运用动态规划,分支限界都可以达到效果,但不佳。 我用遗传算法解决: 一般人有多条染色体,但对于背包问题,一个解我们将看成一个个体,所以,一个个体只有一个染色体,一个染色体对应多个基因。如:100101010100111 表示装入背包的可能解。(具体情况具体分析) 遗传所做准备: 1) 用0表示“不选择装入”,1表示“装入”,形...
01背包问题的定义。 给定n个物品和一个背包,物品i的重量为Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。目标是从这些物品中挑选一些放入背包,使得背包内物品的总价值最大化,同时不超过背包的容量限制C。在挑选物品时,对于每个物品i只能选择放入或不放入背包,不能重复放入或只放入一部分。 二、遗传算法 1、遗传算法的基本思想 ...
遗传算法是一种常见的解决方案。 基本原理是: 模拟生物基因遗传的做法,通过编码组成初始群体后,遗传操作的任务就是对群体的个体按照它们对环境适应度(适应度评估)施加一定的操作,从而实现优胜劣汰的过程。通过一代一代的优化,逼近最优化的解(局部最优化解)。 具体算法若干概念如下: 遗传操作包含三个算子(基本的三个...
1. function [fitvalue]=calfitvalue(objvalue)% 计算个体的适应值%遗传算法子程序%Name:calfitvalue.mfitvalue=objvalue; 1. function [newpop1]=crossover(newpop,pc)%交叉%遗传算法子程序%Name: crossover.m[px,py]=size(newpop);newpop1=zeros(px,py);for i=1:2:px-1ps=rand;if pscpoint=roun...
使用遗传算法(GA算法)解决 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from objectTable import ObjectTable from knapsack import Knapsack from time import sleep from tqdm import tqdm class GA(Knapsack): def __init__(self, table, W, n_iter, n_pop, r_cross, r_mut): super(GA, self...
一、使用基本遗传算法解决0- 1背包问题: 1:打开数据文件 2:设置程序运行主界面 3:调用初始化种群模块 3- 1:按照一定的种群规模和染色体长度以基因为单位用随机产生的0- 1对个体赋值 3- 2:调用计算适应度函数 4:以最大进化代数为循环终止条件开始进行循环 4- 1:调用产生新一代个体的函数 ...
这个例子太简单，都不用什么算法，800只能在第三个箱子，300只能在第二个箱子。也就150和200在3个位置...
('01背包问题遗传算法求解'); xlabel('进化代数'); ylabel('目标值'); legend('平均适应度','最大适应度','location','best'); pop=poptemp2; %更新种群 end [z,index]=max(fitvalue); bestprice=z bestscheme=bestindividual 部分子函数: % 交叉 % 交叉(crossover),群体中的每个个体之间都以一定...
传统的方法不能有效地解决0-1背包问题。在物品不是很多的时候用这些算法来处理背包问题效率上还是可以接受的,一旦物品过多(如50件物品)这些算法的效率就大打折扣了,因此采用一些智能的启发式搜索算法来处理就显得很有必要,遗传算法(Genetic Algorithms)则是一种适合于在大量的可行解中搜索最优(或次优)解的有效算法...
GA是一个优点古老的算法,其优势在于借鉴进化思想快速找到全局最优点,而不需暴力遍历所有空间,在90年代那会有很大应用。在金融领域可以用来进行择时、因子选择、参数寻优。 GA问题提出是以背包问题为主,这里有非常好的一篇教程,做入门甚好。下列是GA求解背包问题的一个demo,便于快速上手。