运筹学经典问题(二):最短路问题 |
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问题描述
给定一个图(有向图或无向图)
G
=
(
V
,
E
)
G = (V, E)
G=(V,E),
V
V
V是图中点的集合,
E
E
E是图中边的集合,图中每条边
(
i
,
j
)
∈
E
(i, j) \in E
(i,j)∈E都对应一个权重
c
i
j
c_{ij}
cij(距离或者运输成本等),给定一个起点
u
u
u和一个终点
z
z
z,最段路问题就是寻找一条从
s
s
s出发,到达
z
z
z的距离最短或者成本最低的路径。 定义: I I I:点的集合; o u t ( i ) out(i) out(i):离开点 i i i边的集合; i n ( i ) in(i) in(i):进入点 i i i边的集合; x e x_e xe:是否选择 e e e这条边,0-1变量; m i n ∑ e ∈ E x e c e s . t . ∑ e ∈ o u t ( i ) x e − ∑ e ∈ i n ( i ) x e = { 1 , i = u − 1 , i = z 0 , e l s e min \sum_{e \in E}x_ec_e \\ s.t. \sum_{e \in out(i)}x_e - \sum_{e \in in(i)}x_e= \begin{cases} 1, i=u \\ -1, i=z \\ 0, else \end{cases} mine∈E∑xeces.t.e∈out(i)∑xe−e∈in(i)∑xe=⎩ ⎨ ⎧1,i=u−1,i=z0,else 上述模型优化目标为最小化路径距离,约束为进出平衡(分了3种点的类型去写约束:始发点只出不进、目的点只进不出、其他点进等于出)。 整数最优解特性即使把变量 x e x_{e} xe松弛成 0 ≤ x e ≤ 1 0 \leq x_e \leq1 0≤xe≤1,原问题变成线性规划,该问题仍然存在整数最优解。 模型求解调用求解器求解即可。 后面补充代码。 参考资料 最短路径问题.运筹优化常用算法、模型及案例实战:Python+Java 实现. 刘兴禄,熊望祺,臧永森,段宏达,曾文佳,陈伟坚. |
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