混合背包

http://codevs.cn/problem/3269/

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m,dp[200005],v[200005],w[200005],num[200005];
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i = 1;i <= n;i ++)
        scanf("%d%d%d",&w[i],&v[i],&num[i]);
    for(int i = 1;i <= n;i ++)
    {
        if(num[i] == -1)
            for(int j = w[i];j <= m;j ++)
                dp[j] = max(dp[j],dp[j - w[i]] + v[i]);
        else if(num[i] == 1)
            for(int j = m;j >= w[i];j --)
                dp[j] = max(dp[j],dp[j - w[i]] + v[i]);
        else
        {
            int ji = 1,l = num[i]; //二进制拆分;
            while(num[i] >> 1)//为了避免拆完后的总价值高于总价值,提前一步跳出
            {
                for(int j = m;j >= w[i] * ji;j --)
                    dp[j] = max(dp[j],dp[j - w[i] * ji] + v[i] * ji);
                l -= ji;//记录还剩下多少可用的物品;
                num[i] >>= 1;
                ji <<= 1;
            }
            for(int j = m;j >= w[i] * l;j --)
                    dp[j] = max(dp[j],dp[j - w[i] * l] + v[i] * l);
        }
    }
    printf("%d",dp[m]);
}
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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