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計算機(jī)算法設(shè)計與分析第6章回溯法6.3.1飼料投喂問題---算法改進(jìn)給定任意狀態(tài)[x1,x2,...,xk],怎么來判斷其子結(jié)點是否可能得出最優(yōu)解?ABCx1,x2,...,xk,1x1,x2,...,xk,0x1x1,x2,...,xk進(jìn)入左分支結(jié)點B,xk+1=1,設(shè)cw=,若cw+wk+1>C用約束函數(shù)對A的左分支進(jìn)行剪枝處理算法改進(jìn)給定任意狀態(tài)[x1,x2,...,xk],怎么來判斷其子結(jié)點是否可能得出最優(yōu)解?ABCx1,x2,...,xk,1x1,x2,...,xk,0x1x1,x2,...,xk進(jìn)入結(jié)點A的右分支結(jié)點C,xk+1=0,cw≤C,總是可行右分支上的投喂可能的最大產(chǎn)奶量為cv+若cv+<=bestv,不可能是最優(yōu)解,可剪枝飼料余量為C-cw,后續(xù)奶牛的產(chǎn)奶量為算法改進(jìn)現(xiàn)在的問題是
如何計算?這部分是還沒有考慮投喂的奶牛最大產(chǎn)奶量,屬于未知的,所以僅對其上限進(jìn)行粗略的評估。算法改進(jìn)常用的評估方法為=在不考慮現(xiàn)有飼料余量的情況下,后面的奶牛全部產(chǎn)奶的總和,若cv+>bestv,則進(jìn)入結(jié)點A的右分支,否則剪枝處理。c語言實現(xiàn)剪枝函數(shù),評估后面奶牛產(chǎn)奶量的最大極值intbound(inti,intcw,intcv){intbv=cv;for(intj=i;j<n;j++)bv+=v[j];returnbv;}//飼料投喂問題(0-1背包問題)的遞歸回溯函數(shù)voidbacktrack(inti,intcw,intcv){if(i==n){if(cv>bestv&&cw<=c){ bestv=cv; for(intk=0;k<n;k++)bestx[k]=x[k];}return;}if(cw+w[i]<=c){cv+=v[i];cw+=w[i];x[i]=1;backtrack(i+1,cw,cv);
cv-=v[i];cw-=w[i];//若剪枝需要回溯}if(bound(i+1,cw,cv)>bestv){ x[i]=0;backtrack(i+1,cw,cv);}}進(jìn)入左分支的剪枝約束條件進(jìn)入右分支的剪枝限界條件與前一節(jié)一樣進(jìn)一步優(yōu)化為了對進(jìn)入右分支的限界函數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化,考慮現(xiàn)有飼料余量下精準(zhǔn)評估
的值??梢栽趩栴}處理前,我們按單位重量投喂飼料后牛奶產(chǎn)出量的降序,重新將奶牛進(jìn)行編號。按照這種順序,只要飼料還夠,就進(jìn)行投喂,并計算其產(chǎn)奶量;當(dāng)考慮到某頭奶牛時,剩下的飼料不足投喂它,則用剩下的飼料對它進(jìn)行部分投喂,并計算部分投喂可能的產(chǎn)奶量,并將產(chǎn)奶量累計計算結(jié)果作為
的評估值,相較前面不考慮剩余飼料量的評估會更為精準(zhǔn)。進(jìn)一步優(yōu)化后的評估限界函數(shù)//剪枝限界函數(shù)的c語言代碼doublebound(inti,intcw,intcv){doublebv=cv;inttw=cw;for(intj=i;j<n;j++){if(tw+w[j]<=c){bv+=v[j];tw+=w[j];}else{doublerc=c-tw;bv+=(rc*v[j])/w[j];break;}}returnbv;}已產(chǎn)生的價值(產(chǎn)奶量)已消耗的背包容量(飼料量)已消耗的背包容量+當(dāng)前投喂量<總量當(dāng)前不足投喂,則部分投喂進(jìn)行計
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