C ++实现的背包分支和绑定

时间:2012-07-16 04:19:47

标签: c++ knapsack-problem branch-and-bound

我正在尝试使用分支和边界来解决这个背包问题的C ++实现。这个网站上有一个Java版本:Implementing branch and bound for knapsack

我正在尝试将我的C ++版本打印出它应该的90,但它没有这样做,而是打印出来。

有谁知道问题出在哪里以及可能是什么?

#include <queue>
#include <iostream>
using namespace std;

struct node
{
    int level;
    int profit;
    int weight;
    int bound;
};

int bound(node u, int n, int W, vector<int> pVa, vector<int> wVa)
{
    int j = 0, k = 0;
    int totweight = 0;
    int result = 0;

    if (u.weight >= W)
    {
        return 0;
    }
    else
    {
        result = u.profit;
        j = u.level + 1;
        totweight = u.weight;

        while ((j < n) && (totweight + wVa[j] <= W))
        {
            totweight = totweight + wVa[j];
            result = result + pVa[j];
            j++;
        }

        k = j;

        if (k < n)
        {
            result = result + (W - totweight) * pVa[k]/wVa[k];
        }
        return result;
    }
}

int knapsack(int n, int p[], int w[], int W)
{
    queue<node> Q;
    node u, v;
    vector<int> pV;
    vector<int> wV;
    Q.empty();

    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        pV.push_back(p[i]);
        wV.push_back(w[i]);
    }

    v.level = -1; 
    v.profit = 0;
    v.weight = 0;

    int maxProfit = 0;

    //v.bound = bound(v, n, W, pV, wV);
    Q.push(v);

    while (!Q.empty())
    {
        v = Q.front();
        Q.pop();

        if (v.level == -1)
        {
            u.level = 0;
        }
        else if (v.level != (n - 1))
        {
            u.level = v.level + 1;
        }

        u.weight = v.weight + w[u.level];
        u.profit = v.profit + p[u.level];

        u.bound = bound(u, n, W, pV, wV);

        if (u.weight <= W && u.profit > maxProfit)
        {
            maxProfit = u.profit;
        }

        if (u.bound > maxProfit)
        {
            Q.push(u);
        }

        u.weight = v.weight;
        u.profit = v.profit;

        u.bound = bound(u, n, W, pV, wV);

        if (u.bound > maxProfit)
        {
            Q.push(u);
        }
    }
    return maxProfit;
}

int main()
{
    int maxProfit;
    int n = 4;
    int W = 16;
    int p[4] = {2, 5, 10, 5};
    int w[4] = {40, 30, 50, 10};

    cout << knapsack(n, p, w, W) << endl;

    system("PAUSE");
}

4 个答案:

答案 0 :(得分:5)

我认为您已将利润和权重值放在错误的向量中。变化:

int p[4] = {2, 5, 10, 5};
int w[4] = {40, 30, 50, 10};

为:

int w[4] = {2, 5, 10, 5};
int p[4] = {40, 30, 50, 10};

,你的程序将输出90。

答案 1 :(得分:4)

我相信你所实施的不是一个分支&amp;绑定算法。如果我必须将它与某些东西相匹配,那就更像是基于估计的回溯。

算法中的问题是您正在使用的数据结构。你正在做的是简单地先推动所有第一级,然后推动所有第二级,然后将所有第三级推送到队列并按照它们的插入顺序返回。您将获得结果,但这只是搜索整个搜索空间。

不是使用插入顺序弹出元素,而是需要始终在具有最高估计边界的节点上进行分支。换句话说,无论估计的界限如何,您总是按照自己的方式在每个节点上进行分支。分公司绑定技术的速度受益于每次仅在一个节点上进行分支,这最有可能导致结果(估计值最高)。

示例:在第一次迭代中,假设您找到了2个具有估计值的节点

node1 :110

node2 :80

您正在将它们推送到队列中。您的队列变为“n2-n1-head”在第二次迭代中,您在node1上分支后再推送两个节点:

node3 :100

node4 :95

并且你也将它们添加到你的队列中(“n4-n3-n2-head”。出现错误。在下一次迭代中你将得到的是node2但是它应该是node3,它有估计值最高。

因此,如果我不遗漏代码中的某些内容,那么实现和java实现都是错误的。您应该使用优先级队列(堆)来实现真正的分支&amp;界。

答案 2 :(得分:1)

您将W设置为16,因此结果为5.您可以带入背包的唯一项目是项目3,其利润为5,重量为10。

答案 3 :(得分:1)

        #include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

struct Item
{
    float weight;
    int value;
};
struct Node
{
    int level, profit, bound;
    float weight;
};

bool cmp(Item a, Item b)
{
    double r1 = (double)a.value / a.weight;
    double r2 = (double)b.value / b.weight;
    return r1 > r2;
}
int bound(Node u, int n, int W, Item arr[])
{
    if (u.weight >= W)
        return 0;
    int profit_bound = u.profit;
    int j = u.level + 1;
    int totweight = u.weight;

    while ((j < n) && (totweight + arr[j].weight <= W))
    {
        totweight    = totweight + arr[j].weight;
        profit_bound = profit_bound + arr[j].value;
        j++;
    }
    if (j < n)
        profit_bound = profit_bound + (W - totweight) * arr[j].value /
                                         arr[j].weight;

    return profit_bound;
}

int knapsack(int W, Item arr[], int n)
{
    sort(arr, arr + n, cmp);
    queue<Node> Q;
    Node u, v;
    u.level = -1;
    u.profit = u.weight = 0;
    Q.push(u);
    int maxProfit = 0;
    while (!Q.empty())
    {
        u = Q.front();
        Q.pop();
        if (u.level == -1)
            v.level = 0;

        if (u.level == n-1)
            continue;
        v.level = u.level + 1;
        v.weight = u.weight + arr[v.level].weight;
        v.profit = u.profit + arr[v.level].value;
        if (v.weight <= W && v.profit > maxProfit)
            maxProfit = v.profit;
        v.bound = bound(v, n, W, arr);
        if (v.bound > maxProfit)
            Q.push(v);
        v.weight = u.weight;
        v.profit = u.profit;
        v.bound = bound(v, n, W, arr);
        if (v.bound > maxProfit)
            Q.push(v);
    }

    return maxProfit;
}
int main()
{
    int W = 55;   // Weight of knapsack
    Item arr[] = {{10, 60}, {20, 100}, {30, 120}};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    cout << "Maximum possible profit = "
         << knapsack(W, arr, n);

    return 0;
}
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