8、运输与路线规划中的常数因子近似问题分析

运输与路线规划中的常数因子近似问题分析

1. 常数因子近似概述

在运输与路线规划问题中,对于燃料不受限制的所有路线和运输变体,它们都属于 poly - APX 类,但没有一个能有多项式时间近似方案。这就产生了两种可能:要么它们允许常数因子近似,从而属于 APX 类;要么不属于 APX 类,而是属于 poly - APX \ APX 类。下面将证明某些情况下常数因子近似是可行的。

2. 无界容量情况的常数因子近似

2.1 定理及证明

对于 Plan - Transport∞+ - [∗, ∗] 问题,其规划问题可通过常数因子近似。
证明步骤如下:
1. 给定一个 Transport∞+ - [∗, ∗] 任务 T,假设所有可移动对象都是目标可移动对象。令 G 为任务 T 的路线图,以移动成本函数加权(此运输变体中移动成本与移动的移动对象无关)。
2. 计算交付图 Gd:交付图是 G 的子图,其中每个可移动对象的起始位置都与其对应的目标位置相连。计算最小加权交付图的问题是最小点对点连接问题,可 2 - 近似。因此,能在多项式时间内计算出成本至多为最小加权交付图成本两倍的交付图 Gd,即 w(Gd) ≤ 2m∗(T)。同时,可假设 Gd 的每个连通分量都包含一个可移动对象的初始位置,不满足此条件的连通分量可安全移除。
3. 计算拾取图 Gp:拾取图是 G 的子图,其中每个可移动对象的初始位置都与某个移动对象的初始位置相连。通过扩展 G 得到修改后的路线图 ˜G,计算最小加权拾取图的问题是最小斯坦纳树问题,也可 2 - 近似。所以能在多项式时间内计算出成本至多为最小加权拾取图成本两倍的拾取图 Gp,即 w(Gp) ≤ 2

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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