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分支限界法
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分支限界法常以广度优先或以最小耗费(最大效益)优先的方式搜索问题的解空间树,裁剪那些不能得到最优解的子树以提高搜索效率。
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步骤: ① 定义解空间(对解编码); ② 确定解空间的树结构; ③ 按BFS等方式搜索: a.每个活结点仅有一次机会变成扩展结点; b.由扩展结点生成一步可达的新结点; c.在新结点中,删除不可能导出最优解的结点;//限界策略 d.将剩余的新结点加入活动表(队列)中; e.从活动表中选择结点再扩展; //分支策略 f.直至活动表为空;
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队列式FIFO分支限界
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优先队列分支限界
0-1背包问题
装载问题
TSP问题
nl代表其当前所走路程的长度,Lb代表所有可行解的下界,即每一个节点的出边之和。 B(0,6)进队,其Lb=6的计算方式:找到邻接矩阵中每一行或者每一列除-1之外最小权值相加,即2+2+1+1=6。
回溯法与分支限界区别
回溯法与分支限界法
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求解目标不同:一般而言,回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解,而分支限界法的求解目标则是尽快地找出满足约束条件的一个解;
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搜索方法不同:回溯法使用深度优先方法搜索,而分支限界一般用宽度优先或最佳优先方法来搜索;
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对扩展结点的扩展方式不同:分支限界法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。活结点一旦成为扩展结点,就一次性产生其所有儿子结点
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存储空间的要求不同:分支限界法的存储空间比回溯法大得多,因此当内存容量有限时,回溯法成功的可能性更大。
回溯法与穷举法
穷举法:分解后检查。要将一个解的各个部分全部生成后,才检查是否满足条件,若不满足,则直接放弃该完整解,然后再尝试另一个可能的完整解,它并没有沿着一个可能的完整解的各个部分逐步回退生成解的过程。
回溯法:动态生成解空间。一个解的各个部分是逐步生成的,当发现当前生成的某部分不满足约束条件时,就放弃该步所做的工作,退到上一步进行新的尝试,而不是放弃整个解重来