Zawartość
- Definicja - Co oznacza problem plecakowy?
- Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
- Techopedia wyjaśnia problem plecaka
Definicja - Co oznacza problem plecakowy?
Problem plecakowy to problem optymalizacji służący do zilustrowania problemu i rozwiązania. Jego nazwa pochodzi od scenariusza, w którym jeden jest ograniczony liczbą przedmiotów, które można umieścić w plecaku o stałym rozmiarze. Biorąc pod uwagę zestaw przedmiotów o określonych wagach i wartościach, celem jest uzyskanie jak największej wartości do plecaka, biorąc pod uwagę ograniczenie ciężaru plecaka.
Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
Techopedia wyjaśnia problem plecaka
Problem plecakowy jest przykładem kombinacyjnego problemu optymalizacji, tematu w matematyce i informatyce na temat znajdowania optymalnego obiektu wśród zestawu obiektów. Jest to problem, który był badany od ponad wieku i jest często stosowanym przykładem problemu w kombinatorycznej optymalizacji, gdzie istnieje potrzeba optymalnego obiektu lub rozwiązania skończonego, w którym wyczerpujące wyszukiwanie nie jest możliwe. Problem można znaleźć w rzeczywistych scenariuszach, takich jak alokacja zasobów w ograniczeniach finansowych, a nawet przy wyborze inwestycji i portfeli. Można go również znaleźć w takich dziedzinach, jak matematyka stosowana, teoria złożoności, kryptografia, kombinatoryka i informatyka. Jest to z pewnością najważniejszy problem w logistyce.
W przypadku problemu plecakowego dane przedmioty mają co najmniej dwa atrybuty - wartość przedmiotu, która wpływa na jego ważność oraz wagę lub objętość przedmiotu, która jest jego aspektem ograniczającym. Ponieważ wyczerpujące wyszukiwanie nie jest możliwe, problemy można podzielić na mniejsze pod-problemy i uruchomić rekurencyjnie. Nazywa się to optymalną podstrukturą. Dotyczy to tylko jednego przedmiotu na raz, a bieżąca waga nadal dostępna w plecaku. Rozwiązujący problemy musi jedynie zdecydować, czy wziąć przedmiot, czy nie, w oparciu o wagę, którą nadal można zaakceptować. Jednak jeśli jest to program, ponowne obliczenia nie są niezależne i spowodowałyby problemy. Tutaj można zastosować techniki programowania dynamicznego. Rozwiązania każdego podproblemu są przechowywane, więc obliczenia musiałyby nastąpić tylko raz.