LP: Optimal objective value is 0.000000. 找到最优解。 Intlinprog 在根节点处停止,因为目标值在最优值的间隙容差范围内,options.AbsoluteGapTolerance = 0。intcon 变量是容差范围内的整数,options.IntegerTolerance = 1e-05。
时间: 2024-02-10 17:19:57 浏览: 68
这段信息是使用 MATLAB 中的整数线性规划函数 intlinprog 求解问题时得到的。它表明求解得到的最优解的目标函数值为 0,即问题的最优解为零。同时,intlinprog 在根节点处停止,这意味着最优解已经找到。由于目标值在最优值的间隙容差范围内,所以 intlinprog 停止求解。intcon 变量是容差范围内的整数,说明在求解过程中,intcon 变量已经被取为整数。options.AbsoluteGapTolerance 和 options.IntegerTolerance 分别是绝对间隙容差和整数容差,它们的值分别为 0 和 1e-05。
相关问题
>> exercise1 LP: Optimal objective value is 0.000000. 找到最优解。 Intlinprog 在根节点处停止,因为目标值在最优值的间隙容差范围内,options.AbsoluteGapTolerance = 0。intcon 变量是 容差范围内的整数,options.IntegerTolerance = 1e-05。 至少需要 0 名哨兵才能满足站岗需求。 为什么我运行的结果是这样的?
根据你提供的信息,整数线性规划模型的最优解为0。这意味着根据给定的需求表和约束条件,可以在不派遣任何哨兵的情况下满足站岗需求。
可能有几个原因导致最优解为0:
1. 人数需求可能被错误地记录为0,或者数据表中出现错误。
2. 约束条件可能设置不正确,使得无法满足站岗需求。
3. 可能存在其他约束条件或目标函数,但未在问题描述中提供。
我建议你仔细检查需求表和约束条件,确保数据准确无误,并确保约束条件正确设置。如果还有其他约束条件或目标函数,请提供详细信息,以便我能够更好地帮助你分析问题。
使用Knapsack用c语言实现找到所有最优解,要求optimal value是唯一的,但是要找到所有optimal solutions
Knapsack问题是一个经典的组合优化问题,可以使用动态规划来解决。如果要找到所有最优解,可以在动态规划的过程中记录每个状态的最优解个数,然后再回溯找到所有的最优解。
具体实现如下:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_N 100
#define MAX_W 1000
int n, W;
int w[MAX_N], v[MAX_N];
int dp[MAX_N+1][MAX_W+1];
int cnt[MAX_N+1][MAX_W+1];
void knapsack() {
// 初始化
for (int i = 0; i <= W; i++) {
dp[0][i] = 0;
cnt[0][i] = 1;
}
// 动态规划
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= W; j++) {
dp[i][j] = dp[i-1][j];
cnt[i][j] = cnt[i-1][j];
if (j >= w[i-1] && dp[i][j] < dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]) {
dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1];
cnt[i][j] = cnt[i-1][j-w[i-1]];
} else if (j >= w[i-1] && dp[i][j] == dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]) {
cnt[i][j] += cnt[i-1][j-w[i-1]];
}
}
}
// 找到所有最优解
int cur = W, max_val = 0;
for (int i = 0; i <= W; i++) {
if (dp[n][i] > max_val) {
cur = i;
max_val = dp[n][i];
}
}
printf("optimal value: %d\n", max_val);
printf("optimal solutions:\n");
for (int i = n; i > 0; i--) {
if (cur >= w[i-1] && dp[i][cur] == dp[i-1][cur-w[i-1]] + v[i-1] && cnt[i-1][cur-w[i-1]] == 1) {
printf("%d ", i-1);
cur -= w[i-1];
}
}
}
int main() {
scanf("%d%d", &n, &W);
for (int i = 0; i < n; i++) {
scanf("%d%d", &w[i], &v[i]);
}
knapsack();
return 0;
}
```
上面的代码中,`dp[i][j]`表示前`i`个物品放入容量为`j`的背包中所能获得的最大价值,`cnt[i][j]`表示前`i`个物品放入容量为`j`的背包中取得最大价值的方案数目。在动态规划过程中,如果有一种新的方案获得了更优的价值,就将方案数目重置为之前的方案数目(因为之前的方案不再是最优解),如果新的方案与之前的方案价值相等,就将方案数目相加。
在动态规划结束后,首先找到所有背包容量中获得最大价值的那个容量,然后从最后一个物品开始依次回溯,如果当前物品可以放入背包中且放入后获得最大价值,且放入后背包容量为`j-w[i-1]`的背包只有一种最优解,就将该物品的编号输出,并将当前容量减去物品重量。
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