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算法分析论文——回溯算法的应用
算法分析论文——回溯算法的应用
算法分析
回溯法
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算法分析论文——回溯算法的应用 包括算法的即便额概念，思想，回溯法应用及其在某些方面的改进
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属性约简是粗糙集理论的核心问题，为了获得更多更稳定的最小属性约简，根据决策粗糙集模型将最小属性约简问题转化为决策风险最小化问题，并给出了新的适应度函数计算方法；在此基础上利用回溯搜索算法较强的全局搜索性能，提出了基于回溯搜索算法的决策粗糙集属性约简算法；对UCI数据集的实验结果以及与其他约简算法的比较表明，该算法能够得到更多的最小属性约简，而且能够在多次运行中保持约简结果个数的稳定性。
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•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Beta pruning) 对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。各种
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回溯法(学习算法分析三)
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通过n后问题、电路板排列、符号三角形、旅行售货员问题、批处理作业调度、图的m着色、圆排列、最大团问题、装载问题和子集和等经典问题的学习掌握了回溯法的思想，学会了子集树和排列数组织并搜索解空间的方法，将学习源代码和心得与大家分享！
算法分析之 0_1背包问题回溯法
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用回溯法解0_1背包问题时，会用到状态空间树。在搜索状态空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当右子树有可能包含最优解时才进入右子树搜索，否则将右子树剪去。设r是当前剩余物品价值总和；cp是当前价值；bestp是当前最优价值。当cp+r≤bestp时，可剪去右子树。计算右子树中解的上界可以用的方法是将剩余物品依其单位重量价值排序，然后依次装入物品，直至装不下时，再装入该物品
我写的论文（TSP中的贪心法回溯算法）
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（TSP中的回溯算法） 算法描述 旅行售货员问题的解空间是一棵排列树。在递归算法中，当i=n时，当前扩展结点是排列树的叶结点的父结点。此时算法检测图G是否存在一条从顶点x[n-1]到顶点x[n]的边和一条从顶点x[n]到顶点1的边。如果这两条边都存在，则找到一条旅行售货员回路，此时，算法还需判断这条回路的费用是否优于当前已找到的最优回路的距离V。如果是，则必须更新当前最优值bestV和当前最优解b
算法与分析实验四：回溯法
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实验四：回溯法 【实验目的】 深入理解分治法的算法思想，应用分治法解决实际的算法问题。 【实验性质】 综合性实验 【实验内容与要求】 实验要求】 设下图G=(V,E)是一连通无向图，有3种颜色，用这些颜色为G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色，且相邻顶点颜色不同。试用回溯法设计一个算法，找出所有可能满足上述条件的着色法，如果这个图不能用3种颜色着色满足相邻顶点颜色互异的要求就给出否定的回答。
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