सामग्री
- व्याख्या - नॅप्सॅक समस्येचा अर्थ काय?
- मायक्रोसॉफ्ट अझर आणि मायक्रोसॉफ्ट क्लाऊडची ओळख | या संपूर्ण मार्गदर्शकामध्ये आपण क्लाउड संगणन करणे म्हणजे काय आणि मायक्रोसॉफ्ट अझर आपल्याला क्लाऊडवरून आपला व्यवसाय स्थलांतरित आणि चालविण्यात कशी मदत करू शकेल हे शिकाल.
- टेकोपीडिया नॅपसॅक समस्येचे स्पष्टीकरण देते
व्याख्या - नॅप्सॅक समस्येचा अर्थ काय?
नॅप्सॅक समस्या ही एक ऑप्टिमायझेशन समस्या आहे जी समस्येचे निराकरण आणि निराकरण दोन्ही स्पष्ट करण्यासाठी वापरली जाते. हे त्याचे नाव एका परिदृश्यातून घेते जेथे एखाद्यास निश्चित आकाराच्या नॅप्सॅकमध्ये ठेवल्या जाणार्‍या वस्तूंच्या संख्येमध्ये प्रतिबंधित केले जाते. विशिष्ट वजन आणि मूल्यांसह आयटमचा सेट दिल्यास, नॅप्सकच्या वजनाच्या मर्यादेमुळे शक्यतो नॅप्सकमध्ये जास्तीत जास्त मूल्य मिळविणे हे उद्दीष्ट आहे.
मायक्रोसॉफ्ट अझर आणि मायक्रोसॉफ्ट क्लाऊडची ओळख | या संपूर्ण मार्गदर्शकामध्ये आपण क्लाउड संगणन करणे म्हणजे काय आणि मायक्रोसॉफ्ट अझर आपल्याला क्लाऊडवरून आपला व्यवसाय स्थलांतरित आणि चालविण्यात कशी मदत करू शकेल हे शिकाल.
टेकोपीडिया नॅपसॅक समस्येचे स्पष्टीकरण देते
नॅप्सॅक समस्या एक संयुक्त ऑप्टिमायझेशन समस्येचे उदाहरण आहे, जे ऑब्जेक्ट्सच्या संचामध्ये इष्टतम ऑब्जेक्ट शोधण्यासाठी गणित आणि संगणक विज्ञान विषय आहे. ही एक समस्या आहे ज्याचा अभ्यास शतकापेक्षा जास्त काळासाठी केला गेला आहे आणि कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमायझेशनमध्ये सामान्यतः वापरली जाणारी एक समस्या आहे जिथे इष्टतम ऑब्जेक्ट किंवा मर्यादित द्रावणाची आवश्यकता असते जेथे संपूर्ण शोध शक्य नाही. आर्थिक अडचणींमध्ये संसाधने वाटप करणे किंवा गुंतवणूक आणि पोर्टफोलिओ निवडणे यासारख्या वास्तविक जगातील परिस्थिती आढळू शकते. हे लागू केलेले गणित, गुंतागुंत सिद्धांत, क्रिप्टोग्राफी, संयोजक आणि संगणक विज्ञान यासारख्या क्षेत्रात देखील आढळू शकते. रसदशास्त्रातील ही सर्वात महत्वाची समस्या आहे.
नॅप्सॅक समस्येमध्ये दिलेल्या वस्तूंमध्ये कमीतकमी दोन गुणधर्म आहेत - एखाद्या वस्तूचे मूल्य, जे त्याचे महत्त्व प्रभावित करते आणि एखाद्या वस्तूचे वजन किंवा परिमाण, जे त्याचे मर्यादा आहे. संपूर्ण शोध शक्य नसल्यामुळे, एखादी समस्या लहान उप-समस्यांमधे तोडू शकते आणि ती वारंवार चालवते. त्याला इष्टतम उप-रचना म्हणतात. हे एका वेळी फक्त एकाच वस्तूसह आणि सध्याचे वजन निप्पॅकमध्ये उपलब्ध आहे. समस्येचे निराकरण करणार्‍याने केवळ ते स्वीकारले जाऊ शकते अशा वजनावर आधारित नाही की ते घ्यावे की नाही हे ठरविण्याची गरज आहे. तथापि, हा प्रोग्राम असल्यास, पुन्हा गणना स्वतंत्र नाही आणि यामुळे समस्या उद्भवू शकतात. येथे डायनॅमिक प्रोग्रामिंग तंत्र लागू केले जाऊ शकते. प्रत्येक उप-समस्येचे निराकरण संग्रहित केले जाते जेणेकरून गणना फक्त एकदाच होणे आवश्यक असेल.