回溯法最优装载问题(java)
1.问题描述:
有一批共有 n 个集装箱要装上两艘载重量分别为 c1 和 c2 的轮船,其中集装箱 i 的重量为 w[i], 且重量之和小于(c1 + c2)。装载问题要求确定是否存在一个合理的装载方案可将这 n 个集装箱装上这两艘轮船。如果有,找出一种装载方案。
例如,当n=3,c1=c2=50,且w=[10,40,40]时,可将集装箱1和集装箱2装上一艘轮船,而将集装箱3装在第二艘轮船;如果w=[20,40,40],则无法将这3个集装箱都装上轮船。
容易证明,如果一个给定的装载问题有解,则采用如下的策略可以得到最优装载方案。
1.首先将第一艘轮船尽可能装满。
2.将剩余的集装箱装上第二艘轮船。
将第一艘轮船尽可能的装满等价于选取全体集装箱的子集,使该子集中集装箱的重量之和最接近 c1 。因此,等价于一个特殊的 0-1 背包问题。 因此是一棵子集树。
max(w1x1+w2x2+...+wixi)
(w1x1+w2x2+...+wixi)<= c1;
xi @{0,1},1<=i<=n
2 算法设计
用回溯法解装载问题时,用子集树表示其解空间显然是最合适的。可行性约束函数可剪去不满足约束条件(
(w1x1+w2x2+...+wixi)<= c1)的子树。在子集树的第j+1层的节点Z处,用cw记当前的装载重量,即cw=(w1x1+w2x2+...+wjxj),当cw>c1时,以节点Z为根的子树中所有节点都不满足约束条件,因而该子树中解均为不可行解,故可将该子树剪去。
package cn.cb.offer.backtrack; import javax.swing.*;
import java.util.Scanner; /**
* Created by IntelliJ IDEA.
* User: duanxx
* email:duanxx@staff.chinabyte.com
* Date: 13-10-16
* Time: 下午2:45
* 最优装载问题回溯法
*/
public class Loading {
private int n;//集装箱数
private int[] w;//集装箱重量数组
private int c;//第一艘轮船的载重量
private int cw;//当前载重量
private int bestw;//当前最优载重量
private int r;//剩余集装箱重量
private int[] x;//当前解
private int[] bestx;//当前最优解 /**
*
* @param i
*/
public void backtrace(int i) {
//1.到达叶节点
if (i > n-1) { //i此时的值=叶节点+1
if (cw > bestw) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
bestx[j] = x[j];
bestw = cw;
}
return;
}
}
r -= w[i];
//2.搜索左子树
if (cw + w[i] < c) { //x[i =1
x[i] = 1;
cw += w[i];
backtrace(i + 1);
cw -= w[i];
}
//3.搜索右子树
if (cw + r > bestw) {
x[i] = 0;
backtrace(i + 1);
}
r += w[i];
} public static void main(String[] args) {
Loading X = new Loading();
/*String s1 = JOptionPane.showInputDialog(null, "输入货物数量:",
"最优装载问题", JOptionPane.QUESTION_MESSAGE);*/
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
String s1 = scanner.nextLine();
X.n = Integer.parseInt(s1);
X.w = new int[X.n];
X.x = new int[X.n];
X.bestx= new int[X.n];
System.out.println("输出货物的重量数组:");
for (int i = 0; i < X.n; i++) {
X.w[i] = (int) (100 * Math.random());
System.out.println(X.w[i]);
}
/*String s2 = JOptionPane.showInputDialog(null, "输入第一艘轮船的载重量:",
"最优装载问题", JOptionPane.QUESTION_MESSAGE);*/ String s2 = scanner.nextLine();
X.c = Integer.parseInt(s2); for (int i = 0; i < X.n; i++)
X.r += X.w[i];
X.backtrace(0);
System.out.print("输出当前最优解:");
for (int i = 0; i < X.n; i++) System.out.print(X.bestx[i] + " ");
System.out.println();
System.out.println("最优解:" + X.bestw);
} }
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