将一个待求解的问题的实际可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(即个体空间)的过程,就称为编码(将十进制转化为二进制)。 例如:x1=105 à 01101001 x2=83 à 01010011 6、解码(Decoding) 解码是将遗传算法所搜索到的最优个体的染色体转换成待求解问题的实际最优解的过程,即编码的逆过程。 例如:...
%遗传算法解0-1背包问题算法clc;clear all;close all;global BitLength%%%%%%%%%以下参数视题目而定,和jj与jjj共同控制结果price=[15;6;10;14;8;9;6;8;3;8];%价值矩阵%%%%%%%%%%%mass=[10;8;5;9;7;4;3;2;5;6];%质量矩阵%%%%%%%%%%%%limit=40;%最大质量为40%%%%%%%%%%%%%%BitLeng...
2.计算适应度 在计算适应度之前,我们首先假设有一条染色体A1=[1110000000],其中1代表已经拿了物资,0代表没拿,A1代表拿了abc三种物资,其余没拿,重量相加15+18+17=50,总价值11+12+9=32。A2[0000001111],同理可得A2代表拿了ghij三种物资,重量为6+8+2+4=20,总价值为8+12+7+8=35,对比两条染色体,拥有更高...
用遗传算法解决0-1背包问题背包问题遗传算法 1.基本实现原理:一、问题描述0-1背包问题属于组合优化问 题的一个例子,求解0-1背包问题的过程可以被视作在很多可行解当 中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下: 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。选择合适的物品装入背包...
遗传算法求解0-1背包问题 一、问题描述 给定n种物品和容量为C的背包。物品i的重量是wi,其价值为vi。问应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 二、知识表示 1、状态表示 (1)个体或染色体:问题的一个解,表示为n个比特的字符串,比特值为0表示不选该物品,比特值为1表示选择该物品。 (2)...
1. 整体流程 下面是求解0-1背包问题的遗传算法的整体流程: 开发者用户开发者用户提问如何实现遗传算法求解0-1背包问题提供解决方案回答问题 2. 实现步骤 2.1 初始化种群 首先,我们需要初始化一个种群,也就是一组个体。每个个体代表一个解,即0-1背包问题的一个可能的选择方案。我们可以用一个二进制序列来表示一...
1import numpy2import matplotlib.pyplotasplt345data = numpy.array([[77,92],6[22,22],7[29,87],8[50,46],9[99,90]])101112classGA(object):13"""14遗传算法解决0-1背包问题15"""1617def __init__(self, length, number, iter_number):18"""19参数初始化20:param length:521:param number:...
(object): """ 遗传算法解决0-1背包问题 """ def __init__(self, length, number, iter_number): """ 参数初始化 :param length: 25 :param number: 300 :param iter_number: 200 """ self.length = length # 确定染色体编码长度 self.number = number # 确定初始化种群数量 self.iteration = ...
根据遗传算法的基本流程,我们确定了求解背包问题的遗传算法: 步骤1、初始化过程 1.1确定种群规模popsize、杂交概率 、变异概率 、染色体长度lchrom及最大进化代数maxgen; 1.2读入背包问题的相关信息,如每个物体的重量weight[j]、每个物体的收益profit[j]和背包的容量contain,其中 ; 1.3取 ,其中 表示0-1整数的均匀分...
maxVals = 0 self.k = self.n self.surCap = self.W#surplus capacity def dp(self, W, n): if n == 0 or W == 0: return 0 if self.costs[n-1] > W: return self.dp(W,n-1) else: return max(self.dp(W-self.costs[n-1], n-1) + self.vals[n-1],self.dp(W, n-1)) ...