标签:bsp port color 节点 layer 迭代 目标 父节点 子集
分支定界法(branch and bound)是一种求解整数规划问题的最常用算法。这种方法不但可以求解纯整数规划,还可以求解混合整数规划问题。分支定界法是一种搜索与迭代的方法,选择不同的分支变量和子问题进行分支。
通常,把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集,称为分枝;并且对每个子集内的解集计算一个目标下界(对于最小值问题),这称为定界。在每次分枝后,凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝,这样,许多子集可不予考虑,这称剪枝。这就是分枝定界法的主要思路。
分支定界法求解整数规划的一般步骤:
设有最大化的整数规划问题A ,与它相对应的松弛问题为 B。
(1)先不考虑原问题的整数约束,求解相应的松弛问题。用图解法或单纯形法求得最优解,记为 。
(2)若求得的最优解 刚好就是整数解,则该整数解就是原整数规划问题的最优解;否则,对原问题进行分枝寻求整数最优解。
(3)分枝。根据对变量重要性的了解,在最优解中选择一个不符合整数约束条件的xj ,其值为bj ,以[bj]表示小于bj 的最大整数。构造两个约束条件: x≤ [bj]和 x≥[bj]+1分别加入原LP问题形成两个子问题,因为[bj] 与[bj]+1之间无整数,故这两个子集内的整数解必定与原可行解集合整数解一致,这一步称为分枝。
(4)定界。首先判断各个子问题是否存在整数解。若存在,找出目标函数值最大对应的整数解,设为Z*,则A问题的整数解目标函数Z≥Z*,这就是定界。而且分枝过程中,一旦有某个子问题Z≥Z*,则令Z*=Z。
(5)若存在大于Z*的子问题则需分枝。第(4)步中若不存在整数解,也需继续分枝寻找整数解,并从目标函数值最大对应的子问题先分枝。
(6)若所有子问题的目标值都小于等于Z*,则不需继续分枝,Z*所对应的整数解即为最优解。
分支定界法求背包问题:
问题:一个容量为10的集装箱,有重量分别为4,8,5的货物,如何才能装最多:
FIFO算法:
1.首先定义best=0
2. 第一层,4被选择,此时的best修改成4,加入到队列中;0<best 计算0节点的最大期望,13>best,加入到队列中。
3.第二层,8被选择,12>10,截枝;4=best,加入到队列中;8>best, 加入到队列,修改best=8,0节点的最大期望小<best,截枝;
4.第三层,修改best即可。
paython代码:
import numpy as np capacity = 10 # 背包的容量是10 goods = [4, 8, 5] # 货物重量 best = 0 # 最优重量 expect = sum(goods) # 期望值 queue = [0] # 记录每层的节点 layer = 0 # 记录层数 while layer < np.size(goods)-1: # 取出该层的所有节点,作为下层的父节点 expect = expect - goods[layer] # 修改期望值 parents = np.array(queue) nowParents = parents + goods[layer] temp_best = np.max(np.where(nowParents > capacity, 0, nowParents)) # 更新best if best < temp_best: best = temp_best # 选择候选集, 截枝操作 nowParents = np.hstack((nowParents, parents)) temp_queue = [] for i in nowParents: if i + expect > best: temp_queue.append(i) queue = temp_queue layer = layer + 1 # 最后一层,计算最优值 parents = np.array(queue) nowParents = parents + goods[layer] nowParents = np.hstack((nowParents, parents)) best = np.max(np.where(nowParents > capacity, 0, nowParents)) print(best)
参考:https://www.cnblogs.com/shixisheng/p/6034779.html
https://www.cnblogs.com/sage-blog/p/3917836.html
https://blog.csdn.net/zack_liu/article/details/78370537
标签:bsp port color 节点 layer 迭代 目标 父节点 子集
原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaofanke/p/9498820.html