一、背包问题与贪心算法 背包问题(Knapsack Problem)是一类组合优化问题,它根据每种物品的重量和价值,以及背包的承重限制,寻找最优装载方案以最大化背包中物品的总价值。分为0-1背包问题和分数(Fractional)背包问题。贪心算法对于分数背包问题往往可以得到最优解,而对于0-1背包问题通常只能得到近似解。 二、伪代码结构...
贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。 在这个程序中,采用性价比的方式来做出当前最好的选择,然后再不大于背包所能承载的最大重量的时候将他标记成1,否则标记成0. 最后在输出的时候选择标记为1 的输出,用来实现贪心算法。
这也是贪心算法在解决0-1背包问题时可行性的一种体现:优先考虑单位价值最高的物品,直到达到重量限制。 一、定义问题和算法策略 0-1背包问题的目标是在不超过背包最大承重的情况下,选择一组物品,使得他们的总价值最大化。基于贪心算法,我们将采用单位重量价值最大化作为选择标准。 定义问题的相关参数: N个物品,每...
%对当前解用改进贪心算法修复,使不可行解变为可行解,并使可行解尽量增加其价值 function [xn]=f_GA(xn,M,n,V,P,W) [fn,index]=sort(P./W,'ascend'); coresV=sum((W.*xn)');%当前背包重量 for i=1:M if coresV(i)>V for j=1:n if xn(i,index(j))==1 coresV(i)=coresV(i)-W(...
总结来说，贪心算法解决0-1背包问题时，虽然可以快速找到解，但不一定能保证是最优解或近似最优解。不同策略在不同情况下的表现各异，选择合适的策略需根据具体问题进行分析。贪心算法的局限性在于其对局部最优选择的依赖，这可能导致全局最优解的缺失。因此，在实际应用中，需谨慎考虑贪心算法的适用...
对0-1背包问题的特殊情况——装载问题：使用贪心法求解之可得最优解。（证明见最优装载问题）普通0-1...
A.没有区别,它们的含义相同B.若用贪心算法解决0-1背包问题,只能得到近似最优解C.在0-1背包问题中,物品只有装入和不装入两种情况,而部分背包问题允许只装入物品的一部分D.若用贪心算法解决部分背包问题,只能得到近似最优解相关知识点: 试题来源: 解析 BC 反馈...