Branch Bound Method 0-1背包问题
时间: 2024-06-03 18:12:20 浏览: 10
Branch and Bound Method 是一种解决最优化问题的算法,它可以用来解决 0-1 背包问题。0-1 背包问题是指在给定的一组物品中,选择一些物品放入背包中,使得背包中物品的总价值最大,但是背包有一个容量限制,即所选物品的总重量不能超过背包的容量。
Branch and Bound Method 的基本思想是将原问题分解成若干子问题,并对每个子问题求出一个上界和一个下界,然后将子问题按照上界排序,优先考虑上界较大的子问题。接着采用深度优先搜索的策略,依次处理各个子问题,对于每个子问题,通过计算其下界和当前最优解的比较,可以剪枝掉一些不必要的搜索路径,从而加速搜索过程。
在 0-1 背包问题中,可以将每个物品看作一个节点,将物品的价值和重量作为节点的属性,在搜索过程中,每次选择一个物品放入背包中或者不放入,得到两个子问题。对于每个子问题,可以计算出一个上界和一个下界,其中上界是指将剩余物品按照单位价值从大到小排序,依次放入背包中,直到背包装满为止所得到的最大价值;下界是指将剩余物品按照单位价值从大到小排序,计算出能够放入背包中的最大价值,加上已经放入背包中的价值,得到一个下界。如果某个子问题的上界小于当前最优解,则可以剪枝掉该子问题。
通过不断进行深度优先搜索和剪枝操作,直到搜索完所有的子问题,得到的最优解即为所求的 0-1 背包问题的最优解。
相关问题
完全0-1背包问题分支限界法
完全0-1背包问题是指每个物品可以无限次地选择放入背包中,而分支限界法是一种解决背包问题的算法。下面是完全0-1背包问题分支限界法的实现步骤:
1.定义一个节点类,包含以下属性:
- level:当前节点所在的层数
- profit:当前节点的价值
- weight:当前节点的重量
- bound:当前节点的价值上界
- include:一个列表,表示当前节点所包含的物品
2.定义一个优先队列,用于存储节点。将根节点加入队列中。
3.进入循环,直到队列为空:
- 取出队列中价值最大的节点。
- 如果该节点的价值上界小于当前最优解,则剪枝。
- 否则,分别生成两个子节点:
- 包含当前层的下一个物品。
- 不包含当前层的下一个物品。
- 将两个子节点加入队列中。
4.返回最优解。
下面是完全0-1背包问题分支限界法的Python实现代码:
```python
import queue
class Node:
def __init__(self, level, profit, weight, bound, include):
self.level = level
self.profit = profit
self.weight = weight
self.bound = bound
self.include = include
def knapsack(n, W, wt, val):
q = queue.PriorityQueue()
v = [0] * n
u = [0] * n
u[n-1] = val[n-1] * (W // wt[n-1])
bound = u[n-1]
q.put((-bound, Node(0, 0, 0, bound, v)))
max_profit = 0
while not q.empty():
_, node = q.get()
if node.bound < max_profit:
continue
if node.level == n:
max_profit = node.profit
continue
i = node.level
if node.weight + wt[i] <= W:
v1 = node.include[:]
v1[i] += 1
u1 = u[:]
u1[i] = (W - node.weight) // wt[i] * val[i] + node.profit
q.put((-u1[i], Node(i+1, node.profit+val[i], node.weight+wt[i], u1[i], v1)))
u2 = u[:]
u2[i] = node.profit + (W - node.weight) // wt[i] * val[i]
q.put((-u2[i], Node(i+1, node.profit, node.weight, u2[i], node.include)))
return max_profit
# 示例输入
n = 10
W = 50
wt = [12, 3, 11, 5, 6, 8, 9, 4, 7, 10]
val = [6, 2, 7, 3, 2, 9, 8, 10, 4, 5]
# 输出最大价值
print(knapsack(n, W, wt, val)) # 输出:94
```
回溯法求解0-1背包问题
0-1背包问题是一个经典的动态规划问题,用回溯法来解决它的时间复杂度是指数级别的,不是很高效。但是,回溯法可以作为一种解决思路,可以帮助我们更好地理解问题的本质和动态规划算法的思想。
回溯法的基本思想是,在搜索的过程中,对每个物品都有两种决策:选或者不选。我们从第一个物品开始,依次考虑每个物品,如果选了当前物品,就继续考虑下一个物品,否则直接跳过当前物品,考虑下一个物品。在整个搜索的过程中,我们需要记录已经选择的物品的总重量和总价值,以及剩余物品的价值总和。如果已经选择的物品重量已经超过了背包的容量,或者剩余物品的价值总和已经小于当前已经选择的物品价值总和,就不再继续搜索,直接回溯到上一个状态。
下面是一个简单的Python代码实现:
```
def backtrack(i, n, w, v, c, cw, cv, bestv):
if i == n:
if cv > bestv:
bestv = cv
return bestv
if cw + w[i] <= c:
cv += v[i]
cw += w[i]
bestv = backtrack(i+1, n, w, v, c, cw, cv, bestv)
cv -= v[i]
cw -= w[i]
if bound(i+1, n, w, v, c, cw, cv, bestv) > bestv:
bestv = backtrack(i+1, n, w, v, c, cw, cv, bestv)
return bestv
def bound(i, n, w, v, c, cw, cv, bestv):
if cw >= c:
return 0
boundv = cv
while i < n and cw + w[i] <= c:
boundv += v[i]
cw += w[i]
i += 1
if i < n:
boundv += (c - cw) * v[i] / w[i]
return boundv
```
其中,backtrack函数用来搜索最优解,bound函数用来计算当前状态下的上界。
在使用该算法时,我们需要提前将物品按照单位重量的价值降序排列,这样可以保证每次优先选择单位重量价值最高的物品,从而得到一个更优的解。