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    背包问题实验报告(共3页).doc

    • 资源ID:8918846       资源大小:55.50KB        全文页数:3页
    • 资源格式: DOC        下载积分:20金币
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    背包问题实验报告(共3页).doc

    精选优质文档-倾情为你奉上0-1背包问题实验报告一问题描述1. 给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi,其价值为vi,背包容量为c。问应如何选择装入背包中的物品,使得装入背包中物品的总价值最大。2. 在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包。不能将物品i装入背包多次,也不能只装入部分的物品i。二问题规模1物品数目:n=50,2背包容量:c=1000,3每个物品重量分别为:220,208,198,192,180,180,165,162,160,158,155,130,125,122,120,118,115,110,105,101,100,100,98,96,95,90,88,82,80,77,75,73,70,69,66,65,63,60,58,56,50,30,20,15,10,8,5,3,1,14 每个物品价值分别为:80,82,85,70,72,70,66,50,55,25,50,55,40,48,50,32,22,60,30,32,40,38,35,32,25,28,30,22,50,30,45,30,60,50,20,65,20,25,30,10,20,25,15,10,10,10,4,4,2,1三实验方法本次实验将分别通过动态规划法,贪心算法,回溯法及分支界限法四种方法解决0-1背包问题。四算法分析.动态规划法(1).对动态规划的0-1背包问题,在给定c>0, >0,>0,1<=i<=n,要求找出一个n元0-1向量(x1,x2,xn), 0,1,1in;使得,而且。同时可得出其递推关系,设最优值mi,j是背包容量为j,可选物品i,i+1,n时0-1背包问题的最优值。于是可建立计算m(I,j)的递归式:mi,j在j>=,为maxm(i+1,j),m(i+1,j-)+,在0<=j<时,m(i+1,j);mn,j在j>=时为,在0j为0。 且该算法的特点是:随着包中物品的加入,包中容量也随之不断在变化,每次包中放物品前都基于包中剩余的容量,当达到最优解时,此时包不一定都装满。该算法所需的算法的计算时间复杂性为O(),若所给物品重量是整数时,该算法的计算时间复杂性为O(minnc,).(2).实验结果为:总共装进背包的容量是1000;装进背包物品的总价值为3076。.贪心算法(1).贪心算法在解决问题的时候,总是做出当前看来是最好的选择,并不从整体上最优加以考虑。在做出局部意义上的最优选择之后,我们能得到一个近似的最优解,即使它不一定是最优的,但在要求不那么精确地情况下,往往能较为便捷地得到结果。贪心算法求解背包问题的步骤:首先计算每种物品单位重量的价值vi/wi;然后,依贪心选择策略,将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包。若将这种物品全部装入背包后,背包内的物品总量未超过c,则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。依此策略一直进行下去,直到背包装满为止。(2). 实验结果为:装入背包的物品总价值为:3087。(3)结果分析:使用贪心算法,时间复杂度为O(n*logn)。优于动态规划算法,空间占有也较动态规划少,但贪心算法所得得结果并不一定是最优解。. 回溯法(1). 问题的解空间:应用回溯法解问题时,首先应明确定义问题的解空间。问题的解空间应至少包含问题的一个(最优)解。 (2). 回溯法的基本思想:确定了解空间的组织结构后,回溯法就从开始结点(根结点)出发,以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点,并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动,则当前扩展结点就成为死结点。换句话说,这个结点不再是一个活结点。此时,应往回移动(回溯)至最近的一个活结点处,并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。 (3).算法设计步骤: a. 针对所给问题,定义问题的解空间; b. 确定易于搜索的解空间结构; c. 以深度优先的方式搜索解空间,并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索;(4). 实验结果:装入背包物品的总价值为:3090。(5).结果分析:回溯法在最坏的情况下有O()个右儿子节点需要计算上界,且计算上界的时间为O(n),所以回溯法时间复杂度为O(n*)。而且对空间复杂性分析来说,该算法需要栈来存储中间值,故空间复杂度大。同时随着问题规模的扩大,会使得问题处理起来的时间花销增大,故而构建良好的剪枝函数成为回溯法的关键所在。但由于回溯法德适应性比较好,很多问题的解决也都会采用它。. 分支界限法(1). 分支限界法运用优先队列扩展了活结点的运行空间。使得算法在广域中可以较为快捷的剪掉冗余枝。整个解空间较之于回溯法是快速聚类的,故其时间复杂度较回溯法优,但在空间上却需要相当一部分的处理能力。对于离散的最优化方法较为适宜,这是分支法好处,却也是其局限所在。(2). 算法设计步骤:a. 各物品按性价比有大到小排序,构建解空间树;b. 由根节点出发,检查当前左儿子结点的可行性,如果可行,将它加入到子集树和活动队列中;c. 仅当右儿子结点满足上界约束,才将它加入子集树和活结点优先序列。d. 重复b,c 至整个解空间结束。(3). 实验结果:装入背包的物品的总价值为:3027。专心-专注-专业

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