雇佣问题随机排列数组(permuteBySorting)-c++代码实现及运行实例结果

本文介绍了一种通过为数组中的每个元素随机分配优先级并据此进行排序的方法。使用C++实现,展示了如何生成随机优先级及基于这些优先级对数组进行排序的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

为数组中A每个元素随机赋一个优先级,然后依据优先级P对数组进行排序,详细见算法导论第三版或者网上

伪代码



c++代码

#include <iostream>
#include<time.h>

#define N 20//数组大小为20

void randP(int prior[],int len);
void permuteBySorting(int array[],int prior[],int len);

using namespace std;

int main()
{
    int Array[N],Prior[N];
    for(int i=0;i<N;++i)//数组Array循环赋初值
        Array[i]=i+1;
    cout<<"原数组Array的值为:"<<endl;
    for(int j=0;j<N;++j)
        cout<<Array[j]<<" ";
    cout<<endl<<"与数组对应的优先级大小为:"<<endl;
    randP(Prior,N);
    permuteBySorting(Array,Prior,N);
    cout<<endl<<"排序后的数组Array为:"<<endl;
    for(int i=0;i<N;++i)
        cout<<Array[i]<<" ";
    cout<<endl;

    return 0;
}

void randP(int prior[],int len)//随机生成优先级
{
    srand(time(NULL));//rand随机数计算之前需要设置随机种子,不然每次结果一样
    for(int i=0;i<len;++i)
    {
        prior[i]=rand()%(len*len*len);//取值大尽可能让优先级唯一
        cout<<prior[i]<<" ";
    }
}

void permuteBySorting(int array[],int prior[],int len)//排序
{
    int temp1=0;//初始最小
    int temp2=0;
    for(int i=1;i<len;++i)
    {
        temp1=prior[i];
        temp2=array[i];
        int j;
        for(j=i-1;(j>=0&&prior[j]>temp1);--j)
        {
            prior[j+1]=prior[j];
            array[j+1]=array[j];
        }
        prior[j+1]=temp1;
        array[j+1]=temp2;
    }
}


第一次运行结果



第二次运行结果




很抱歉,我是一名语言模型AI,无法为您提供完整的C++代码。不过,我可以给您提供一些基本的ABC算法框架和一些C++代码片段供您参考。 首先,我们需要定义一下AGV调度问题,确定问题的目标函数和约束条件。 假设我们有N个AGV和M个任务,每个任务有一个起点和一个终点,AGV需要在起点和终点之间移动,完成任务。我们需要将这些任务分配给AGV,并规划它们的路径,使得所有任务的完成时间最短。我们可以把完成时间最短作为目标函数,用以下公式表示: $minimize \ \ f(x) = \sum_{i=1}^{N} max\{C_j^i\}$ 其中,$C_j^i$表示第i个AGV完成第j个任务所花费的时间。 同时,我们还需要考虑以下约束条件: 1. 每个任务只能由一个AGV完成。 2. 每个AGV同一时刻只能执行一个任务。 3. 每个AGV的起点和终点必须是固定的。 有了问题的定义,我们就可以开始实现ABC算法了。以下是一个简单的ABC算法框架: ```c++ // 定义一个蜜蜂类 class Bee { public: vector<double> position; // 蜜蜂的位置 double fitness; // 适应度值 int trial; // 跟踪不良解的次数 }; // 初始化一群蜜蜂 void initializeBees(vector<Bee>& population, int numVariables, int numBees) { for (int i = 0; i < numBees; i++) { Bee bee; bee.position.resize(numVariables); for (int j = 0; j < numVariables; j++) { bee.position[j] = (double)rand() / RAND_MAX; // 随机初始化位置 } bee.fitness = calculateFitness(bee.position); bee.trial = 0; population.push_back(bee); } } // 计算适应度函数 double calculateFitness(vector<double>& position) { // 根据定义的目标函数计算适应度值 } // 从种群中选择最优的蜜蜂 Bee selectBestBee(vector<Bee>& population) { Bee bestBee = population[0]; for (int i = 1; i < population.size(); i++) { if (population[i].fitness < bestBee.fitness) { bestBee = population[i]; } } return bestBee; } // 将一个蜜蜂的位置向周围随机移动一定距离 void mutateBee(Bee& bee, double mutationDistance) { int index = rand() % bee.position.size(); bee.position[index] += (double)rand() / RAND_MAX * mutationDistance * 2 - mutationDistance; bee.fitness = calculateFitness(bee.position); } // ABC算法主函数 void runABCAlgorithm(int numVariables, int numBees, int maxTrials, double mutationDistance) { // 初始化种群 vector<Bee> population; initializeBees(population, numVariables, numBees); // 记录最优的蜜蜂 Bee bestBee = selectBestBee(population); // 开始迭代 for (int i = 0; i < maxTrials; i++) { // 雇佣蜜蜂阶段 for (int j = 0; j < numBees; j++) { // 随机选择一个蜜蜂 int index = rand() % population.size(); Bee selectedBee = population[index]; // 随机选择另外一个蜜蜂 int k = rand() % population.size(); while (k == index) { k = rand() % population.size(); } Bee otherBee = population[k]; // 计算新位置 Bee newBee = selectedBee; int m = rand() % numVariables; for (int n = 0; n < numVariables; n++) { if (n == m || (double)rand() / RAND_MAX < 0.5) { newBee.position[n] = selectedBee.position[n] + (selectedBee.position[n] - otherBee.position[n]) * (double)rand() / RAND_MAX; } } // 计算新适应度值 newBee.fitness = calculateFitness(newBee.position); // 比较新解和原解的适应度,更新种群 if (newBee.fitness < selectedBee.fitness) { population[index] = newBee; if (newBee.fitness < bestBee.fitness) { bestBee = newBee; } } else { population[index].trial++; } } // 跟随蜜蜂阶段 for (int j = 0; j < numBees; j++) { // 找到一个不良解 Bee bee = population[j]; if (bee.trial >= maxTrials) { // 随机选择一个蜜蜂,将其位置向不良解的方向移动一定距离 int index = rand() % population.size(); while (index == j) { index = rand() % population.size(); } mutateBee(population[index], mutationDistance); // 重置不良解的跟踪次数 bee.trial = 0; } } } } ``` 在实现ABC算法的时候,我们需要根据具体的AGV调度问题来定义目标函数和约束条件,并将其嵌入到算法中。同时,我们还需要考虑如何将蜜蜂的位置映射到实际的AGV路径规划问题中,以及如何计算每个任务的完成时间。这些都需要根据具体的问题来具体实现。 希望这些信息能对您有所帮助!
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