ナップサック造句

• 複数個の解候補を保持できるオンラインナップサック問題
  可保持复数个的解候补的在线背包（ｏｎｌｉｎｅ　ｋｎａｐｐｓａｃｋ）问题
• 更に，提案手法を０―１ナップサック問題に適用することでその有効性を検証した。
  而且，通过将提案手法适用于０―１背包问题，对其有效性进行了验证。
• 与える乱数によってナップサック問題が解ける場合と，途中でエラーが発生して解けない場合があった。
  根据随机概率，渐缩问题能够解决的情形与途中发生错误的情形兼而有之。
• 本稿では，１０００ＣＰＵ規模の環境でＪｏｊｏを動作させてナップサック問題を解かせたときに生じた問題点について述べた。
  本稿是关于在１０００ＣＰＵ规模的环境中，启动Ｊｏｊｏ并解决渐缩问题时产生的问题进行论述。
• ナップサック問題の最内ループは，最適解を更新するかどうかの判定を行う分岐と，実際に最適解を更新する命令で構成される．
  背包问题中最内侧的循环，是由判断是否更新最合适解的分支、以及实际上更新最合适解的指令所构成的。
• 通常この問題において，プレイヤは１度ナップサックに入れたアイテムを捨てることはできないが，本研究では捨てても良いものとする。
  对待这一问题的一般做法是，一旦收容背包中的项目则不可丢弃，但在本研究中即使丢了也没有关系。
• 実験に関し，ナップサック問題，巡回セールスマン問題の概要，比較実験と考察を述べた。
  陈述了有关实验的背包（ｋｎａｐｓａｃｋ）问题，旅行商问题（Ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　Ｓａｌｅｓｍａｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ）的概要，比较实验与考察。
• オンラインナップサック問題とは，プレイヤがサイズ１のナップサックを持ち，各時点で１つのサイズ１以下のアイテムが与えられる。
  在线背包（ｏｎｌｉｎｅ　ｋｎａｐｐｓａｃｋ）问题是指，游戏者持有大小１的背包，每个阶段被赋予一个大小１以下的项目。
• オンラインナップサック問題とは，プレイヤがサイズ１のナップサックを持ち，各時点で１つのサイズ１以下のアイテムが与えられる。
  在线背包（ｏｎｌｉｎｅ　ｋｎａｐｐｓａｃｋ）问题是指，游戏者持有大小１的背包，每个阶段被赋予一个大小１以下的项目。
• また，ナップサックには許容量が規定されており，中に入れた荷物の価値が最大になるような荷物の組合せを見つけるもので，一種の組合せ最適化問題である。
  此外，背包规定有允许容量，是发现装入背包中的物品的价值变得最大的物品组合，一种组合的最佳化问题。
• この場合，総コスト上限がナップサックの容量に相当し，各枝のコストがナップサックに入れる品物の容積，各点の利得がナップサックに入れる品物の利得に相当する．
  这种情况下，总成本上限与背包的容量相当，各枝干的成本与装入背包物品的容积相当，各点的获利与装入背包物品的获利相当。
• この場合，総コスト上限がナップサックの容量に相当し，各枝のコストがナップサックに入れる品物の容積，各点の利得がナップサックに入れる品物の利得に相当する．
  这种情况下，总成本上限与背包的容量相当，各枝干的成本与装入背包物品的容积相当，各点的获利与装入背包物品的获利相当。
• この場合，総コスト上限がナップサックの容量に相当し，各枝のコストがナップサックに入れる品物の容積，各点の利得がナップサックに入れる品物の利得に相当する．
  这种情况下，总成本上限与背包的容量相当，各枝干的成本与装入背包物品的容积相当，各点的获利与装入背包物品的获利相当。
• プレイヤはそのアイテムをナップサックに入れるか否かを次のアイテムが来る前に決定し，最終的にできるだけ合計サイズが大きくなるようにアイテムを入れていくことを目的とするオンライン問題である。
  游戏者在下一个项目到来之前决定是否将该项目收容，旨在通过收容项目最终尽可能使合计大小变大的在线问题。
• これまでにＧＡは巡回セールスマン問題やスケジューリングやナップサック問題のような離散的な組合せ問題を含む多くのアプリケーションに応用されてきたが，コンパイラに関連した分野では研究が進んでいない．
  之前ＧＡ可以运用于巡回销售员问题，排程和背包问题等分散组合问题的应用程序中，但有关程序编制的领域的研究并不多。
• ここで，ｃｉは荷物ｉの価値，ａｉは荷物ｉの重量，ｂは荷物を格納するナップサックの許容重量であり，ｘｉは荷物ｉをナップサックに格納するとき１，そうでないとき０をとる０―１変数である。
  这里所说的ｃｉ是指物品ｉ的价值；ａｉ是指物品ｉ的重量；ｂ是指装有物品的背包的允许重量；ｘｉ是指将物品ｉ装入背包时取１，不装入时取０的０―１变量。
• ここで，ｃｉは荷物ｉの価値，ａｉは荷物ｉの重量，ｂは荷物を格納するナップサックの許容重量であり，ｘｉは荷物ｉをナップサックに格納するとき１，そうでないとき０をとる０―１変数である。
  这里所说的ｃｉ是指物品ｉ的价值；ａｉ是指物品ｉ的重量；ｂ是指装有物品的背包的允许重量；ｘｉ是指将物品ｉ装入背包时取１，不装入时取０的０―１变量。
• その後，１９７８年（特許としては１９７７年に出願）にＭｅｒｋｌｅとＨｅｌｌｍａｎによって開発された具体的公開鍵暗号であるナップサック暗号は，１９８２年にＳｈａｍｉｒによって解読されてしまった．
  此后，１９７８年（作为专利是１９７７年申请的）Ｍｅｒｋｌｅ以及Ｈｅｌｌｍａｎ开发出了具体的公钥密码背包密码，１９８２年被Ｓｈａｍｉｒ破译。
• ナップサック問題は，複数の荷物と一定容量まで荷物を入れられる袋があり，各荷物の重量とその価値（重要度）は既知とするとき，袋の容量を越えない範囲でその価値の和が最大となるように入れる荷物を決定する問題である。
  背包问题分为多个物品和能够装入固定容量物品的背包，当各个物品的重量及其价值（重要度）已知时，在不超出背包容量的范围内，为了实现其价值之和的最大化，而决定如何装入物品的问题。
• しかしながら，Ｃがすべての点を解に含めることができないような値のときは，ＭＰＳＰの最適化問題は，図２ようにグラフのすべての枝が根に接続している場合を考えれば，ナップサック問題に帰着できるため，同問題はＮＰ―困難であることが証明される．
  但是，在Ｃ的解中无法包含所有的点的值时，考虑ＭＰＳＰ的最佳化问题如图２所示，图表的所有枝干都连接到根时，由于可以归结为背包问题，证明了该问题是ＮＰ―困难的。