weights = [3, 5, 4]; % 装备的重量 profits = [4, 5, 6]; % 装备的收益 maxCapacity = 12; % 运输机的最大装运量 n = length(weights); % 装备的数量 % 创建动态规划表格 F = zeros(n+1, maxCapacity+1); % 动态规划过程 for i = 1:n for j = 1:maxCapacity if weights(i) <= j F(i+1, j+1) = max(F(i, j+1), F(i, j-weights(i)+1) + profits(i)); else F(i+1, j+1) = F(i, j+1); end end end % 回溯求解最优解 selected = zeros(1, n); % 选择的装备数量 i = n; j = maxCapacity; while i > 0 && j > 0 if F(i+1, j+1) ~= F(i, j+1) selected(i) = selected(i) + 1; j = j - weights(i); end i = i - 1; end maxProfit = F(n+1, maxCapacity+1); % 最大收益 % 输出结果 disp("最大收益:" + maxProfit + " 万元"); disp("装备数量:"); for i = 1:n disp("装备" + i + ": " + selected(i) + " 件"); end
时间: 2024-04-05 10:35:41 浏览: 11
这段 Matlab 代码实现了 0-1 背包问题的动态规划算法,并使用回溯法求解最优解。具体实现过程如下:
首先定义了装备的重量 weights 和收益 profits,以及运输机的最大装运量 maxCapacity。然后创建一个动态规划表格 F,其中 F(i,j) 表示考虑前 i 个物品,背包容量为 j 时的最大收益。
接下来进行动态规划过程。对于每个物品 i 和每个背包容量 j,如果当前物品 i 的重量小于等于 j,那么可以选择装入该物品或不装入该物品。如果选择装入该物品,那么最大收益为 F(i-1, j-weights(i)) + profits(i);如果不装入该物品,那么最大收益为 F(i-1, j)。因此状态转移方程为:
F(i,j) = max(F(i-1, j), F(i-1, j-weights(i)) + profits(i)) (weights(i) <= j)
F(i,j) = F(i-1, j) (weights(i) > j)
最后使用回溯法求解最优解。从 F(n+1, maxCapacity+1) 开始,逆推回去,根据转移方程可以判断每个物品是否被选择,从而求解出装备的数量和最大收益。
最终输出结果,包括最大收益和每个装备的数量。
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clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors= 5,weights='uniform')
这是一个关于K最近邻分类器(KNeighborsClassifier的操作。根据代码片段,它创建了一个K最近邻分类器对象,并将其赋值给变量clf1。这个分类器的参数设置为n_neighbors=5,表示选择最近的5个邻居作为参考;weights='uniform'表示使用统一的权重,即所有邻居的权重相同。K最近邻分类器是一种监督学习算法,它根据训练数据中样本的特征和标签之间的关系,对新样本进行分类。在这个操作中,创建了一个K最近邻分类器对象,并设置了相关参数。
model = unet(pretrained_weights='unet_weights.h5')报错
在使用`unet`函数时,出现`pretrained_weights`参数报错,可能是以下原因之一:
1. 没有安装`h5py`库,需要使用`pip install h5py`命令安装。
2. 没有找到指定路径下的预训练权重文件`unet_weights.h5`,需要检查文件路径是否正确,并确认文件名是否正确。
3. `unet_weights.h5`文件中的权重与你的模型结构不匹配,需要确保预训练权重文件与你的模型结构对应。
4. `unet`函数中没有定义`pretrained_weights`参数,需要检查你使用的库版本是否支持该参数。
你可以逐一排查上述问题,找到导致报错的具体原因并进行修复。