Scilab function

knapsack - résout un problème du sac à dos 0-1 multiple

### Sequence d'appel

  `[earn,ind] = knapsack(profit,weight,capa,[bck])`

### Parametres

- `profit` : vecteur ligne d'entiers
- `weight` : vecteur ligne d'entiers
- `capa` : vecteur ligne d'entiers
- `bck` : entier
- `earn` : entier
- `ind` : vecteur ligne d'entiers

### Description

`knapsack` résout un problème du sac à dos 0-1 multiple avec n (n >= 2) objets et m sacs à dos (m >= 1). `profit` est le vecteur des profits (entiers) des n objets et `weight` est le vecteur des poids correspondants (entiers). `capa` est le vecteur des capacités (entières) des m sacs à dos. `bck` est un entier optionnel : le nombre maximum de backtrackings à effectuer, si une solution heuristique est exigée. Si la solution exacte est exigée `bck` peut être omis ou avoir une valeur négative. `earn` est la valeur du critère pour la solution "optimale" et `ind` est un vecteur donnant les positions optimales : `ind(i)` donne le numéro du sac à dos où l'objet i est mis et cette valeur est 0 si l'objet i n'est pas dans la solution optimale.

Rappelons que le problème à résoudre est le suivant : `p(i)` et `w` désignent respectivement le profit et le poids de l'objet `i` 1=1,...,n; `c(j)` désigne la capacité du sac à dos `j` j=1,...,m; `q(j,i)` désigne la quantité d'objets `i` dans le sac à dos `j` (en fait 0 ou 1).

On cherche à maximiser le profit global `E` : `E=p(1)*[x(1,1)+...+x(m,1)]+...+p(n)*[x(1,n)+...+x(m,n)]`

sous les contraintes : `[w(1)*x(j,1)+...+w(n)*x(j,m)] <= c(j) ; j=1,...,m` `[x(1,i)+...+x(m,i)] <= 1 ; i=1,...,n` `x(j,i)= 0 ou 1` `p(),w(),c()` sont des entiers positifs.

### Exemples

    weight=ones(1,15).*.[1:4];
    profit=ones(1,60);
    capa=[15 45 30 60];
    [earn,ind]=knapsack(profit,weight,capa)

### Voir aussi

`qassign`