1、选择(Selection) 定义:根据各个个体的适应度,按照一定的规则,从第t代群体P(t)中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体P(t+1)中。一般地,选择操作通过选择算子(Selection Operator)进行。 选择的操作是建立在群体中个体适应度评估的基础上的,目前常用的选择算子有以下几种:适应度比例算法、随机遍历抽样法、局部...
import time ''' w = [2,1,3,2]#重量 v = [12,10,20,15]#价值 def m(i,j): ''' 形参i:背包中已有物品0 1 ··· i 形参j:背包剩余容量 返回值:当前最优值 ''' if i-1 or j0: return 0 else: if j>=w[i]: m1 = m(i-1,j)#能装但不装 m2 = m(i-1,j-w[i])+v[i...
python代码实现如下: def CompletePack(N, V, weight, value): """ 完全背包问题(每个物品可以取无限次) :param N: 物品个数, 如 N=5 :param V: 背包总容量, 如V=15 :param weight: 每个物品的容量数组表示, 如weight=[5,4,7,2,6] :param value: 每个物品的价值数组表示, 如value=[12,3,10,...
五、实现背包动态规划算法专题之python背包问题 六）六、实现背包问题02实际问题类1.1背包类实际问题类来自chapter14。实际问题的实现主要通过分类讨论来实现。一类是个实例问题（个例，n例），这类问题的背包本身已经在网络上是公开的，只需要对其做出相应的正则匹配和广度搜索等工作。而个案则是一些运算方法不成熟但却...
下面是使用动态规划算法实现 0-1 背包问题的示例代码: defknap_sack(weights,values,capacity):n=len(weights)dp=[[0]*(capacity+1)for_inrange(n+1)]foriinrange(1,n+1):forwinrange(1,capacity+1):ifweights[i-1]<=w:dp[i][w]=max(values[i-1]+dp[i-1][w-weights[i-1]],dp[i-1][...
最终,需要记忆的 0-1 背包问题 Python代码框架如下: dp=[[0forwinrange(weight_count+1)]foriinrange(item_count+1)]# dp初始化方式应当视具体情况而定# 1.对于范例中dp[i][w]表示前i个物品,w大小背包容量可装的最大价值# 则没有物品或者背包没有空间的时候,能装的最大价值就是0,目前的初始化方式即...
1、简介 假设我们有n件物品,分别编号为1, 2...n。其中编号为i的物品价值为vi,它的重量为wi。为了简化问题,假定价值和重量都是整数值。现在,假设我们有一个背包,它能够承载的重量是W。现在,我们希望往包里装这些物品,使得包里装的物品价值最大化,那么我们该如何来选择装的东西呢?问题结构如下图所示: ...
装入该物品:dp[i-1][j-bag[index][0]]+bag[index][1],i表示当前的第i个物品,i-1表示上一个物品,因为j表示当前背包所能承装的最大质量,所以j-bag[index][0]表示若要装入物品,那么必须取上一个物品的背包最大容量(即第i-1个物品)为j-bag[index][0],因...
0-1背包问题 前言 0-1背包问题 问题描述 示例 问题分析 状态转移方程 1. 确定初始化状态 2. 确定状态参数 3. 确定决策过程 ...
解决0-1背包问题的一种常见方法是使用动态规划(Dynamic Programming)算法。这个问题有广泛的应用,包括资源分配、排程问题、投资组合优化等领域。它还是计算复杂性理论中的一个经典问题,通常被用来说明NP难问题的概念。 二、 介绍代码 这段代码是一个Python实现的0-1背包...