分支限界法課件

第六章分支限界法理解分支限界法的剪枝搜索策略。掌握分支限界法的算法框架隊列式(FIFO)分支限界法優(yōu)先隊列式分支限界法第六章分支限界法理解分支限界法的剪枝搜索策略。第五章分支限界法通過應用范例學習分支限界法的設計策略。單源最短路徑問題裝載問題；布線問題0-1背包問題；最大團問題；旅行售貨員問題電路板排列問題批處理作業(yè)調度問題第五章分支限界法通過應用范例學習分支限界法的設計策略。分支限界法的基本思想分支限界法與回溯法（1）求解目標：回溯法的求解目標是找出解空間樹中滿足約束條件的所有解，而分支限界法的求解目標則是找出滿足約束條件的一個解，或是在滿足約束條件的解中找出在某種意義下的最優(yōu)解。（2）搜索方式的不同：回溯法以深度優(yōu)先的方式搜索解空間樹;而分支限界法則以廣度優(yōu)先或以最小耗費優(yōu)先的方式搜索解空間樹。

分支限界法的基本思想分支限界法與回溯法（1）求解目標：回溯法分支限界法的基本思想分支限界法常以廣度優(yōu)先或以最小耗費（最大效益）優(yōu)先的方式搜索問題的解空間樹。對已處理的各結點根據限界函數估算目標函數的可能取值，從中選取使目標函數取得極值（極大/極?。┑慕Y點優(yōu)先進行廣度優(yōu)先搜索不斷調整搜索方向，盡快找到解。特點：限界函數常基于問題的目標函數，適用于求解最優(yōu)化問題。分支限界法的基本思想分支限界法常以廣度優(yōu)先或以最小耗分支限界法的基本思想此后，從活結點表中取下一結點成為當前擴展結點，并重復上述結點擴展過程。這個過程一直持續(xù)到找到所需的解或活結點表為空時為止。在分支限界法中，每一個活結點只有一次機會成為擴展結點?；罱Y點一旦成為擴展結點，就一次性產生其所有兒子結點。在這些兒子結點中，導致不可行解或導致非最優(yōu)解的兒子結點被舍棄，其余兒子結點被加入活結點表中。分支限界法的基本思想此后，從活結點表中取下一結點成為分支限界法的基本思想常見的兩種分支限界法（1）隊列式(FIFO)分支限界法按照隊列先進先出（FIFO）原則選取下一個結點為擴展結點。（2）優(yōu)先隊列式分支限界法按照優(yōu)先隊列中規(guī)定的優(yōu)先級選取優(yōu)先級最高的結點成為當前擴展結點。分支限界法的基本思想常見的兩種分支限界法（1）隊列式(FIF解空間樹的動態(tài)搜索（1）回溯求解0/1背包問題，雖剪枝減少了搜索空間，但整個搜索按深度優(yōu)先機械進行，是盲目搜索（不可預測本結點以下的結點進行的如何）。（2）回溯求解TSP也是盲目的（雖有目標函數，也只有找到一個可行解后才有意義）解空間樹的動態(tài)搜索（1）回溯求解0/1背包問題，雖剪枝減少了解空間樹的動態(tài)搜索分支限界法首先確定一個合理的限界函數，并根據限界函數確定目標函數的界[down,up]；然后按照廣度優(yōu)先策略遍歷問題的解空間樹，在某一分支上，依次搜索該結點的所有孩子結點，分別估算這些孩子結點的目標函數的可能取值（對最小化問題，估算結點的down，對最大化問題，估算結點的up）。如果某孩子結點的目標函數值超出目標函數的界，則將其丟棄（從此結點生成的解不會比目前已得的更好），否則入待處理表。解空間樹的動態(tài)搜索分支限界法首先確定一個合理的限界函數，并根0/1背包的分支限界法過程1.問題描述物品重(w)價(v)價/重(v/w)144010274263525543124容量w=10貪心法的解(1,0,0,0)，價值為40，可作為0/1背包的下界。0/1背包的分支限界法過程1.問題描述物品重(0/1背包的分支限界法過程2.求解過程上界ub可用最好情況來代替ub=w*(v1/w1)=10*10=100目標函數的界[40,100]，一般解空間樹中第i層的各結點，代表對物1~i的選擇，可這樣定限界函數：ub=V+(W-w)*(vi+1/wi+1)可參考板書視圖已裝入價值剩余容量剩下物品最大單位價值vi+1/wi+1的積0/1背包的分支限界法過程2.求解過程上界ub可用最好情況0/1背包的分支限界法過程2.總結從0/1背包問題的搜索過程可看出：與回溯法相比，分支限界法可根據限界函數不斷調整搜索方向，選擇最可能得最優(yōu)解的子樹優(yōu)先進行搜索找到問題的解。0/1背包的分支限界法過程2.總結從0/1背包問題的搜索過分支限界法的設計思路設求解最大化問題，解向量為X=(x1,…,xn)，xi的取值范圍為Si，|Si|=ri。在使用分支限界搜索問題的解空間樹時，先根據限界函數估算目標函數的界[down,up]，然后從根結點出發(fā)，擴展根結點的r1個孩子結點，從而構成分量x1的r1種可能的取值方式。對這r1個孩子結點分別估算可能的目標函數bound(x1)，其含義：以該結點為根的子樹所有可能的取值不大于bound(x1)，即：bound(x1)≥bound(x1,x2)≥…≥bound(x1,…,xn)分支限界法的設計思路設求解最大化問題，解向量為X=(x1,…分支限界法的設計思路若某孩子結點的目標函數值超出目標函數的下界，則將該孩子結點丟棄；否則，將該孩子結點保存在待處理結點表PT中。再取PT表中目標函數極大值結點作為擴展的根結點，重復上述。直到一個葉子結點時的可行解X=(x1,…,xn)，及目標函數值bound(x1,…,xn)。分支限界法的設計思路若某孩子結點的目標函數值超出目標函數的下單源最短路徑問題1.問題描述下面以一個例子來說明單源最短路徑問題：在下圖所給的有向圖G中，每一邊都有一個非負邊權。要求圖G的從源頂點s到目標頂點t之間的最短路徑。單源最短路徑問題1.問題描述下面以一個例子來說單源最短路徑問題1.問題描述 下圖是用優(yōu)先隊列式分支限界法解有向圖G的單源最短路徑問題產生的解空間樹。其中，每一個結點旁邊的數字表示該結點所對應的當前路長。單源最短路徑問題1.問題描述 下圖是用優(yōu)先隊列式分支限界法單源最短路徑問題2.算法思想解單源最短路徑問題的優(yōu)先隊列式分支限界法用一極小堆來存儲活結點表。其優(yōu)先級是結點所對應的當前路長。單源最短路徑問題2.算法思想解單源最短路徑問題的優(yōu)單源最短路徑問題2.算法思想算法從圖G的源頂點s和空優(yōu)先隊列開始。結點s被擴展后，它的兒子結點被依次插入堆中。此后，算法從堆中取出具有最小當前路長的結點作為當前擴展結點，并依次檢查與當前擴展結點相鄰的所有頂點。如果從當前擴展結點i到頂點j有邊可達，且從源出發(fā)，途經頂點i再到頂點j的所相應的路徑的長度小于當前最優(yōu)路徑長度，則將該頂點作為活結點插入到活結點優(yōu)先隊列中。這個結點的擴展過程一直繼續(xù)到活結點優(yōu)先隊列為空時為止。單源最短路徑問題2.算法思想算法從圖G的源頂點s和空優(yōu)先隊單源最短路徑問題3.剪枝策略 在算法擴展結點的過程中，一旦發(fā)現一個結點的下界不小于當前找到的最短路長，則算法剪去以該結點為根的子樹。在算法中，利用結點間的控制關系進行剪枝。從源頂點s出發(fā)，2條不同路徑到達圖G的同一頂點。由于兩條路徑的路長不同，因此可以將路長長的路徑所對應的樹中的結點為根的子樹剪去。單源最短路徑問題3.剪枝策略 在算法擴展結點的過程中，一旦單源最短路徑問題3.剪枝策略 下圖是用優(yōu)先隊列式分支限界法解有向圖G的單源最短路徑問題產生的解空間樹的剪枝情況。經過不同的路徑到達相同的頂點ABA優(yōu)于B，B可剪枝單源最短路徑問題3.剪枝策略 下圖是用優(yōu)先隊列式分支限界法單源最短路徑問題

while(true){for(intj=1;j<=n;j++)if((c[E.i][j]<inf)&&(E.length+c[E.i][j]<dist[j])){//頂點i到頂點j可達，且滿足控制約束dist[j]=E.length+c[E.i][j];prev[j]=E.i;

//加入活結點優(yōu)先隊列MinHeapNode<Type>N;N.i=j;N.length=dist[j];H.Insert(N);}try{H.DeleteMin(E);} //取下一擴展結點catch(OutOfBounds){break;} //優(yōu)先隊列空}}頂點i和j間有邊，且此路徑長小于原先從源點到j的路徑長單源最短路徑問題while(true){頂點i和j間有單源最短路徑問題Dijakstra算法：每一步的選擇為當前步的最優(yōu),復雜度為O(n2)。分支限算法：每一步的擴散為當前耗散度的最優(yōu)。隊列式分支限界法的搜索解空間樹的方式類似于解空間樹的寬度優(yōu)先搜索，不同的是隊列式分支限界法不搜索以不可行結點（已經被判定不能導致可行解或不能導致最優(yōu)解的結點）為根的子樹。按照規(guī)則，這樣的結點不被列入活結點表。A->E->Q->MDijakstra算法和分支限法在解決該問題的異同：單源最短路徑問題Dijakstra算法：每一步的選擇為當前步單源最短路徑問題優(yōu)先隊列式分支限界法的搜索方式是根據活結點的優(yōu)先級確定下一個擴展結點。結點的優(yōu)先級常用一個與該結點有關的數值p來表示。最大優(yōu)先隊列規(guī)定p值較大的結點點的優(yōu)先級較高。在算法實現時通常用一個最大堆來實現最大優(yōu)先隊列，體現最大效益優(yōu)先的原則。類似地，最小優(yōu)先隊列規(guī)定p值較小的結點的優(yōu)先級較高。在算法實現時，常用一個最小堆來實現，體現最小優(yōu)先的原則。采用優(yōu)先隊列式分支定界算法解決具體問題時，應根據問題的特點選用最大優(yōu)先或最小優(yōu)先隊列，確定各個結點點的p值。Dijakstra算法和分支限法在解決該問題的異同：單源最短路徑問題優(yōu)先隊列式分支限界法的搜索方式是根據活結點的裝載問題1.問題描述有一批共n個集裝箱要裝上2艘載重量分別為C1和C2的輪船，其中集裝箱i的重量為Wi，且裝載問題要求確定是否有一個合理的裝載方案可將這n個集裝箱裝上這2艘輪船。如果有，找出一種裝載方案。容易證明：如果一個給定裝載問題有解，則采用下面的策略可得到最優(yōu)裝載方案。(1)首先將第一艘輪船盡可能裝滿；(2)將剩余的集裝箱裝上第二艘輪船。裝載問題1.問題描述有一批共n個集裝箱要裝上2艘載重量分別裝載問題2.隊列式分支限界法在算法的while循環(huán)中，首先檢測當前擴展結點的左兒子結點是否為可行結點。如果是則將其加入到活結點隊列中。然后將其右兒子結點加入到活結點隊列中(右兒子結點一定是可行結點)。2個兒子結點都產生后，當前擴展結點被舍棄。裝載問題2.隊列式分支限界法在算法的while循環(huán)裝載問題2.隊列式分支限界法活結點隊列中的隊首元素被取出作為當前擴展結點，由于隊列中每一層結點之后都有一個尾部標記-1，故在取隊首元素時，活結點隊列一定不空。當取出的元素是-1時，再判斷當前隊列是否為空。如果隊列非空，則將尾部標記-1加入活結點隊列，算法開始處理下一層的活結點。裝載問題2.隊列式分支限界法活結點隊列中的隊首元素被取出作裝載問題2.隊列式分支限界法while(true){

//檢查左兒子結點if(Ew+w[i]<=c) //x[i]=1判斷是否可以裝上船EnQueue(Q,Ew+w[i],bestw,i,n);

//右兒子結點總是可行的左孩子是選擇,右孩子是不選,總有其它方案.EnQueue(Q,Ew,bestw,i,n); //x[i]=0Q.Delete(Ew); //取下一擴展結點if(Ew==-1){ //同層結點尾部if(Q.IsEmpty()) returnbestw;Q.Add(-1); //同層結點尾部標志Q.Delete(Ew); //取下一擴展結點

i++;} //進入下一層}裝載問題2.隊列式分支限界法while(true){裝載問題3.算法的改進結點的左子樹表示將此集裝箱裝上船，右子樹表示不將此集裝箱裝上船。設bestw是當前最優(yōu)解；ew是當前擴展結點所相應的重量；r是剩余集裝箱的重量。則當ew+r

bestw時，可將其右子樹剪去，因為此時若要船裝最多集裝箱，就應該把此箱裝上船。另外，為了確保右子樹成功剪枝，應該在算法每一次進入左子樹的時候更新bestw的值。裝載問題3.算法的改進結點的左子樹表示將此集裝箱裝裝載問題3.算法的改進//檢查左兒子結點Typewt=Ew+w[i];//左兒子結點的重量if(wt<=c){//可行結點if(wt>bestw)bestw=wt;

//加入活結點隊列if(i<n)Q.Add(wt);}提前更新bestw//檢查右兒子結點if(Ew+r>bestw&&i<n)Q.Add(Ew);//可能含最優(yōu)解Q.Delete(Ew);//取下一擴展結點右兒子剪枝裝載問題3.算法的改進//檢查左兒子結點提前更新best裝載問題4.構造最優(yōu)解為了在算法結束后能方便地構造出與最優(yōu)值相應的最優(yōu)解，算法必須存儲相應子集樹中從活結點到根結點的路徑。為此目的，可在每個結點處設置指向其父結點的指針，并設置左、右兒子標志。

classQNode{QNode*parent; //指向父結點的指針boolLChild; //左兒子標志Typeweight; //結點所相應的載重量裝載問題4.構造最優(yōu)解為了在算法結束后能方便地構造裝載問題4.構造最優(yōu)解找到最優(yōu)值后，可以根據parent回溯到根結點，找到最優(yōu)解。//構造當前最優(yōu)解for(intj=n-1;j>0;j--){bestx[j]=bestE->LChild;bestE=bestE->parent;}裝載問題4.構造最優(yōu)解找到最優(yōu)值后，可以根據parent回裝載問題5.優(yōu)先隊列式分支限界法解裝載問題的優(yōu)先隊列式分支限界法用最大優(yōu)先隊列存儲活結點表?；罱Y點x在優(yōu)先隊列中的優(yōu)先級定義為從根結點到結點x的路徑所相應的載重量再加上剩余集裝箱的重量之和。優(yōu)先隊列中優(yōu)先級最大的活結點成為下一個擴展結點。以結點x為根的子樹中所有結點相應的路徑的載重量不超過它的優(yōu)先級。子集樹中葉結點所相應的載重量與其優(yōu)先級相同。在優(yōu)先隊列式分支限界法中，一旦有一個葉結點成為當前擴展結點，則可以斷言該葉結點所相應的解即為最優(yōu)解。此時可終止算法。裝載問題5.優(yōu)先隊列式分支限界法解裝載問題的優(yōu)先隊列式分支布線問題1.算法思想布線問題：印刷電路板將布線區(qū)域劃分成n×m個方格如圖a所示。精確的電路布線問題要求確定連接方格a的中點到方格b的中點的最短布線方案。在布線時，電路只能沿直線或直角布線，如圖b所示。為了避免線路相交，已布了線的方格做了封鎖標記，其它線路不允穿過被封鎖的方格。布線問題1.算法思想布線問題：印刷電路板將布線區(qū)域劃分成n布線問題1.算法思想一個布線的例子：圖中包含障礙。起始點為a，目標點為b。布線問題1.算法思想一個布線的例子：圖中包含障礙。起始點為布線問題1.算法思想解此問題的隊列式分支限界法從起始位置a開始將它作為第一個擴展結點。與該擴展結點相鄰并且可達的方格成為可行結點被加入到活結點隊列中，并且將這些方格標記為1，即從起始方格a到這些方格的距離為1。接著，算法從活結點隊列中取出隊首結點作為下一個擴展結點，并將與當前擴展結點相鄰且未標記過的方格標記為2，并存入活結點隊列。這個過程一直繼續(xù)到算法搜索到目標方格b或活結點隊列為空時為止。即加入剪枝的廣度優(yōu)先搜索。布線問題1.算法思想解此問題的隊列式分支限界法從起布線問題Positionoffset[4];offset[0].row=0;offset[0].col=1;//右offset[1].row=1;offset[1].col=0;//下offset[2].row=0;offset[2].col=-1;//左offset[3].row=-1;offset[3].col=0;//上定義移動方向的相對位移

for(inti=0;i<=m+1;i++)grid[0][i]=grid[n+1][i]=1;//頂部和底部for(inti=0;i<=n+1;i++)grid[i][0]=grid[i][m+1]=1;//左翼和右翼設置邊界的圍墻布線問題Positionoffset[4];定義移動方向的布線問題for(inti=0;i<NumOfNbrs;i++){nbr.row=here.row+offset[i].row;nbr.col=here.col+offset[i].col;if(grid[nbr.row][nbr.col]==0){//該方格未標記grid[nbr.row][nbr.col]=grid[here.row][here.col]+1;if((nbr.row==finish.row)&&(nbr.col==finish.col)) break;//完成布線Q.Add(nbr);}}找到目標位置后，可以通過回溯方法找到這條最短路徑。布線問題for(inti=0;i<NumOfN0-1背包問題算法的思想首先，要對輸入數據進行預處理，將各物品依其單位重量價值從大到小進行排列。在下面描述的優(yōu)先隊列分支限界法中，結點的優(yōu)先級由已裝袋的物品價值加上剩下的最大單位重量價值的物品裝滿剩余容量的價值和。算法首先檢查當前擴展結點的左兒子結點的可行性。如果該左兒子結點是可行結點，則將它加入到子集樹和活結點優(yōu)先隊列中。當前擴展結點的右兒子結點一定是可行結點，僅當右兒子結點滿足上界約束時才將它加入子集樹和活結點優(yōu)先隊列。當擴展到葉結點時為問題的最優(yōu)值。0-1背包問題算法的思想首先，要對輸入數據進行0-1背包問題上界函數//n表示物品總數，cleft為剩余空間while(i<=n&&w[i]<=cleft){cleft-=w[i];//w[i]表示i所占空間

b+=p[i];//p[i]表示i的價值

i++;}if(i<=n)b+=p[i]/w[i]*cleft;//裝填剩余容量裝滿背包returnb;

//b為上界函數0-1背包問題上界函數//n表示物品總數，cleft為剩余0-1背包問題

while(i!=n+1){//非葉結點

//檢查當前擴展結點的左兒子結點Typewwt=cw+w[i];if(wt<=c){//左兒子結點為可行結點if(cp+p[i]>bestp)bestp=cp+p[i];AddLiveNode(up,cp+p[i],cw+w[i],true,i+1);}up=Bound(i+1);

//檢查當前擴展結點的右兒子結點if(up>=bestp)//右子樹可能含最優(yōu)解AddLiveNode(up,cp,cw,false,i+1);

//取下一個擴展結點（略）}分支限界搜索過程0-1背包問題while(i!=n+1){//最大團問題給定無向圖G=(V,E)。如果U

V，且對任意u,v

U有(u，v)

E，則稱U是G的完全子圖。G的完全子圖U是G的團當且僅當U不包含在G的更大的完全子圖中。G的最大團是指G中所含頂點數最多的團。下圖G中，子集{1,2}是G的大小為2的完全子圖。這個完全子圖不是團，因為它被G的更大的完全子圖{1,2,5}包含。{1,2,5}是G的最大團。{1,4,5}和{2,3,5}也是G的最大團。1.問題描述最大團問題給定無向圖G=(V,E)。如果UV，且最大團問題2.上界函數用變量cliqueSize表示與該結點相應的團的頂點數；level表示結點在子集空間樹中所處的層次；用cliqueSize+n-level+1作為頂點數上界upperSize的值。在此優(yōu)先隊列式分支限界法中，upperSize實際上也是優(yōu)先隊列中元素的優(yōu)先級。算法總是從活結點優(yōu)先隊列中抽取具有最大upperSize值的元素作為下一個擴展元素。最大團問題2.上界函數用變量cliqueSize表示與該結最大團問題3.算法思想子集樹的根結點是初始擴展結點，對于這個特殊的擴展結點，其cliqueSize的值為0。算法在擴展內部結點時，首先考察其左兒子結點。在左兒子結點處，將頂點i加入到當前團中，并檢查該頂點與當前團中其它頂點之間是否有邊相連。當頂點i與當前團中所有頂點之間都有邊相連，則相應的左兒子結點是可行結點，將它加入到子集樹中并插入活結點優(yōu)先隊列，否則就不是可行結點。接著繼續(xù)考察當前擴展結點的右兒子結點。當upperSize>bestn時，右子樹中可能含有最優(yōu)解，此時將右兒子結點加入到子集樹中并插入到活結點優(yōu)先隊列中。最大團問題3.算法思想子集樹的根結點是初始擴展結點最大團問題3.算法思想算法的while循環(huán)的終止條件是遇到子集樹中的一個葉結點(即n+1層結點)成為當前擴展結點。對于子集樹中的葉結點，有upperSize＝cliqueSize。此時活結點優(yōu)先隊列中剩余結點的upperSize值均不超過(≤)當前擴展結點的upperSize值，從而進一步搜索不可能得到更大的團，此時算法已找到一個最優(yōu)解。否則還要找。最大團問題3.算法思想算法的while循環(huán)的終止條旅行售貨員問題1.問題描述某售貨員要到若干城市去推銷商品，已知各城市之間的路程(或旅費)。他要選定一條從駐地出發(fā)，經過每個城市一次，最后回到駐地的路線，使總的路程(或總旅費)最小。路線是一個帶權圖。圖中各邊的費用（權）為正數。圖的一條周游路線是包括V中的每個頂點在內的一條回路。周游路線的費用是這條路線上所有邊的費用之和。旅行售貨員問題的解空間可以組織成一棵樹，從樹的根結點到任一葉結點的路徑定義了圖的一條周游路線。旅行售貨員問題要在圖G中找出費用最小的周游路線。旅行售貨員問題1.問題描述某售貨員要到若干城市去推旅行售貨員問題2.算法描述算法開始時創(chuàng)建一個最小堆，用于表示活結點優(yōu)先隊列。堆中每個結點的子樹費用的下界lcost值是優(yōu)先隊列的優(yōu)先級。接著算法計算出圖中每個頂點的最小費用出邊并用minout記錄。如果所給的有向圖中某個頂點沒有出邊，則該圖不可能有回路，算法即告結束。如果每個頂點都有出邊，則根據計算出的minout作算法初始化。算法的while循環(huán)體完成對排列樹內部結點的擴展。對于當前擴展結點，算法分2種情況進行處理：旅行售貨員問題2.算法描述算法開始時創(chuàng)建一個最小堆旅行售貨員問題2.算法描述1、首先考慮s=n-2的情形，此時當前擴展結點是排列樹中某個葉結點的父結點。如果該葉結點相應一條可行回路且費用小于當前最小費用，則將該葉結點插入到優(yōu)先隊列中，否則舍去該葉結點。2、當s<n-2時，算法依次產生當前擴展結點的所有兒子結點。由于當前擴展結點所相應的路徑是x[0:s]，其可行兒子結點是從剩余頂點x[s+1:n-1]中選取的頂點x[i]，且(x[s]，x[i])是所給有向圖G中的一條邊。對于當前擴展結點的每一個可行兒子結點，計算出其前綴(x[0:s],x[i])的費用cc和相應的下界lcost。當lcost<bestc時，將這個可行兒子結點插入到活結點優(yōu)先隊列中。旅行售貨員問題2.算法描述1、首先考慮s=n-2的旅行售貨員問題2.算法描述算法中while循環(huán)的終止條件是排列樹的一個葉結點成為當前擴展結點。當s=n-1時，已找到的回路前綴是x[0:n-1]，它已包含圖G的所有n個頂點。因此，當s=n-1時，相應的擴展結點表示一個葉結點。此時該葉結點所相應的回路的費用等于cc和lcost的值。剩余的活結點的lcost值不小于已找到的回路的費用。它們都不可能導致費用更小的回路。因此已找到的葉結點所相應的回路是一個最小費用旅行售貨員回路，算法可以結束。算法結束時返回找到的最小費用，相應的最優(yōu)解由數組v給出。旅行售貨員問題2.算法描述算法中while循環(huán)的終止旅行售貨員問題3.算法舉例參見一個五結點的TSP實例。旅行售貨員問題3.算法舉例參見一個五結點的TSP實例電路板排列問題算法描述算法開始時，將排列樹的根結點置為當前擴展結點。在do-while循環(huán)體內算法依次從活結點優(yōu)先隊列中取出具有最小cd值的結點作為當前擴展結點，并加以擴展。首先考慮s=n-1的情形，當前擴展結點是排列樹中的一個葉結點的父結點。x表示相應于該葉結點的電路板排列。計算出與x相應的密度并在必要時更新當前最優(yōu)值和相應的當前最優(yōu)解。當s<n-1時，算法依次產生當前擴展結點的所有兒子結點。對于當前擴展結點的每一個兒子結點node，計算出其相應的密度node.cd。當node.cd<bestd時，將該兒子結點N插入到活結點優(yōu)先隊列中。電路板排列問題算法描述算法開始時，將排列樹的根結點置電路板排列問題算法描述do{//結點擴展if(E.s==n-1){//僅一個兒子結點intld=0;//最后一塊電路板的密度for(intj=1;j<=m;j++)ld+=B[E.x[n]][j];if(ld<bestd){//密度更小的電路板排列delete[]bestx;bestx=E.x;bestd=max(ld,E.cd);}s=n-1的情況，計算出此時的密度和bestd進行比較。電路板排列問題算法描述do{//結點擴展s=n-1的情電路板排列問題算法描述else{//產生當前擴展結點的所有兒子結點for(inti=E.s+1;i<=n;i++){BoardNodeN;N.now=newint[m+1];for(intj=1;j<=m;j++)//新插入的電路板N.now[j]=E.now[j]+B[E.x[i]][j];電路板排列問題算法描述else電路板排列問題算法描述intld=0;//新插入電路板的密度for(intj=1;j<=m;j++)if(N.now[j]>0&&total[j]!=N.now[j])ld++;N.cd=max(ld,E.cd);if(N.cd<bestd){//可能產生更好的葉結點N.x=newint[n+1];N.s=E.s+1;for(intj=1;j<=n;j++)N.x[j]=E.x[j];N.x[N.s]=E.x[i];N.x[i]=E.x[N.s];H.Insert(N);}elsedelete[]N.now;}delete[]E.x;}計算出每一個兒子結點的密度與bestd進行比較大于bestd時加入隊列電路板排列問題算法描述intld=0;//新插入電組合問題中使用分支限界法第5章課堂練習用分支限界法完成設有n件工作分配給n個人。將工作j分配給第i個人所需的費用為cij。試設計一個算法，為每個人都分配1件不同的工作，并使總費用達到最小。設計一個算法，計算最佳工作分配方案，使總費用達到最小。

組合問題中使用分支限界法第5章課堂練習用分支限界法完成設有n組合問題中使用分支限界法第5章課堂練習用分支限界法完成工作1234人員a人員b人員c人員d如何求得一個分配成本的上、下界呢？矩陣對角線、貪心算法求近似解？組合問題中使用分支限界法第5章課堂練習用分支限界法完成工作1批處理作業(yè)調度問題1.問題的描述給定n個作業(yè)的集合J={J1,J2,…,Jn}。每一個作業(yè)Ji都有2項任務要分別在2臺機器上完成。每一個作業(yè)必須先由機器1處理，然后再由機器2處理。作業(yè)Ji需要機器j的處理時間為tji，i=1,2,…,n；j=1,2。對于一個確定的作業(yè)調