适应度 double sumfitness,minfitness,maxfitness,avgfitness;//计算适应度时使用的 惩罚函数系数double alpha;//一个种群中最大和最小适应度的个体int minpop,maxpop; /* 读入背包信息,并且计算惩罚函数系数 */void read_infor(){ FILE *fp; int j; //获取背包问题信息文件 if ((fp=fopen("knapsack.txt","r"))==NULL) { //读取文件失败 AfxMessageBox("The file is not found",MB_OK,NULL); return; } //读入物体收益信息 for (j=0;jmaxfitness)&&((int)(tmp_fit*10)%10==0)) { maxfitness=pop[i].fitness; maxpop=i; } //选择种群中最小适应度的个体 if (tmp_fitoldmax) { report(newpop,gen); } //保存新生代种群的信息到老一代种群信息空间 memcpy(&oldpop,&newpop,popsize*sizeof(struct population)); } printf("It is over."); getch();}

下面是引用的一段说明,有背包问题的描述以及各种算法的代码,当然有些是VB的,有些是C++的,我觉得听全面的,希望对你有所帮助。1)登山算法 用登山算法求解背包问题 function []=DengShan(n,G,P,W) %n是背包的个数,G是背包的总容量,P是价值向量,W是物体的重量向量 %n=3;G=20;P=[25,24,15];W2=[18,15,10];%输入量 W2=W; [Y,I]=sort(-P./W2);W1=[];X=[];X1=[]; for i=1:length(I) W1(i)=W2(I(i)); end W=W1; for i=1:n X(i)=0; RES=G;%背包的剩余容量 j=1; while W(j)<=RES X(j)=1; RES=RES-W(j); j=j+1; end X(j)=RES/W(j); end for i=1:length(I) X1(I(i))=X(i); end X=X1; disp('装包的方法是');disp(X);disp(X.*W2);disp('总的价值是:');disp(P*X'); 时间复杂度是非指数的 2)递归法 先看完全背包问题 一个旅行者有一个最多能用m公斤的背包,现在有n种物品,每件的重量分别是W1,W2,...,Wn, 每件的价值分别为C1,C2,...,Cn.若的每种物品的件数足够多. 求旅行者能获得的最大总价值。 本问题的数学模型如下: 设 f(x)表示重量不超过x公斤的最大价值, 则 f(x)=max{f(x-i)+c[i]} 当x>=w[i] 1<=i<=n 可使用递归法解决问题程序如下: program knapsack04; const maxm=200;maxn=30; type ar=array[0..maxn] of integer; var m,n,j,i,t:integer; c,w:ar; function f(x:integer):integer; var i,t,m:integer; begin if x=0 then f:=0 else begin t:=-1; for i:=1 to n do begin if x>=w[i] then m:=f(x-i)+c[i]; if m>t then t:=m; end; f:=t; end; end; begin readln(m,n); for i:= 1 to n do readln(w[i],c[i]); writeln(f(m)); end. 说明:当m不大时,编程很简单,但当m较大时,容易超时. 4.2 改进的递归法 改进的的递归法的思想还是以空间换时间,这只要将递归函数计算过程中的各个子函数的值保存起来,开辟一个 一维数组即可 程序如下: program knapsack04; const maxm=2000;maxn=30; type ar=array[0..maxn] of integer; var m,n,j,i,t:integer; c,w:ar; p:array[0..maxm] of integer; function f(x:integer):integer; var i,t,m:integer; begin if p[x]<>-1 then f:=p[x] else begin if x=0 then p[x]:=0 else begin t:=-1; for i:=1 to n do begin if x>=w[i] then m:=f(i-w[i])+c[i]; if m>t then t:=m; end; p[x]:=t; end; f:=p[x]; end; end; begin readln(m,n); for i:= 1 to n do readln(w[i],c[i]); fillchar(p,sizeof(p),-1); writeln(f(m)); end. 3)贪婪算法 改进的背包问题:给定一个超递增序列和一个背包的容量,然后在超递增序列中选(只能选一次)或不选每一个数值,使得选中的数值的和正好等于背包的容量。 代码思路:从最大的元素开始遍历超递增序列中的每个元素,若背包还有大于或等于当前元素值的空间,则放入,然后继续判断下一个元素;若背包剩余空间小于当前元素值,则判断下一个元素 简单模拟如下: #define K 10 #define N 10 #i nclude #i nclude void create(long array[],int n,int k) {/*产生超递增序列*/ int i,j; array[0]=1; for(i=1;i=0;i--)/*遍历超递增序列中的每个元素*/ { if(r>=array[i])/*如果当前元素还可以放入背包,即背包剩余空间还大于当前元素*/ { r=r-array[i]; cankao[i]=1; } else/*背包剩余空间小于当前元素值*/ cankao[i]=0; } } void main() { long array[N]; int cankao[N]={0}; int i; long value,value1=0; clrscr(); create(array,N,K); output(array,N); printf("\nInput the value of beibao:\n"); scanf("%ld",&value); beibao(array,cankao,value,N); for(i=0;i #i nclude void create(long array[],int n,int k) { int i,j; array[0]=1; for(i=1;i=0;i--) { if(r>=array[i]) { r=r-array[i]; cankao[i]=1; } else cankao[i]=0; } } int beibao1(long array[],int cankao[],long value,int n) {/*贪婪算法*/ int i; long value1=0; for(i=n-1;i>=0;i--)/*先放大的物体,再考虑小的物体*/ if((value1+array[i])<=value)/*如果当前物体可以放入*/ { cankao[i]=1;/*1表示放入*/ value1+=array[i];/*背包剩余容量减少*/ } else cankao[i]=0; if(value1==value) return 1; return 0; } void main() { long array[N]; int cankao[N]={0}; int cankao1[N]={0}; int i; long value,value1=0; clrscr(); create(array,N,K); output(array,N); printf("\nInput the value of beibao:\n"); scanf("%ld",&value); beibao(array,cankao,value,N); for(i=0;i=wi时: f(i,j)=max{f(i+1,j),f(i+1,j-wi)+vi} ①式 当0<=j

背包问题是组合优化学科中一个经典而著名的问题,它的研究价值不言而喻,吸引了众多专家学者从各个角度开展对其的研究工作,各种算法设计思想也应运而生。由于背包问题的NP完全性,如何在算法的时间效率和求解精度上取得有效的平衡,成为背包问题算法设计主要的考虑因素。数据挖掘是近几年信息领域发展最快的技术之一。由于数据挖掘具有强大的发现有用知识的功能,可以利用它来发现背包问题解的相似的状态空间,然后进行约减,从而克服背包问题的NP困难性。背包问题,是用来介绍动态规划算法最经典的例子,网上关于01背包问题的讲解也很多,我写这篇文章力争做到用最简单的方式,最少的公式把01背包问题讲解透彻。01背包的状态转换方程 f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi( j >= Wi ), f[i-1,j] }f[i,j]表示在前i件物品中选择若干件放在承重为 j 的背包中,可以取得的最大价值。Pi表示第i件物品的价值。决策:为了背包中物品总价值最大化,第 i件物品应该放入背包中吗 ?

财务外包问题毕业论文

你好,帮你来分析好就是

我这有些选题,你自己看下,自己参考参考下。1 企业碳会计体系的构建及其有效性检验2 跨国财务会计外包风险识别、评价与应对3 企业碳排放权会计核算研究4 研发支出会计政策选择动机的研究5 我国上市公司的金融资产公允价值计量的会计信息含量实证研究6 XBRL应用推广与我国会计信息化人才培养调研分析7 商誉后续计量方法对会计信息影响研究8 基于能力本位的高职《财务会计》课程设计研究9 合同能源管理的会计核算问题探究10 董事会特征与会计信息质量相关性研究——基于我国创业板上市公司的经验证据11 基于绩效评价导向的政府会计体系改革研究12 XBRL对会计信息质量的影响研究13 演化经济学视角下的会计准则变迁研究14 股份支付会计问题研究15 基于权责发生制确认基础的政府会计改革研究16 失独家庭特别社会保障基金的会计核算与监督17 轻资产公司执行商誉会计准则有关问题探讨18 会计准则变迁、盈余管理与审计意见19 宁夏银行会计操作风险管理研究20 董事会特征对我国上市公司会计信息披露质量的影响研究二1 基于金融危机史的会计准则变迁研究2 会计行为选择的经济后果研究3 基于内部控制的会计信息质量提升路径研究4 瑞和装饰IPO股份支付会计应用的影响案例分析5 碳排放权交易的相关会计问题研究6 基于生命周期理论的企业社会责任会计信息披露评价研究7 我国上市公司资本结构与会计稳健性的关系研究8 上市公司会计盈余、现金流量的价值相关性实证研究9 公司治理对会计稳健性影响的实证研究10 政治关联、会计稳健性与过度投资——基于中国A股上市民营企业的经验证据11 碳排放权交易会计问题研究12 中小学新旧会计制度的比较与存在问题分析13 我国上市公司会计信息质量与资源配置效率研究14 社会信任度对会计舞弊的影响研究——基于A股上市公司的经验证据15 XBRL的应用对我国上市公司会计信息质量的影响研究16 反向购买中的会计相关问题研究17 低碳经济下我国火电企业环境会计的应用研究18 物料流量成本会计及其应用研究——以某污水处理厂为例19 会计稳健性对融资成本影响的研究20 中职学校会计专业教学的个案研究三1 基于KPI的ZG研究院会计人员绩效考核体系研究2 我国高等院校会计信息系统的改进研究3 上市公司股权性质、政府补助与会计稳健性研究4 分析师关注、职业声誉对会计信息透明度的影响研究5 会计稳健性对我国民营上市公司债务融资影响的实证研究6 会计信息透明度对创业板高管减持信息优势的影响研究7 政府会计改革目标定位及路径选择——基于公共受托责任视角下的系统动力学分析8 会计稳健性对民营上市公司非效率投资的影响研究9 基础会计考试管理系统的设计与实现10 R&D支出会计行为的价值相关性研究——来自中国资本市场的证据11 基于治理环境的上市公司会计信息价值相关性分析12 政府关系、法律环境与会计稳健性13 会计稳健性对中国上市公司融资成本影响的研究14 中职会计专业课程体系重构初探15 中职学校职业指导实践研究——以广州市贸易职业高级中学会计专业为例16 企业反向购买间接上市的会计处理研究17 反倾销视角下我国企业会计预警体系研究18 创始人更迭对会计稳健性的影响研究19 租赁会计准则若干理论问题研究20会计从业资格考试在线学习系统的设计与实现

这个我之前坐过

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