贪心算法和遗传算法优劣对比——c#

项目背景:某钢管厂的钢筋原材料为 55米,工作需要需切割 40 米(1段)、11 米(15 段)等 4 种规格 ,现用贪心算法和遗传算法两种算法进行计算:
第一局:{ 40, 1 }, { 11, 15 },{ 10, 1 }, { 5,1},如何切割最省原材料?

运行结果如下:

贪心算法切割方案:

原材料 1: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 2: 11, 11, 11, 11, 11 剩余: 0 米

原材料 3: 11, 11, 11, 11, 11 剩余: 0 米

原材料 4: 11, 11, 11, 11, 10 剩余: 1 米

原材料 5: 5 剩余: 50 米

共需要5个原材料,总剩余: 55 米,贪心算法利用率: 80.00%

部分长度未切割完毕。

遗传算法切割方案:

原材料 1: 11, 11, 11, 11, 11 剩余 0 米

原材料 2: 11, 11, 11, 11, 11 剩余 0 米

原材料 3: 11, 11, 11, 11, 11 剩余 0 米

原材料 4: 40, 10, 5 剩余 0 米

遗传算法共需要4个原材料,总剩余: 0 米,遗传算法利用率: 100.00%

============ 方案对比 ============

贪心算法: 使用原材料 5 个,总剩余 55 米,利用率 80.00%

遗传算法: 使用原材料 4 个,总剩余 0 米,利用率 100.00%

最佳方案:遗传算法,利用率更高 100.00% > 80.00%

第一局,遗传算法获胜。

第二局,修改需求如下: 工作需要需切割 40 米(11段)、11 米(15 段)等 4 种规格 { 40, 11 }, { 11, 15 },{ 10, 11}, { 5,11}

运算结果:

贪心算法切割方案:

原材料 1: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 2: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 3: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 4: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 5: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 6: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 7: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 8: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 9: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 10: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 11: 40, 11 剩余: 4 米

原材料 12: 11, 11, 11, 11, 10 剩余: 1 米

原材料 13: 10, 10, 10, 10, 10, 5 剩余: 0 米

原材料 14: 10, 10, 10, 10, 10, 5 剩余: 0 米

原材料 15: 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5 剩余: 10 米

共需要15个原材料,总剩余: 55 米,贪心算法利用率: 93.33%

部分长度未切割完毕。

遗传算法切割方案:

原材料 1: 40 剩余 15 米

原材料 2: 40 剩余 15 米

原材料 3: 40 剩余 15 米

原材料 4: 40 剩余 15 米

原材料 5: 40 剩余 15 米

原材料 6: 40 剩余 15 米

原材料 7: 40 剩余 15 米

原材料 8: 40 剩余 15 米

原材料 9: 40 剩余 15 米

原材料 10: 40 剩余 15 米

原材料 11: 40, 11 剩余 4 米

原材料 12: 11, 11, 11, 11, 11 剩余 0 米

原材料 13: 11, 11, 11, 11, 11 剩余 0 米

原材料 14: 11, 11, 11, 11, 10 剩余 1 米

原材料 15: 10, 10, 10, 10, 10 剩余 5 米

原材料 16: 10, 10, 10, 10, 10, 5 剩余 0 米

原材料 17: 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5 剩余 5 米

遗传算法共需要17个原材料,总剩余: 165 米,遗传算法利用率: 82.35%

============ 方案对比 ============

贪心算法: 使用原材料 15 个,总剩余 55 米,利用率 93.33%

遗传算法: 使用原材料 17 个,总剩余 165 米,利用率 82.35%

最佳方案:贪心算法,利用率更高 93.33% > 82.35%

第二局,贪心算法获胜

然而,最佳答案为 40 +10 +5 米分一组,需要11根原材料。11米的单独一组,11*15/55=3根原材料。11+3=14,共需14个原材料,利用率100%。由此可见,每种算法各有优缺点,不一定是最优解。

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