分支限界法求解01背包问题
时间: 2023-08-12 11:58:46 浏览: 64
分支限界法是一种求解组合优化问题的方法,包括求解01背包问题。在分支限界法中,通过限制搜索空间,剪枝不可能达到最优解的分支,以提高求解效率。
下面是使用分支限界法求解01背包问题的一般步骤:
1. 定义问题的状态。对于01背包问题,每个状态可以表示为(i, j),其中i表示当前考虑到的物品编号,j表示当前背包剩余的容量。
2. 定义状态的界限函数。界限函数用于估计当前状态下能够获得的最大价值上界。对于01背包问题,可以使用贪心算法计算当前状态下的上界,即将剩余容量按单位重量价值递减顺序装入物品直到装满或装完。
3. 使用优先队列(或堆)进行状态扩展。初始时将初始状态加入队列中。每次从队列中取出一个状态,检查其界限是否小于当前最优解,若小于则剪枝。否则,根据状态进行扩展生成新的状态,并计算新状态的界限。
4. 重复步骤3直到队列为空或无法生成更多状态。
5. 终止条件:队列为空或找到一个可行解。
6. 输出最优解。
需要注意的是,在具体实现时,可以使用优化策略来减少搜索空间和提高算法效率,例如剪枝策略、状态压缩等。
希望以上步骤对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
使用分支限界法求解01背包问题思路
01背包问题是一个经典的组合优化问题,它的目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入一个容量为W的背包中,使得背包中物品的总价值最大。分支限界法是一种常用的解决组合优化问题的算法,下面是使用分支限界法求解01背包问题的思路:
1.将问题转化为搜索树:将每个物品看作一个节点,每个节点有两个子节点,分别表示选择该物品和不选择该物品两种情况。
2.定义上界函数:对于每个节点,计算选择该节点及其后续节点所能得到的最大价值,作为该节点的上界。
3.定义下界函数:对于每个节点,计算选择该节点及其后续节点所能得到的最小价值,作为该节点的下界。
4.搜索过程:从根节点开始,按照上界从大到小的顺序依次扩展子节点,直到找到一个可行解或者搜索完整棵树。
5.剪枝:在搜索过程中,如果一个节点的下界小于当前最优解,则可以剪枝,不再继续搜索该节点及其子节点。
下面是一个使用分支限界法求解01背包问题的Python代码示例:
```python
class Node:
def __init__(self, level, weight, value, bound, selected):
self.level = level
self.weight = weight
self.value = value
self.bound = bound
self.selected = selected
def knapsack01(items, capacity):
n = len(items)
items = sorted(items, key=lambda x: x[1]/x[0], reverse=True)
queue = [Node(-1, 0, 0, 0, [])]
max_value = 0
while queue:
node = queue.pop(0)
if node.level == n-1:
if node.value > max_value:
max_value = node.value
solution = node.selected
else:
level = node.level + 1
weight = node.weight + items[level][0]
value = node.value + items[level][1]
if weight <= capacity:
bound = value + (capacity-weight) * items[level+1][1] / items[level+1][0]
if bound > max_value:
queue.append(Node(level, weight, value, bound, node.selected+[1]))
bound = node.bound - items[level][1]
if bound > max_value:
queue.append(Node(level, node.weight, node.value, bound, node.selected+[0]))
return max_value, solution
```
分支限界法求解01背包问题完整代码
以下是使用分支限界法求解01背包问题的完整代码,代码中包含详细的注释说明。
```
#include <iostream>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 物品结构体
struct Item {
int weight; // 物品重量
int value; // 物品价值
double bound; // 物品价值上界
};
// 比较函数,用于优先队列中的排序
struct cmp {
bool operator() (const Item& a, const Item& b) {
return a.bound < b.bound;
}
};
// 分支限界法求解01背包问题
int knapsack(int W, int n, int* w, int* v) {
// 初始化物品数组
Item* items = new Item[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
items[i].weight = w[i];
items[i].value = v[i];
items[i].bound = 0;
}
// 计算每个物品的价值上界
int total_weight = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (total_weight + items[i].weight <= W) {
total_weight += items[i].weight;
items[i].bound = items[i].value;
} else {
items[i].bound = (W - total_weight) * 1.0 / items[i].weight * items[i].value;
break;
}
}
// 初始化优先队列
priority_queue<Item, vector<Item>, cmp> q;
q.push(items[0]);
// 初始化最大价值
int max_value = 0;
// 分支限界法求解
while (!q.empty()) {
// 取出队首元素
Item item = q.top();
q.pop();
// 如果当前节点的价值上界小于等于当前最大价值,则剪枝
if (item.bound <= max_value) {
continue;
}
// 如果当前节点是叶子节点,则更新最大价值
if (item.weight == W) {
max_value = max(max_value, item.value);
continue;
}
// 扩展左子树,不选当前物品
Item left = item;
left.bound = item.bound - items[left.weight].bound;
left.weight++;
q.push(left);
// 扩展右子树,选当前物品
Item right = item;
right.bound = item.bound - items[right.weight].bound + items[right.weight + 1].bound;
right.weight++;
right.value += items[right.weight - 1].value;
q.push(right);
}
// 释放内存
delete[] items;
// 返回最大价值
return max_value;
}
int main() {
int W = 50; // 背包容量
int n = 5; // 物品数量
int w[] = {10, 20, 30, 40, 50}; // 物品重量
int v[] = {60, 100, 120, 150, 200}; // 物品价值
int max_value = knapsack(W, n, w, v);
cout << "最大价值为:" << max_value << endl;
return 0;
}
```
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