Python规划求解,python求解整数线性规划
描述：01从背包中取出N件物品，放入背包中的空间V中，每件物品的体积为V1，V2……Vn，对应的数值为P1，P2……Pn。
环境：win7 python2.7
求解过程：考虑用动态规划求解。
舞台【从原来的N个道具中选择几个道具放入背包】
状态【在最初的N个物品中，选择几个物品，将剩余空间放入W的背包中，获得最大值】
做出决定[是否放置第n个项目]
你可以写出动态转移方程。
F[i，j]表示选择前I项中的几项，将剩余空间放入J的背包中，得到的最大值。
f[i，j]=max{f[i-1，j-wi]pi(j=wi)，f[i-1，j]}
基本上，关于背包问题的方程就是由此导出的。
在V的空间中，我们认为放入N项就可以得到最大值(最开始的N-1项是最大值，第N个乘积可以放入)))))))))))))))))))))。
="我们认为把N-1项放入V-Vn空间可以得到最大值(第N-2项是最大值，第N-1项可以放进去)))。
=认为把N-2项放入V-Vn-1-Vn空间可以得到最大值(前N-3项是最大值，第N-2项可以放进去))))))。
="V-V3-V4。-我觉得在VN的空间里放两个物品可以得到最大值(第一个物品是最大值，第二个物品可以放进去)。
把一个物品放在V-V2-V3-V4的空间里可以得到最大值。-Vn(前0项的值为0，所以可以放第一项)))))
源代码如下所示。
#!C:\\Python27\\python.exe
#-*-编码：utf-8-*-
导入副本
类动态包：
def__init_(self，limitVolume，itemsVolume，itemsValue):
Self.limitVolume=limitVolume #最大音量上限，音量
Self.itemsVolume=itemsVolume #所有项目中每个项目的体积
Self.itemsValue=itemsValue #所有项目中每个项目的值
Self.resultSumVolume=0 #最大值占用体积
Self.resultSumValue=0 #最大值
自我。resultemsvolume=[] #每个体积的最大值
自我。resultemsvalue=[] #每个值的最大值
defdynamicsuitresult(self):
项目计数=len(自身项目数量).
ifitemscount==len (self.items值) :
所有项目=[] #所有项目的下标
将0项添加到self.itemsvolume.append(0) #以简化计算。
self.itemsvalue.append(0)).
项目数=项目数1
Forkinrange(项目计数):
allItems.append(k)
(self . results sum volume，self . results sum value，result items))=self . dynamic 01箱包(所有项目[项目计数-1 ]，限制值)
删除项目del result items[result times . index(items count-1)]# 0的索引。
对于简历中的k:
从自身价值最大的配置项索引中检索。ResultemsVolume.append (self。itemsVolume [k])。
self . result items value . append(self . items value[k]).
否则：
Print (args error！)
return(self . results sum volume，self。resultum value，self.resultItemsVolume，self.resultItemsValue) #是最大占用体积和最大值。
defdynamic01bag(self，oneItem，limitVolume，allItems):
SuitSumVolume=0 #当前项目的最大占用体积
PsuitSumValue=0 #当前项目的当前最大值
SuitItems=[] #当前项的当前最大值的组件索引
partItems=copy.copy(allItems)
分区项目。INDEX (ONEITEM)] #删除当前项目
Len (part items)==1: #前一项只有一项
如果限制音量。项目数量[零件项目[0]]: #数量小于前一个项目。
return (suitSumVolume，suitSumValue，suitItems)
Elilimit音量=(自我。项目数量[部分项目[0]]自身。items volume [one item]): #音量大于或等于当前项的前一项。
suit sum volume=self . items volume[partItems[0]]self . items volume[one item]
suit sum value=self . items value[partItems[0]]self . items value[one item]
suitItems.append(oneItem)
suitItems.append(partItems[0])
return (suitSumVolume，suitSumValue，suitItems)
否则：#音量大于等于上一项且小于上一项的当前项。
suit sum volume=self . items volume[partItems[0]]
suit sum value=self . items value[partItems[0]]
suitItems.append(partItems[0])
return (suitSumVolume，suitSumValue，suitItems)
否则：#前一项有多项
suitVolume1=0
suitValue1=0
suitVolume2=0
suitValue2=0
suitIndex1=0
suitIndex2=0
结果=[]
对于范围内的k(len(partItems)):
(aSumVolume，bSumValue，cItems)=self。动态01包(partItems[k]，限量版。项目卷[一个项目]，分区)#对多个前一项的每项求最大值
result.append((aSumVolume，bSumValue，cItems))
if(aSumVolume self。项目数量[一个项目])=限制数量：#存在容积大于等于前一项当前项的情况，获取最大的前一项当前项
if(bsum值self。物品价值[一件物品])套装价值1:#对多个前一项的最大值，求最优
套装体积1=asum体积自身。项目数量[一个项目]
套装值1=bsum值self。项目值[一个项目]
suitIndex1=k
如果bSumValue套件值2:#容积小于所有的前一项当前项情况下使用，获取最大的前一项
suitVolume2=aSumVolume
suitValue2=bSumValue
suitIndex2=k
如果套件值1 0:#存在容积大于等于前一项当前项的情况，获取最大的前一项当前项
suitSumVolume=suitVolume1
suitSumValue=suitValue1
suitItems.append(oneItem)
suitItems.extend(结果[套件索引1][2])
return (suitSumVolume，suitSumValue，suitItems)
否则：#容积小于所有的前一项当前项情况下使用，获取最大的前一项
suitSumVolume=suitVolume2
suitSumValue=suitValue2
suitItems.extend(结果[套件索引2][2])
return (suitSumVolume，suitSumValue，suitItems)
#算法验证
if __name__==__main__ :
极限体积=20#体积上限
itemsVolume=[1，2，5，7，9]#单个总体积
itemsValue=[1，1，1，2，2]#单个总价值
hk01bag=DynamicBag(limitVolume，itemsVolume，itemsValue)
(resultSumVolume，resultSumValue，resultItemsVolume，resultItemsValue)=hk 01包。dynamicsuitresult()
打印最大价值：字符串（结果总和值)
打印最大价值的单个价值：
打印结果项值
打印最大价值的总体积： str(resultSumVolume)
打印最大价值的单个总体积：
打印结果卷
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