禁忌搜索算法0/1背包问题 python实现思路

禁忌搜索算法是一种优化算法，用于解决NP难问题，如0/1背包问题。下面是禁忌搜索算法0/1背包问题的Python实现思路：

1. 随机生成一个初始解，即随机选择一些物品放入背包中。

2. 根据初始解，计算出初始解的价值。

3. 设定一个禁忌表，用于记录已经搜索过的解，以避免重复搜索。

4. 对于每个搜索步骤，根据当前解，生成一组邻居解。邻居解可以通过交换两个物品的位置或添加或删除一个物品来得到。

5. 对于每个邻居解，计算其价值，并判断其是否在禁忌表中。如果未在禁忌表中，则将其加入候选解集合中。

6. 从候选解集合中选择一个最优解作为下一次搜索的解，并将其加入禁忌表中。

7. 重复步骤4-6，直到达到停止条件。

8. 返回最优解。

下面是一个示例代码：

import random

# 物品重量和价值
weights = [2, 3, 4, 5, 9]
values = [3, 4, 5, 8, 10]

# 背包容量和禁忌表大小
capacity = 20
tabu_size = 5

# 生成初始解
def generate_initial_solution():
    solution = []
    while sum(solution) < capacity:
        item = random.randint(0, len(weights) - 1)
        if weights[item] + sum(solution) <= capacity:
            solution.append(item)
    return solution

# 计算解的价值
def evaluate_solution(solution):
    value = 0
    for item in solution:
        value += values[item]
    return value

# 生成邻居解
def generate_neighbors(solution):
    neighbors = []
    for i in range(len(solution)):
        for j in range(i + 1, len(solution)):
            neighbor = solution.copy()
            neighbor[i], neighbor[j] = neighbor[j], neighbor[i]
            neighbors.append(neighbor)
    for i in range(len(solution)):
        neighbor = solution.copy()
        neighbor.pop(i)
        neighbors.append(neighbor)
        for j in range(len(weights)):
            if j not in neighbor and weights[j] + sum(neighbor) <= capacity:
                neighbor.append(j)
                neighbors.append(neighbor)
    return neighbors

# 禁忌搜索算法
def taboo_search():
    tabu_list = []
    current_solution = generate_initial_solution()
    current_value = evaluate_solution(current_solution)
    best_solution = current_solution
    best_value = current_value
    while len(tabu_list) < tabu_size:
        tabu_list.append(current_solution)
    while True:
        neighbors = generate_neighbors(current_solution)
        candidate_solutions = []
        for neighbor in neighbors:
            if neighbor not in tabu_list:
                candidate_solutions.append(neighbor)
        if not candidate_solutions:
            break
        candidate_values = [evaluate_solution(solution) for solution in candidate_solutions]
        best_candidate_value = max(candidate_values)
        best_candidate_index = candidate_values.index(best_candidate_value)
        best_candidate_solution = candidate_solutions[best_candidate_index]
        if best_candidate_value > best_value:
            best_solution = best_candidate_solution
            best_value = best_candidate_value
        current_solution = best_candidate_solution
        current_value = best_candidate_value
        tabu_list.pop(0)
        tabu_list.append(current_solution)
    return best_solution, best_value

# 测试
best_solution, best_value = taboo_search()
print('最优解：', best_solution)
print('最优解的价值：', best_value)

这段代码实现了禁忌搜索算法解决0/1背包问题的过程。在代码中，我们先定义了物品的重量和价值，背包的容量以及禁忌表的大小。然后，我们生成初始解并计算其价值。接着，我们在循环中不断生成邻居解，并计算其价值。如果邻居解不在禁忌表中，则将其加入候选解集合中。从候选解集合中选择一个最优解作为下一次搜索的解，并将其加入禁忌表中。最后，返回最优解。