首页 > 代码库 > 分支界限法(BFS)
分支界限法(BFS)
分支界限法类似回溯法,也是在问题的解空间上搜索问题解的算法,其求解目标是找出满足约束条件的一个解(回溯是找出所有的解)或是在满足条件的解中找出最优解。
搜索策略:在扩展结点处,先生成其所有的儿子节点(分支),然后再从当前的活结点表中(根据每一活结点计算出的函数值)选择最有利的结点作为下一个扩展结点。
从活结点表中选择下一扩展结点的不同方式导致不同的分支界限法:
1、队列式(FIFO)分支界限法
2、优先队列式分支界限法
基本思想:以广度优先或以最小耗费(最大效益)优先的方式搜索问题的解空间树。
每个活结点都只有一次机会成为扩展结点,活结点一旦成为扩展结点,就一次性产生其所有儿子结点。在这些儿子结点中,导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃,其余儿子结点被加入活结点表中,重复上述结点扩展过程,直至找出所需的解。
分支界限法是由"分支"策略和"限界"策略两部分组成。"分支"策略体现在对问题空间是按照广度优先策略进行搜索的;"限界"策略是为了加速搜索速度而采用启发信息剪枝的策略。
装载问题
有两艘船和需要装运的n个货箱,第一艘船的载重量是c1,第二艘船的载重量是c2,wi是货箱的质量,且w1+w2+...+wn <= c1+c2.
希望确定是否有一种可将所有n个货箱全部装船的方法。若有的话,找出该方法。
容易证明:如果一个给定装载问题有解,则采用下面的策略可得到最优装载方案。
(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
该问题就转化为第一艘船的最大装载问题
import java.util.*; /*FIFO分支搜索算法求解最优解*/ public class BranchLimitFIFOSearch { public static void main(String[] args) { int n = 3; // n个货箱 float c1 = 50; // 第一艘船的载重量 float c2 = 50; // 第二艘船的载重量 float[] w = { 0, 10, 40, 40 }; // 货箱质量数组 // 测试例子 BranchLimitFIFOSearch bfis = new BranchLimitFIFOSearch(n, c1, c2, w); float s = bfis.getS(); // s为所有货箱的重量之和 if (s <= c1 || s <= c2) { System.out.println("只需要一艘船!"); } if (s > c1 + c2) { System.out.println("无解!"); return; } bfis.maxLoading(c1); float bestw = bfis.getBestw(); if (s - bestw <= c2) { System.out.println("第一艘船装载" + bestw); System.out.println("第二艘船装载 " + (s - bestw)); } else { System.out.println("无解!"); } } private int n; // n个货箱 private float c1; // 第一艘船的载重量 private float c2; // 第二艘船的载重量 private float bestw; // 第一艘船的最大装载量 private float ew = 0; // 当前船的装载量 private float[] w; // 货箱质量数组 private float s = 0; // 所有货箱的重量之和 private MyQueue mq = new MyQueue(); // FIFO队列 //构造方法 public BranchLimitFIFOSearch(int _n, float _c1, float _c2, float[] _w) { n = _n; c1 = _c1; c2 = _c2; w = _w; for (float f : _w) { s += f; } } //最优装载值 public float maxLoading(float c) { mq.put(new Float(-1)); // 初始化结点队列,"-1"入队标记分层 int i = 1; // E-结点的层 ew = 0; // 当前船的装载量 bestw = 0; // 目前的最优值 while (!mq.empty()) { // 搜索子集空间树 if (ew + w[i] <= c) { // 检查E-结点的左孩子,货箱i是否可以装载 addLiveNode(ew + w[i], i); // 货箱i可以装载 } addLiveNode(ew, i); // 右孩子总是可行的(不需要检查),不装载货物i ew = (Float) mq.get(); // 取下一个结点 if (ew == -1) { // 到达层的尾部 if (mq.empty()) { return bestw; } mq.put(new Float(-1));//每处理完一层让"-1"入队,以此来标识"层" ew = (Float) mq.get(); // 取下一个结点 i++; // ew的层 (当层次为n+1时,搜索完全部叶结点,算法结束) } } return bestw; } //添加活结点(wt:当前装载量,i:当前层数) public void addLiveNode(float wt, int i) { if (i == n) { // 可行叶结点 if (wt > bestw) { bestw = wt; //当前解由于当前最优解,更新bestw } } else { // 非叶结点 mq.put(new Float(wt)); } } public int getN() { return n; } public void setN(int n) { this.n = n; } public float getC1() { return c1; } public void setC1(float c1) { this.c1 = c1; } public float getC2() { return c2; } public void setC2(float c2) { this.c2 = c2; } public float getBestw() { return bestw; } public void setBestw(float bestw) { this.bestw = bestw; } public float getEw() { return ew; } public void setEw(float ew) { this.ew = ew; } public float getS() { return s; } public void setS(float s) { this.s = s; } //自定义队列 public class MyQueue { private LinkedList list = new LinkedList(); //入队 public void put(Object o) { list.addLast(o); //链表末尾增加新元素 } // 出队 public Object get() { return list.removeFirst(); } //队是否为空 public boolean empty() { return list.isEmpty(); } } }
本文出自 “闲庭信步、” 博客,请务必保留此出处http://macxiao.blog.51cto.com/9606147/1588900
分支界限法(BFS)