Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

рюкзак с разной прибылью и весом

У меня есть n предметов и m ранцев. У каждого предмета есть прибыль и вес, которые зависят от того, в какой рюкзак положить предмет. Например, для предмета 1 прибыль составляет 9 и 10 для рюкзаков m = 1 и 2 соответственно. Кроме того, вес предмета 1 равен 3 Кг и 4 кг для ранцев m = 1 и 2 соответственно. к какой категории ранцевых задач относится данная задача ?. Есть ли эффективный способ решения такой проблемы ?.

Я очень ценю вашу помощь.

knapsack-problem mathematical-optimization
18.08.2015

Ответы:


1

Это называется проблемой нескольких рюкзаков и также связано с проблемой упаковки в контейнеры. Некоторый поиск в Google должен дать вам некоторые базовые ссылки. Это NP-сложно, но есть неплохие алгоритмы.

19.08.2015
  • Я посмотрел на несколько задач о ранце МКП. Я думаю, что мой другой, потому что в MKP прибыль элемента n одинакова для всех рюкзаков, в то время как в моей задаче прибыль элемента n зависит от того, какой рюкзак положить в него. 19.08.2015
  • Понятно. Я подозреваю, что некоторые алгоритмы MKP могут быть адаптированы к вашему варианту, хотя вам придется подробно изучить их, чтобы понять это. 21.08.2015
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..