给定正整数{(wi,vi)}1≤i≤n、给定正整数C,求解0-1规划问题: max∑i=1nxivi, s.t.∑i=1nxiwi≤C,xi∈{0,1}。 示例应用:处理器能力有限时间受限,任务很多,如何选择使得总效用最大? 数值例子:如下图。 2、0-1背包问题的定性 对于一般性的0-1背包, 贪婪算法无法得到最优解。 反例,不多解释—— ...
%% 对违反约束的个体进行修复 %输入Individual: 个体 %输入w: 各个物品的质量 %输入p: 各个物品的价值 %输入cap: 背包的载重量 %输出Individual: 修复后的个体 function Individual=repair_individual(Individual,w,p,cap) %% 判断一个个体是否满足背包的载重量约束,1表示满足,0表示不满足 flag=judge_individual(...
视频讲解MATLAB使用蒙特卡洛算法求解线性整数规划和0-1规划, 视频播放量 2022、弹幕量 2、点赞数 26、投硬币枚数 11、收藏人数 75、转发人数 5, 视频作者 龙行天下288, 作者简介 云龙派运营者,相关视频:视频实例讲解Excel求解简单的线性整数规划和0-1规划,MATLAB论文复现
6、蒙特卡洛法求解非线性整数规划 (1)、首先编写M 文件mente.m 定义目标函数f 和约束向量函数g,程序如下 function [f,g]=mengte(x); f=x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)-... x(4)-2*x(5); g=[sum(x)-400 x(1)+2*x(2)+2*x(3)+...
a= [0forbinrange(W+1)]print(a)# 设置初始值为0的X列表,代表背包中为空的状态#X = [0] * N# 动态规划算法解决01背包问题defknapsack():# 逐个遍历每个商品foriinrange(1, N +1):# 求出从 1 到 W 各个承重对应的最大收益forjinrange(1, W +1):# 如果背包承重小于商品总重量,则该商品无法...
算法基础四:动态规划---0-1背包问题 一、算法描述与分析 1、问题的理解与描述 问题理解 问题描述 2、解题思路 ①思路 ②状态转移方程 f(k,w):当背包容量为w,现有k件物品可以偷所能偷到的最大价值。 ③表格(图示) 解释: 第一行和第一列为0,因为当背包容量为0的时候,不论还有几件物品可以偷,那么价值都...
0-1背包问题的动态规划算法主要解决的问题是如何在有限的容量内选择物品，使得总价值最大。具体来说，给定一组物品，每种物品有其重量和价值，总重量有限，选择哪些物品才能获得最大价值。此问题属于NP问题，贪婪算法无法保证最优解。定义子问题为在前i个物品中，选择总重量不超过j的物品，使得总价值最...
01背包问题的基本思路是每种物品仅有一件，可以选择放或不放。使用子问题定义状态，即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。状态转移方程为f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}，其中f[i-1][v]表示不放第i件物品时的最大价值，f[i-1...
动态规划算法提供了一种高效求解0-1背包问题的方法。通过定义子问题（即在前i个物品中选择不超过W重量的物品，使得价值最大），并利用递推关系（选择第i个物品或不选择），可以构建一个二维表来存储所有可能的最优解。算法的复杂度是O(nW)，其中n是物品数量，W是总重量限制。利用动态规划，可以有效...
一、算法分析 1、问题描述:给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C。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? 输入:集合W={w1,w2,...,wn}, V={v1,v2,...,vn}, 数值C 输出:向量X={x1,x2,...,xn}, xi=1表示物品i放入包中,xi=0表示不放入包...