装载问题优先队列式分支限界法java

时间: 2023-12-11 10:00:20 浏览: 187
装载问题是一个经典的组合优化问题,优先队列式分支限界法是一种求解装载问题的有效算法。在Java中实现装载问题的优先队列式分支限界法主要需要以下步骤: 首先,需要定义货物和货车的数据结构,可以使用类来表示货物和货车,包括各自的重量和容量等属性。 其次,在主程序中,利用优先队列来实现分支限界法的优先级队列,用于存储搜索节点。在搜索过程中,每次从优先级队列中取出优先级最高的节点进行扩展和分支。 然后,需要定义剪枝函数来减少冗余搜索。在每次扩展节点时,可以根据问题的特点设计合适的剪枝函数,比如根据剩余的空间和已经装载的货物重量来进行判断。 接下来,编写递归函数来实现深度优先搜索。在搜索过程中,递归地遍历所有可能的装载方式,并根据剪枝函数的判断结果进行相应的处理。 最后,在主程序中调用递归函数,并根据搜索结果输出最优的装载方式和对应的货物数量等信息。 通过以上步骤,可以在Java中实现装载问题的优先队列式分支限界法,该算法可以高效地求解装载问题,并找到最优的装载方式。
相关问题

帮我用java语言解决基于优先队列式分支限界法解决装载问题,给出实例具体展示,给出具体实现代码

下面是基于优先队列式分支限界法解决装载问题的Java代码实现。 ```java import java.util.*; public class KnapsackProblem { static class Item implements Comparable<Item> { int weight; int value; double density; public Item(int weight, int value) { this.weight = weight; this.value = value; this.density = (double) value / weight; } @Override public int compareTo(Item other) { if (this.density > other.density) { return -1; } else if (this.density < other.density) { return 1; } else { return 0; } } } static class Node implements Comparable<Node> { int level; int profit; int weight; boolean[] include; public Node(int level, int profit, int weight, boolean[] include) { this.level = level; this.profit = profit; this.weight = weight; this.include = include.clone(); } @Override public int compareTo(Node other) { return Integer.compare(other.profit, this.profit); } } public static int knapsack(int capacity, int[] weights, int[] values) { int n = weights.length; Item[] items = new Item[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { items[i] = new Item(weights[i], values[i]); } Arrays.sort(items); PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>(); boolean[] initialInclude = new boolean[n]; queue.offer(new Node(-1, 0, 0, initialInclude)); int maxProfit = 0; while (!queue.isEmpty()) { Node node = queue.poll(); if (node.level == n - 1) { if (node.profit > maxProfit) { maxProfit = node.profit; } continue; } int level = node.level + 1; boolean[] include = node.include.clone(); include[level] = true; int weight = node.weight + items[level].weight; if (weight <= capacity) { int profit = node.profit + items[level].value; queue.offer(new Node(level, profit, weight, include)); } int bound = bound(level, capacity, items, node); if (bound > maxProfit) { queue.offer(new Node(level, node.profit, node.weight, node.include.clone())); } } return maxProfit; } private static int bound(int level, int capacity, Item[] items, Node node) { int profit = node.profit; int weight = node.weight; for (int i = level + 1; i < items.length; i++) { if (weight + items[i].weight <= capacity) { weight += items[i].weight; profit += items[i].value; } else { profit += (capacity - weight) * items[i].density; break; } } return profit; } public static void main(String[] args) { int capacity = 50; int[] weights = {10, 20, 30}; int[] values = {60, 100, 120}; int maxProfit = knapsack(capacity, weights, values); System.out.println("Maximum profit is: " + maxProfit); } } ``` 在上面的代码中,我们定义了两个内部类`Item`和`Node`。`Item`表示物品,包含重量、价值和价值密度;`Node`表示搜索树中的节点,包含当前层数、当前总价值、当前总重量和是否选择了每个物品。 我们首先将物品按照价值密度从大到小排序,然后使用优先队列保存搜索树中的节点。每次从队列中取出价值最大的节点,根据它的状态进行分支。如果选择当前物品能够放入背包,则生成一个新节点,加入队列中。如果选择当前物品不能放入背包,则计算当前节点的上界,如果该上界大于当前最优解,则生成一个新节点,加入队列中。 最后,我们输出得到的最大价值即可。

分支限界法 java_算法——分支限界法(装载问题)

好的,我可以为你介绍一下分支限界法和装载问题的相关内容。 分支限界法是一种求解最优化问题的算法,通过不断扩展解空间,逐步缩小搜索范围,最终找到最优解。它的核心思想是将问题划分成许多子问题,并采用优先队列(或优先级队列)来维护待扩展的子问题集合,每次取出优先级最高的子问题进行扩展,直到找到最优解或者队列为空。 而装载问题是一种典型的分支限界法应用场景,它的主要思想是在给定的一些物品中选出尽可能多的物品放入容量为C的背包中,使得背包中物品的总重量不超过C,并且背包中物品的总价值最大。这个问题可以通过分支限界法来求解。 下面是一个简单的 Java 代码实现,用于解决装载问题: ```java import java.util.*; public class BranchAndBound { public static void main(String[] args) { int[] w = {5, 10, 20, 30}; // 物品的重量 int[] v = {50, 60, 140, 120}; // 物品的价值 int C = 50; // 背包的容量 int n = w.length; // 物品的数量 int[] x = new int[n]; // 记录每个物品是否被选中 PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>(); queue.offer(new Node(-1, 0, 0)); // 将根节点加入队列中 while (!queue.isEmpty()) { Node node = queue.poll(); // 取出优先级最高的子问题 if (node.level == n - 1) { // 如果是叶子节点,更新最优解 for (int i = 0; i < n; i++) { x[i] = node.x[i]; } } else { int level = node.level + 1; int weight = node.weight; int value = node.value; if (weight + w[level] <= C) { // 左子节点表示选中当前物品 int[] left = Arrays.copyOf(node.x, n); left[level] = 1; queue.offer(new Node(level, weight + w[level], value + v[level], left)); } // 右子节点表示不选当前物品 queue.offer(new Node(level, weight, value, node.x)); } } int max = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (x[i] == 1) { System.out.println("第" + (i + 1) + "个物品被选中"); max += v[i]; } } System.out.println("最大价值为:" + max); } // 子问题节点 static class Node implements Comparable<Node> { int level; // 当前节点所在的层级 int weight; // 当前节点的背包重量 int value; // 当前节点的背包价值 int[] x; // 记录每个物品是否被选中 public Node(int level, int weight, int value) { this.level = level; this.weight = weight; this.value = value; this.x = new int[0]; } public Node(int level, int weight, int value, int[] x) { this.level = level; this.weight = weight; this.value = value; this.x = x; } @Override public int compareTo(Node o) { return o.value - this.value; // 根据价值进行优先级比较 } } } ``` 希望这个简单的例子能帮助你更好地理解分支限界法和装载问题。如果你还有其他问题或者疑惑,欢迎随时向我提出。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

装载问题-分支限界算法-java实现

装载问题-分支限界算法-java实现 装载问题 装载问题是一种经典的组合优化问题,目的是在有限的容量内装载尽可能多的物品,以达到最大化总重量或总价值。装载问题有多种变种,包括0/1背包问题、分支限界问题、动态...
recommend-type

装载问题(分支限界法)报告.doc

分支限界法采用广度优先或深度优先搜索策略,通过活结点队列来存储待处理的子问题。在每一步,先检查当前扩展结点的左儿子(表示包含当前物品的装载方案),如果可行,则加入活结点队列;接着添加右儿子(不包含...
recommend-type

【通信仿真】基于matlab数字信号增量调制【Matlab仿真 2381期】.zip

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码,代码均可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

ModemManager-glib-devel-1.6.10-3.el7_6.i686.rpm

Centos7 el7.x86_64 官方离线安装包,安装指令为 sudo rpm -ivh ModemManager-glib-devel-1.6.10-3.el7_6.i686.rpm
recommend-type

NIST REFPROP问题反馈与解决方案存储库

资源摘要信息:"NIST REFPROP是一个计算流体热力学性质的软件工具,由美国国家标准技术研究院(National Institute of Standards and Technology,简称NIST)开发。REFPROP能够提供精确的热力学和传输性质数据,广泛应用于石油、化工、能源、制冷等行业。它能够处理多种纯组分和混合物的性质计算,并支持多种方程和混合规则。用户在使用REFPROP过程中可能遇到问题,这时可以利用本存储库报告遇到的问题,寻求帮助。需要注意的是,在报告问题前,用户应确保已经查看了REFPROP的常见问题页面,避免提出重复问题。同时,提供具体的问题描述和示例非常重要,因为仅仅说明“不起作用”是不足够的。在报告问题时,不应公开受知识产权保护或版权保护的代码或其他内容。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

gpuR包在R Markdown中的应用:创建动态报告的5大技巧

![ gpuR包在R Markdown中的应用:创建动态报告的5大技巧](https://codingclubuc3m.rbind.io/post/2019-09-24_files/image1.png) # 1. gpuR包简介与安装 ## gpuR包简介 gpuR是一个专为R语言设计的GPU加速包,它充分利用了GPU的强大计算能力,将原本在CPU上运行的计算密集型任务进行加速。这个包支持多种GPU计算框架,包括CUDA和OpenCL,能够处理大规模数据集和复杂算法的快速执行。 ## 安装gpuR包 安装gpuR包是开始使用的第一步,可以通过R包管理器轻松安装: ```r insta
recommend-type

如何利用matrix-nio库,通过Shell脚本和Python编程,在***网络中创建并运行一个机器人?请提供详细的步骤和代码示例。

matrix-nio库是一个强大的Python客户端库,用于与Matrix网络进行交互,它可以帮助开发者实现机器人与***网络的互动功能。为了创建并运行这样的机器人,你需要遵循以下步骤: 参考资源链接:[matrix-nio打造***机器人下载指南](https://wenku.csdn.net/doc/2oa639sw55?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 下载并解压《matrix-nio打造***机器人下载指南》资源包。资源包中的核心项目文件夹'tiny-matrix-bot-main'将作为你的工作目录。 2. 通过命令行工具进入'tiny-
recommend-type

掌握LeetCode习题的系统开源答案

资源摘要信息:"LeetCode答案集 - LeetCode习题解答详解" 1. LeetCode平台概述: LeetCode是一个面向计算机编程技能提升的在线平台,它提供了大量的算法和数据结构题库,供编程爱好者和软件工程师练习和提升编程能力。LeetCode习题的答案可以帮助用户更好地理解问题,并且通过比较自己的解法与标准答案来评估自己的编程水平,从而在实际面试中展示更高效的编程技巧。 2. LeetCode习题特点: LeetCode题目设计紧贴企业实际需求,题目难度从简单到困难不等,涵盖了初级算法、数据结构、系统设计等多个方面。通过不同难度级别的题目,LeetCode能够帮助用户全面提高编程和算法设计能力,同时为求职者提供了一个模拟真实面试环境的平台。 3. 系统开源的重要性: 所谓系统开源,指的是一个系统的源代码是可以被公开查看、修改和发布的。开源对于IT行业至关重要,因为它促进了技术的共享和创新,使得开发者能够共同改进软件,同时也使得用户可以自由选择并信任所使用的软件。开源系统的透明性也使得安全审计和漏洞修补更加容易进行。 4. LeetCode习题解答方法: - 初学者应从基础的算法和数据结构题目开始练习,逐步提升解题速度和准确性。 - 在编写代码前,先要分析问题,明确算法的思路和步骤。 - 编写代码时,注重代码的可读性和效率。 - 编写完毕后,测试代码以确保其正确性,同时考虑边界条件和特殊情况。 - 查看LeetCode平台提供的官方解答和讨论区的其他用户解答,学习不同的解题思路。 - 在社区中与他人交流,分享自己的解法,从反馈中学习并改进。 5. LeetCode使用技巧: - 理解题目要求,注意输入输出格式。 - 学习并掌握常见的算法技巧,如动态规划、贪心算法、回溯法等。 - 练习不同类型的题目,增强问题解决的广度和深度。 - 定期回顾和复习已解决的问题,巩固知识点。 - 参加LeetCode的比赛,锻炼在时间压力下的编程能力。 6. 关键标签“系统开源”: - 探索LeetCode的源代码,了解其后端架构和前端界面是如何实现的。 - 了解开源社区如何对LeetCode这样的平台贡献代码,以及如何修复bug和增强功能。 - 学习开源社区中代码共享的文化和最佳实践。 7. 压缩包子文件“leetcode-master”分析: - 该文件可能是一个版本控制工具(如Git)中的一个分支,包含了LeetCode习题答案的代码库。 - 用户可以下载此文件来查看不同用户的习题答案,分析不同解法的差异,从而提升自己的编程水平。 - “master”通常指的是主分支,意味着该分支包含了最新的、可以稳定部署的代码。 8. 使用LeetCode资源的建议: - 将LeetCode作为提升编程能力的工具,定期练习,尤其是对准备技术面试的求职者来说,LeetCode是提升面试技巧的有效工具。 - 分享和讨论自己的解题思路和代码,参与到开源社区中,获取更多的反馈和建议。 - 理解并吸收平台提供的习题答案,将其内化为自己解决问题的能力。 通过上述知识点的详细分析,可以更好地理解LeetCode习题答案的重要性和使用方式,以及在IT行业开源系统中获取资源和提升技能的方法。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依