R中遗传算法的广义分配问题

Generalized Assignment Problem with Genetic Algorithms in R

如何在 R 中实现广义分配问题：https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_assignment_problem to be solved with Genetic Algorithms https://cran.r-project.org/web/packages/GA/GA.pdf。

我有一个代码的工作示例，但它不工作：

require(GA)
p <- matrix(c(5, 1, 5, 1, 5, 5, 5, 5, 1), nrow = 3)
t <- c(2, 2, 2) 
w <- c(2, 2, 2)

assigment <- function(x) {
  f <- sum(x * p)
  penalty1 <- sum(w)*(sum(t)-sum(w*x))
  penalty2 <- sum(w)*(1-sum(x))
  f - penalty1 - penalty2  
}  

GA <- ga(type = "binary", fitness = assigment, nBits = length(p),
       maxiter = 1000, run = 200, popSize = 20)
summary(GA)

您对适应度函数的定义似乎有问题，即 assigment() 函数。

x 是一个二进制向量，而不是理论上的矩阵，因此 sum(x * p) 没有按照您的预期进行（请注意 x 的长度为 9 并且 p 在你的例子中是一个 3x3 矩阵);
penalty2 项未正确考虑对 x_{ij} 之和的约束；
penalty1 和 penalty2 的惩罚应该不同，第一个是不等式（即 <=），而第二个是严格相等（即 =）。
w定义为向量，但应该是与x