C++实现。对0/1背包问题应用3种方法（动态规划、回溯法、分支限界法）求解，通过一个规模较大的实例比较三种方法的求解速度。
对背包问题和完全背包问题应用动态规划和贪婪算法，通过实例比较求解速度。
随机生成500个0/1背包问题（问题规模可以相对较小），使用贪心算法和动态规划进行求解。
2022-05-19 23:26:40
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该函数试图求解 f(x) = 0，其中 f 是一个向量函数。 使用 Broyden 的伪牛顿方法，其中在每个迭代步骤更新近似雅可比行列式，不使用额外的函数评估。 可选边界将搜索保持在矩形区域内。 优化工具箱中的 fsolve 更强大，但缺少边界选项。
2022-04-14 22:57:56
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区间预测模型 (IPM) 提供了影响随机过程的不确定性的区间值表征。 由于情景理论，优化预测器的可靠性（未来样本将落在预测范围之外的概率）正式有界
2022-03-08 22:46:13
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二维码生成dll，ThoughtWorks.QRCode 1.0.4374.31614版本，可解决“索引超出了数组界限”问题
2022-02-24 17:48:09
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问题描述：给定一个容量为C的背包及n个重量为wi，价值
为p1的物品，要求把物品装入背包，是背包的价值最大，
此类问题为背包问题。物品或者装入背包，或者不装入背
包，称之为0/1被包问题
假设xi表示物品i被装入背包的情况，xi = 1表示物品装
入背包，xi = 0表示物品没装入背包，根据题目要求，有
下列约束函数
SUM(wi*xi) <= C,bestp = MAX(pi*xi) where 0 <= i < n
解决方法：0/1背包问题有多种解决方法，本实验用动态规
划，回溯，分支界限三种方法进行解题
2021-12-28 18:57:02
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