用启发式方法求0/1背包问题, n=5, (W1, W2, W3, W4, Ws)=(2, 2, 6, 5, 4),(P1, P2, P3, P4, P5)=(6, 3, 5, 4, 6), M=10

时间: 2023-11-11 07:04:09 浏览: 85
0/1背包问题是一个经典的组合优化问题,启发式方法是一种常用的解决该问题的方法。对于本题,可以使用遗传算法来求解。具体步骤如下: 1. 初始化种群,随机生成若干个个体,每个个体表示一种背包的装载方案。 2. 计算每个个体的适应度,即该方案所装载物品的总价值。 3. 选择优秀的个体进行交叉和变异,生成新的个体。 4. 重复步骤2和3,直到达到预设的迭代次数或找到最优解。 对于本题,可以将每个个体表示为一个长度为5的01序列,其中1表示该物品被装入背包,0表示未被装入。适应度函数可以定义为该方案所装载物品的总价值,交叉和变异操作可以采用常用的方法,如单点交叉和位变异。 根据上述方法,可以得到该问题的一个近似解,具体实现可以参考相关的遗传算法库或自行编写代码实现。
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用启发式方法求0/1背包问题, n=5, (W1, W2, W3, W4, Ws)=(2, 2, 6, 5, 4),(P1, P2, P3, P4, P5)=(6, 3, 5, 4, 6), M=10

0/1背包问题是一个经典的组合优化问题,启发式方法是一种常用的解决方法。下面是使用启发式方法求解0/1背包问题的步骤: 1.计算每个物品的性价比,即单位重量的价值,按照性价比从大到小排序。 2.初始化背包,将背包容量设为M,将背包价值设为0。 3.依次将物品放入背包中,如果当前物品可以放入背包中,则将其放入背包中,并更新背包价值。 4.如果当前物品不能放入背包中,则跳过该物品。 5.重复步骤3和步骤4,直到所有物品都被考虑过。 6.输出背包中物品的选择情况和背包的最大价值。 对于本题,按照上述步骤,可以得到以下结果: 选择物品:3, 5 背包最大价值:12

设有0/1背包实例(w0, w1, w2 w3)=(10, 15, 6, 9), (P0,P1,P2,P3)=(2,5,8, 1)和M=32。试计算s',0≤i≤4。另使用启发式方法再计算一次。

根据0/1背包问题的动态规划算法,可以得到以下表格: | w | P | s0 | s1 | s2 | s3 | s4 | | :---: | :---: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | | 10 | 2 | 0 | 0 | 2 | 2 | 2 | | 15 | 5 | 0 | 0 | 2 | 5 | 5 | | 6 | 8 | 0 | 0 | 2 | 5 | 8 | | 9 | 1 | 0 | 1 | 2 | 6 | 8 | 其中,s'0=0,s'1=1,s'2=2,s'3=6,s'4=8。 对于启发式方法,可以考虑按照单位重量价值从大到小进行排序,然后依次将物品放入背包中,直到背包装满或物品已全部放入为止。具体步骤如下: 1. 计算每个物品的单位重量价值,得到排序后的物品列表: | w | P | v | | :-: | :-: | :-: | | 6 | 8 | 1.33| | 10 | 2 | 0.2 | | 9 | 1 | 0.11| | 15 | 5 | 0.33| 2. 按照单位重量价值从大到小的顺序依次考虑每个物品,如果当前物品可以放入背包中,则放入,并更新背包剩余容量和总价值。 | w | P | v | 剩余容量 | 总价值 | | :---: | :---: | :-: | :------: | :----: | | - | - | - | 32 | 0 | | 6 | 8 |1.33 | 26 | 8 | | 10 | 2 | 0.2 | 16 | 8 | | - | - | - | 16 | 8 | | 9 | 1 |0.11 | 7 | 9 | | - | - | - | 7 | 9 | | - | - | - | 7 | 9 | | 15 | 5 |0.33 | - | 11 | 因此,启发式方法得到的最优解为s"0=0,s"1=1,s"2=2,s"3=7,s"4=9。

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