背包问题实验报告(共3页).doc
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1、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:220,208,198,192,180,180,165,162,160,158,155,130,125,122,120,118,115,110,105,101,100,100,98,96,9
2、5,90,88,82,80,77,75,73,70,69,66,65,63,60,58,56,50,30,20,15,10,8,5,3,1,14 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
3、背包问题,在给定c0, 0,0,1=i=,为maxm(i+1,j),m(i+1,j-)+,在0=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
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