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:...
使用动态规划(DP算法)解决 DP.py from knapsack import Knapsack import numpy as np class DP(Knapsack): def __init__(self, table, W): super(DP, self).__init__(table, W) #solution self.maxVals = 0 self.k = self.n self.surCap = self.W#surplus capacity def dp(self, W, n): if...
(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 = ...
Matlab 遗传算法解决0-1背包问题(装包问题) 源码+详细注释 问题描述:已知不同物品质量与不同背包最大载重,求取最优值使得所有背包所装得的物品质量总和最大。 可以改物品质量与背包载重数据 ID:369675616886638
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 ...
在MATLAB环境中,遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于生物进化理论的全局优化方法,常用于解决复杂的优化问题,如本例中的0-1背包问题。0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,其目标是在不超过背包容量限制的情况下,选择物品以最大化总价值。在这个问题中,每个物品都有一个重量和一个价值,且每件物品只能选择...
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:...
问题描述: 0-1背包问题说的是,给定背包容量W,一系列物品{weiht,value},每个物品只能取一件,获取背包所能容纳的value最大值。 比如说:背包容量300,物品数量10.有以下物品:{weight,value} 最佳组合: 总重量:294,总价值388。 算法: 遗传算法:https: