Problema de mochila: algoritmo en Python (problema de mochila)

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El problema de la mochila algorítmica (y su implementación en Python) es interesante y es parte del primer programa informático y digital.

Este problema ilustra algoritmos codiciosos que enumeran todas las posibilidades de resolver un problema para encontrar la mejor solución.

El problema de la mochila del algoritmo de Python es un problema de optimización, es decir, una función que debe maximizarse o minimizarse y restricciones que deben cumplirse.

El problema de la mochila : algoritmo de Python

Para una mochila con capacidad máxima de artículos P y N, cada uno con su propio peso y un valor establecido, deseche los artículos dentro de la mochila para que el contenido final tenga el valor máximo.

El problema de mochila - algoritmo de Python

Declaración de muestra:

  • Capacidad máxima de la mochila: 11 unidades
  • Número de artículos: 5
  • Valores de los artículos: {10,50,20,30,60}

¿Cuál es el valor máximo que se puede poner en la mochila considerando la restricción de capacidad máxima de la bolsa que es 11?

Algoritmo codicioso python

Una solución eficaz es utilizar un algoritmo codicioso. La idea es calcular la relación valor / peso de cada objeto y clasificar el objeto en función de esta relación calculada.

Tomamos el objeto con la proporción más alta y lo agregamos hasta que no podamos agregar más.

En versión fraccionada es posible agregar fracciones de artículo a la mochila.

Implementación del problema de la mochila Python: versión no fraccionada

Aquí hay una implementación del problema de la mochila python en versión no fraccionada, es decir que no se puede agregar una fracción de un objeto en la bolsa. Solo se pueden agregar objetos completos.

 clase BagObject:
    def __init __ (self, weight, value, index):
        self.index = índice
        self.weight = peso
        self.value = valor
        self.report = valor // peso
  #Función para la comparación entre dos BagObjects
  # Comparamos el ratio calculado para ordenarlos
    def __lt __ (yo, otro):
        volver self.report & lt; otro.informe


def getMaxValue (peso, valores, capacidad):
        arraySort = []
        para i en rango (len (peso)):
            arraySort.append (BagObject (peso [i], valores [i], i))

        #Ordena los elementos de la bolsa por su informe
        arraySort.sort (reverse = True)

        counterValue = 0
        para el objeto en arraySort:
            currentWeight = int (object.weight)
            currentValue = int (object.value)
            si capacidad - peso actual> = 0:
                # agregamos el objeto en la bolsa
                # Restamos la capacidad
                capacidad - = peso actual
                counterValue + = currentValue
                # Agregamos el valor en la bolsa
        return counterValue


peso = [1,5,3,2,4]
valores = [10,50,20,30,60]
capacidad = 11
maxValue = getMaxValue (peso, valores, capacidad)
print ("Valor máximo en la mochila =", maxValue) 

El resultado es el siguiente:

 py sacados.py
Valor máximo en la mochila = 120 

Implementación del problema de la mochila Python: versión fraccionada

En la versión fraccionada del agoritmo de la mochila Python, puede agregar fracciones de objeto a la mochila.

 clase BagObject:
    def __init __ (self, weight, value, index):
        self.index = índice
        self.weight = peso
        self.value = valor
        self.report = valor // peso
  #Función para la comparación entre dos BagObjects
  # Comparamos el ratio calculado para ordenarlos
    def __lt __ (yo, otro):
        volver self.report & lt; otro.informe


def getMaxValue (peso, valores, capacidad):
        arraySort = []
        para i en rango (len (peso)):
            arraySort.append (BagObject (peso [i], valores [i], i))

        #Ordena los elementos de la bolsa por su informe
        arraySort.sort (reverse = True)

        counterValue = 0
        para el objeto en arraySort:
            currentWeight = int (object.weight)
            currentValue = int (object.value)
            si capacidad - peso actual> = 0:
                # agregamos el objeto en la bolsa
                # Restamos la capacidad
                capacidad - = peso actual
                counterValue + = currentValue
                # Agregamos el valor en la bolsa
            demás:
                fracción = capacidad / peso actual
                counterValue + = currentValue * fracción
                capacitancia = int (capacitancia - (weightCurrent * fracción))
                pausa
        return counterValue


peso = [1,5,3,2,4]
valores = [10,50,20,30,60]
capacidad = 11
maxValue = getMaxValue (peso, valores, capacidad)
print ("Valor máximo en la mochila =", maxValue) 

El resultado es el siguiente:

 py sacados.py
Valor máximo en la mochila = 140.0 

Algoritmo de Python de enlaces internos:

https://128mots.com/index.php/category/python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/21/algorithme-glouton-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/19/levenshtein-python/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/ https://128mots.com/index.php/2021/01/13/algorithme-tri-quantique/

Algoritmo de Python de enlaces externos:

http://math.univ-lyon1.fr/irem/IMG/pdf/monnaie .pdf

http://www.dil.univ-mrs.fr/ ~ gcolas / algo-license / slides / gloutons.pdf

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