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  • 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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