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第6章动态规划法.ppt
6.3.1 0/1背包问题 在0/1背包问题中,物品i或者被装入背包,或者不被装入背包,设xi表示物品i装入背包的情况,则当xi=0时,表示物品i没有被装入背包,xi=1时,表示物品i被装入背包。根据问题的要求,有如下约束条件和目标函数: (式6.9) (式6.10) 于是,问题归结为寻找一个满足约束条件式6.9,并使目标函数式6.10达到最大的解向量X=(x1, x2, …, xn)。 证明0/1背包问题满足最优性原理。 设(x1, x2, …, xn)是所给0/1背包问题的一个最优解,则( x2, …, xn)是下面一个子问题的最优解: 如若不然,设(y2, …, yn)是上述子问题的一个最优解,则 因此, 这说明(x1, y2, …, yn)是所给0/1背包问题比(x1, x2, …, xn)更优的解,从而导致矛盾。 0/1背包问题可以看作是决策一个序列(x1, x2, …, xn),对任一变量xi的决策是决定xi=1还是xi=0。在对xi-1决策后,已确定了(x1, …, xi-1),在决策xi时,问题处于下列两种状态之一: (1)背包容量不足以装入物品i,则xi=0,背包不增加价值; (2)背包容量可以装入物品i,则xi=1,背包的价值增加了vi。 这两种情况下背包价值的最大者应该是对xi决策后的背包价值。令V(i, j)表示在前i(1≤i≤n)个物品中能够装入容量为j(1≤j≤C)的背包中的物品的最大值,则可以得到如下动态规划函数: V(i, 0)= V(0, j)=0 (式6.11) (式6.12) 式6.11表明:把前面i个物品装入容量为0的背包和把0个物品装入容量为j的背包,得到的价值均为0。式6.12的第一个式子表明:如果第i个物品的重量大于背包的容量,则装入前i个物品得到的最大价值和装入前i-1个物品得到的最大价值是相同的,即物品i不能装入背包;第二个式子表明:如果第i个物品的重量小于背包的容量,则会有以下两种情况:(1)如果把第i个物品装入背包,则背包中物品的价值等于把前i-1个物品装入容量为j-wi的背包中的价值加上第i个物品的价值vi;(2)如果第i个物品没有装入背包,则背包中物品的价值就等于把前i-1个物品装入容量为j的背包中所取得的价值。显然,取二者中价值较大者作为把前i个物品装入容量为j的背包中的最优解。 根据动态规划函数,用一个(n+1)×(C+1)的二维表V,V[i][j]表示把前i个物品装入容量为j的背包中获得的最大价值。 0 例如,有5个物品,其重量分别是{2, 2, 6, 5, 4},价值分别为{6, 3, 5, 4, 6},背包的容量为10。 x5=1 x4=0 x3=0 x2=1 x1=1 ? ? 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 w1=2 v1=6 1 0 0 6 6 6 6 6 6 6 6 6 w2=2 v2=3 2 0 0 6 6 9 9 9 9 9 9 9 w3=6 v3=5 3 0 0 6 6 9 9 9 9 11 11 14 w4=5 v4=4 4 0 0 6 6 9 9 9 10 11 13 14 w5=5 v5=6 5 0 0 6 6 9 9 12 12 15 15 15 0 按下述方法来划分阶段:第一阶段,只装入前1个物品,确定在各种情况下的背包能够得到的最大价值;第二阶段,只装入前2个物品,确定在各种情况下的背包能够得到的最大价值;依此类推,直到第n个阶段。最后,V(n,C)便是在容量为C的背包中装入n个物品时取得的最大价值。为了确定装入背包的具体物品,从V(n,C)的值向前推,如果V(n,C)V(n-1,C),表明第n个物品被装入背包,前n-1个物品被装入容量为C-wn的背包中;否则,第n个物品没有被装入背包,前n-1个物品被装入容量为C的背包中。依此类推,直到确定第1个物品是否被装入背包中为止。由此,得到如下函数: (式6.13) 设n个物品的重量存储在数组w[n]中,价值存储在数组v[n]中,背包容量为C,数组V[n+1][C+1]存放迭代结果,其中V[i][j]表示前i个物品装入容量为j的背包中获得的最大价值,数组x[n]存储装
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