背包问题基于matlab萤火虫算法求解背包问题含Matlab源码 1440期

Posted 2021-11-12 紫极神光

一、背包问题简介

1【背包问题】
背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。
问题描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量weight和价格value，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。
2【0-1背包问题】
对每个物品i 只有 装入/不装入背包 两种情况。
我们有n种物品，物品j的重量为wj，价格为pj。
我们假定所有物品的重量和价格都是非负的。背包所能承受的最大重量为W。
如果限定每种物品只能选择0个或1个，则问题称为0-1背包问题。
令V（i，j）表示前i个物品中能够装入容量为j的背包中的物品价值最大值，则可得到动态规划函数：
V(i,0) = V(0,j)=0; //把前i个物品装入容量为0的背包 和 把0个物品装入容量为j的背包，价值均为0
V(i,j) = V(i-1,j) j<wi //如果第i个物品的重量大于背包容量wi>j，则装入前i个物品得到的最大价值和装入前i-1个物品得到的最大价值相同，即物品i不装入背包
V(i,j) = max{ V(i-1,j)，V(i-1,j-wi)+vi } j>wi // 1.如果把第i个物品装入背包，则背包中物品的价值=把前i-1个物品装入容量为j-wi背包中的价值加上第i个物品的价值vi； 2. 如果第i个物品没有装入背包，则背包中价值=前i-1个物品装入容量为j的背包中所取得的价值。 取二者中价值较大者。
step 1：只装入前1个物品，确定各种情况下的背包能够得到的最大价值；
step 2：只装人前2个物品，确定各种情况下的背包能够得到的最大价值；.
step n：…
最后V(n,C)便是容量为C的背包中装入n个物品时取得的最大价值。
为了得到V(n,C) 需想前推到V(n-1,C)。如果V(n,C)>V(n-1,C),则第n个物品装入背包，前n-1个物品装入容量为C-wn的背包中；否则，第n个物品没有被装入背包，前n-1个物品被装入容量为C的背包中。
直到确定第一个物品是否被装入背包中。
得到：
当 V(i,j)= V(i-1,j)， xi = 0；
当 V(i,j) > V(i-1,j)， xi = 1，j = j-wi；

二、萤火虫优化算法（FA）简介

1 介绍
萤火虫（firefly）种类繁多，主要分布在热带地区。大多数萤火虫在短时间内产生有节奏的闪光。这种闪光是由于生物发光的一种化学反应，萤火虫的闪光模式因种类而异。萤火虫算法(FA)是基于萤火虫的闪光行为，它是一种用于全局优化问题的智能随机算法，由Yang Xin-She（2009）[1]提出。萤火虫通过下腹的一种化学反应-生物发（bioluminescence）发光。这种生物发光是萤火虫求偶仪式的重要组成部分，也是雄性萤火虫和雌性萤火虫交流的主要媒介，发出光也可用来引诱配偶或猎物，同时这种闪光也有助于保护萤火虫的领地，并警告捕食者远离栖息地。在FA中，认为所有的萤火虫都是雌雄同体的，无论性别如何，它们都互相吸引。该算法的建立基于两个关键的概念：发出的光的强度和两个萤火虫之间产生的吸引力的程度。

2 天然萤火虫的行为
天然萤火虫在寻找猎物、吸引配偶和保护领地时表现出惊人的闪光行为，萤火虫大多生活在热带环境中。一般来说，它们产生冷光，如绿色、黄色或淡红色。萤火虫的吸引力取决于它的光照强度，对于任何一对萤火虫来说，较亮的萤火虫会吸引另一只萤火虫。所以，亮度较低的个体移向较亮的个体，同时光的亮度随着距离的增加而降低。萤火虫的闪光模式可能因物种而异，在一些萤火虫物种中，雌性会利用这种现象猎食其他物种；有些萤火虫在一大群萤火虫中表现出同步闪光的行为来吸引猎物，雌萤火虫从静止的位置观察雄萤火虫发出的闪光，在发现一个感兴趣趣的闪光后，雌性萤火虫会做出反应，发出闪光，求偶仪式就这样开始了。一些雌性萤火虫会产生其他种类萤火虫的闪光模式，来诱捕雄性萤火虫并吃掉它们。

3 萤火虫算法
萤火虫算法模拟了萤火虫的自然现象。真实的萤火虫自然地呈现出一种离散的闪烁模式，而萤火虫算法假设它们总是在发光。为了模拟萤火虫的这种闪烁行为，Yang Xin-She提出了了三条规则（Yang，2009）：
（1）假设所有萤火虫都是雌雄同体的，因此一只萤火虫可能会被其他任何萤火虫吸引。
（2）萤火虫的亮度决定其吸引力的大小，较亮的萤火虫吸引较暗的萤火虫。如果没有萤火虫比被考虑的萤火虫更亮，它就会随机移动。
（3）函数的最优值与萤火虫的亮度成正比。
光强(I)与光源距离（r）服从平方反比定律，因此由于空气的吸收，光的强度(I)随着与光源距离的增加而减小，这种现象将萤火虫的可见性限定在了非常有限的半径内：

萤火虫算法的主要实现步骤如下：

其中I0为距离r=0时的光强（最亮），即自身亮度，与目标函数值有关，目标值越优，亮度越亮；γ为吸收系数，因为荧光会随着距离的增加和传播媒介的吸收逐渐减弱，所以设置光强吸收系数以体现此特性，可设置为常数；r表示两个萤火虫之间的距离。有时也使用单调递减函数，如下式所示。

第二步为种群初始化：

其中t表示代数，xt表示个体的当前位置，β0exp(-γr2)是吸引度，αε是随机项。下一步将会计算萤火虫之间的吸引度：

其中β0表示r=0时的最大吸引度。
下一步，低亮度萤火虫向较亮萤火虫运动：

最后一个阶段，更新光照强度，并对所有萤火虫进行排序，以确定当前的最佳解决方案。萤火虫算法的主要步骤如下所示。

Begin
	初始化算法基本参数：设置萤火虫数目n，最大吸引度β0，光强吸收系数γ，步长因子α，最大迭代次数MaxGeneration或搜索精度ε；
	初始化：随机初始化萤火虫的位置，计算萤火虫的目标函数值作为各自最大荧光亮度I0；
	t=1
	while(t<=MaxGeneration || 精度>ε)
		计算群体中萤火虫的相对亮度I(式2)和吸引度β（式5），根据相对亮度决定萤火虫的移动方向；
		更新萤火虫的空间位置，对处在最佳位置的萤火虫进行随机移动（式6）；
		根据更新后萤火虫的位置，重新计算萤火虫的亮度I0；
		t=t+1
	end while
	输出全局极值点和最优个体值。
end

萤火虫算法与粒子群算法(PSO)和细菌觅食算法(BFA)有相似之处。在位置更新方程中，FA和PSO都有两个主要分量：一个是确定性的，另一个是随机性的。在FA中，吸引力由两个组成部分决定：目标函数和距离，而在BFA中，细菌之间的吸引力也有两个组成部分：适应度和距离。萤火虫算法实现时，整个种群(如n)需要两个内循环，特定迭代需要一个外循环(如I)，因此最坏情况下FA的计算复杂度为O(n2I)。

三、部分源代码

%求解0-1背包问题的改进萤火虫群算法(WGFA)
%设置参数：步长因子alpha=0.5，吸引度beta0=1，介质吸收因子gama=1，
%萤火虫的亮度即目标函数值
clc
clear all
close all
%% 
%初始化参数
alpha=0.2;      % 步长因子Randomness 0--1
gamma=1.0;      % 介质吸收因子
beta0=1.0;       %最大吸引度
wmax=1;wmin=0.05;%权重，用于计算线性递减惯性权重
Pm=0.1;%变异概率
%%
%对当前解用改进贪心算法修复，使不可行解变为可行解，并使可行解尽量增加其价值
function [xn]=f_GA(xn,M,n,V,P,W)
[fn,index]=sort(P./W,'ascend');
coresV=sum((W.*xn)');%当前背包重量
for i=1:M
    if coresV(i)>V
        for j=1:n
            if xn(i,index(j))==1
                coresV(i)=coresV(i)-W(index(j));
                if coresV(i)>V
                    xn(i,index(j)) = 0;
                else
                    xn(i,index(j)) = 0;
                    break
                  
                end
            end
        end
    end
    rest=[];index2=[];
    for k=1:n
        if xn(i,index(k))==0
            rest(end+1)=fn(index(k));
            index2(end+1)=index(k);
        end
    end
    rest=fliplr(rest);index2=fliplr(index2);
    for j=1:size(rest,2)
        coresV(i)=coresV(i)+W(index2(j));
        if coresV(i)<V
            xn(i,index2(j))=1;
            continue
        else
            coresV(i)=coresV(i)-W(index2(j));
        end
    end
end
end

四、运行结果

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.