用matlab禁忌搜索算法解决0-1背包问题的代码

时间: 2023-10-22 21:22:31 浏览: 54
以下是用Matlab实现的禁忌搜索算法解决0-1背包问题的代码,希望对你有所帮助: ```matlab function [best_solution, best_fitness] = tabu_search(capacity, weights, profits, max_iterations, tabu_size) % 初始化参数 n_items = length(weights); current_solution = zeros(1, n_items); % 当前解 best_solution = zeros(1, n_items); % 最优解 best_fitness = 0; % 最优解的适应度值 current_fitness = 0; % 当前解的适应度值 % 初始化tabu列表 tabu_list = zeros(n_items, tabu_size); % 迭代搜索 for i = 1:max_iterations % 生成邻域解 neighborhood = generate_neighborhood(current_solution, tabu_list); % 计算邻域解的适应度值 neighborhood_fitness = zeros(1, size(neighborhood, 1)); for j = 1:size(neighborhood, 1) neighborhood_fitness(j) = calculate_fitness(capacity, weights, profits, neighborhood(j, :)); end % 选择最优的邻域解 [neighborhood_fitness_sorted, sort_index] = sort(neighborhood_fitness, 'descend'); for j = 1:length(sort_index) if ~tabu(neighborhood(sort_index(j), :), tabu_list) current_solution = neighborhood(sort_index(j), :); current_fitness = neighborhood_fitness_sorted(j); break; end end % 更新tabu列表 tabu_list = [tabu_list(:, 2:end), current_solution']; % 更新最优解 if current_fitness > best_fitness best_solution = current_solution; best_fitness = current_fitness; end end end % 生成邻域解 function neighborhood = generate_neighborhood(solution, tabu_list) n_items = length(solution); neighborhood = repmat(solution, n_items, 1); for i = 1:n_items if solution(i) == 0 neighborhood(i, i) = 1; else neighborhood(i, i) = 0; end end neighborhood = setdiff(neighborhood, tabu_list', 'rows'); end % 计算适应度值 function fitness = calculate_fitness(capacity, weights, profits, solution) if sum(solution.*weights) <= capacity fitness = sum(solution.*profits); else fitness = 0; end end % 判断是否在tabu列表中 function is_tabu = tabu(solution, tabu_list) is_tabu = false; for i = 1:size(tabu_list, 2) if isequal(solution, tabu_list(:, i)') is_tabu = true; break; end end end ``` 这里的禁忌搜索算法采用了邻域解生成、适应度计算、tabu列表维护等基本步骤,其中邻域解生成使用了简单的交换算子,并使用tabu列表来避免陷入局部最优解。

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