分支限界法装载问题java

时间: 2023-10-11 18:24:19 浏览: 117
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装载问题-分支限界算法-java实现

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好的,装载问题是经典的分支限界算法应用场景之一。下面是一个 Java 实现的分支限界法装载问题求解代码示例: ```java import java.util.*; // 装载问题节点类 class Node { int level; // 当前节点所处的层级 int weight; // 当前已装载的货物重量 int value; // 当前已装载的货物价值 boolean[] flag; // 标记当前货物是否被装载 public Node(int level, int weight, int value, boolean[] flag) { this.level = level; this.weight = weight; this.value = value; this.flag = flag; } } public class BranchAndBound { public static int maxWeight = 100; // 最大装载重量 public static int[] weights = {20, 15, 30, 10, 5}; // 货物重量 public static int[] values = {40, 25, 50, 15, 10}; // 货物价值 public static int n = 5; // 货物数量 // 分支限界法求解装载问题 public static int knapsack() { Queue<Node> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Node>() { @Override public int compare(Node o1, Node o2) { return o2.value - o1.value; } }); // 优先队列用于存储分支节点 boolean[] flag = new boolean[n]; // 标记货物是否被装载 int max = 0; // 最大价值 Node root = new Node(0, 0, 0, flag); queue.offer(root); // 将根节点加入队列 while (!queue.isEmpty()) { Node node = queue.poll(); // 取出队列头节点 if (node.level == n) { // 到达叶子节点 if (node.value > max) { // 更新最大价值 max = node.value; } continue; } // 不装载当前货物的节点 boolean[] noFlag = Arrays.copyOf(node.flag, n); Node noNode = new Node(node.level + 1, node.weight, node.value, noFlag); queue.offer(noNode); // 装载当前货物的节点 if (node.weight + weights[node.level] <= maxWeight) { boolean[] yesFlag = Arrays.copyOf(node.flag, n); yesFlag[node.level] = true; Node yesNode = new Node(node.level + 1, node.weight + weights[node.level], node.value + values[node.level], yesFlag); queue.offer(yesNode); } } return max; } public static void main(String[] args) { int result = knapsack(); System.out.println("最大价值为:" + result); } } ``` 代码中的 `Node` 类表示分支节点,包含当前节点所处的层级、当前已装载的货物重量、当前已装载的货物价值以及标记当前货物是否被装载的布尔数组。`knapsack()` 方法用于求解装载问题,`maxWeight` 表示最大装载重量,`weights` 表示各货物重量,`values` 表示各货物价值,`n` 表示货物数量。代码中使用优先队列来存储分支节点,节点按价值从大到小排序,以便优先扩展价值大的节点。在每个节点处,都分别生成装载当前货物和不装载当前货物的两个子节点,并将它们加入优先队列。最后,遍历完所有叶子节点后,返回最大价值即可。
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cpp
#include #include #include #include using namespace std; ifstream infile; ofstream outfile; class Node { friend int func(int*, int, int, int*); public: int ID; double weight;//物品的重量 }; bool comp1(Node a, Node b) //定义比较规则 { return a.weight > b.weight; } class Load; class bbnode; class Current { friend Load; friend struct Comp2; private: int upweight;//重量上界 int weight;//结点相应的重量 int level;//活结点在子集树中所处的层次 bbnode* ptr;//指向活结点在子集树中相应结点的指针 }; struct Comp2 { bool operator () (Current *x, Current *y) { return x->upweightupweight; } }; class Load { friend int func(int*, int, int, int*); public: int Max0(); private: priority_queue<Current*, vector, Comp2>H;//利用优先队列(最大堆)储存 int limit(int i); void AddLiveNode(int up, int cw, bool ch, int level); bbnode *P;//指向扩展结点的指针 int c;//背包的容量 int n;//物品的数目 int *w;//重量数组 int cw;//当前装载量 int *bestx;//最优解方案数组 }; class bbnode { friend Load; friend int func( int*, int, int, int*); bbnode* parent; bool lchild; }; //结点中有双亲指针以及左儿子标志 int Load::limit(int i) //计算结点所相应重量的上界 { int left,a; left= c - cw;//剩余容量 a = cw; //b是重量上界,初始值为已经得到的重量 while (i <= n && w[i] parent = P; b->lchild = ch; Current* N = new Current; N->upweight = up; N->weight = cw; N->level = level; N->ptr = b; H.push(N); } int Load::Max0() { int i = 1; P = 0; cw = 0; int bestw = 0; int up = limit(1); while (i != n + 1) { int wt = cw + w[i]; //检查当前扩展结点的左儿子结点 if (wt bestw) bestw =wt; AddLiveNode(up,wt, true, i + 1); } up = limit(i + 1); //检查当前扩展结点的右儿子结点 if (up >= bestw)//如果右儿子可行 { AddLiveNode(up,cw, false, i + 1); } Current* N = H.top(); //取队头元素 H.pop(); P = N->ptr; cw = N->weight; up = N->upweight; i = N->level; } bestx = new int[n + 1]; for (int j = n; j > 0; --j) { bestx[j] = P->lchild; P = P->parent; } return cw; } int func(int *w, int c, int n, int *bestx) //调用Max0函数对子集树的优先队列式进行分支限界搜索 { int W = 0; //初始化装载的总质量为0 Node* Q = new Node[n]; for (int i = 0; i < n; ++i) { Q[i].ID = i + 1; Q[i].weight = w[i+1]; W += w[i+1]; } if (W <= c)//如果足够装,全部装入 return W; sort(Q, Q + n, comp1); //首先,将各物品按照重量从大到小进行排序; Load K; K.w = new int[n + 1]; for (int j = 0; j < n; j++) K.w[j + 1] = w[Q[j].ID]; K.cw = 0; K.c = c; K.n = n; int bestp = K.Max0(); for (int k = 0; k < n; k++) { bestx[Q[k].ID] = K.bestx[k + 1]; } delete []Q; delete []K.w; delete []K.bestx; return bestp; } int main() { int*w,*Final; int c,n,i,best; infile.open("input.txt",ios::in); if(!infile) { cerr<<"open error"<>c; infile>>n; w=new int[n+1]; for(i=1;i>w[i]; infile.close(); Final = new int[n+1]; best = func( w, c, n, Final); outfile.open("output.txt",ios::out); if(!outfile) { cerr<<"open error"<<endl; exit(1); } outfile << best << endl; for (int i = 1; i <= n; ++i) { outfile<<Final[i]<<" "; } outfile.close(); return 0; }

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