zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Wolsey“强整数规划模型”经典案例之一单源固定费用网络流问题

    Wolsey“强整数规划模型”经典案例之一单源固定费用网络流问题

    阅读本文可以理解什么是“强”整数规划模型。

    单源固定费用网络流问题见文献[1]第13.4.1节(p229-231),是"强整数规划建模“的极好案例。

    本文是本博客原创,本博客不转贴他人作品。

    单源固定费用网络流问题(The Signle Source Fixed Charge Network Flow Problem)

    单源固定费用网络流问题:给定一个有向网络 (边数为m,节点数n),网络上只有一个流量流入节点(标记为1),但有若干个流量流出节点, 节点 i 的流出流量标记为 B[i], 每个边 e (e =1,...,m) 有流量限制(此例中不考虑流量限制,因此流量限制取为-B[1]) 。网络情况如下图:

    网络的节点数n=4, 边数m=8。

    对应节点1,2,3,4, 流(出)量B={ -6  2  3  4}。

    对应边e=1,2,3,4,5,6,7,8, 边由节点对定义,数据是 E={(1 4) (1 2) (4 2) (1 3) (2 3) (3 2) (4 3) (3 4)}. 

    对应边e=1,2,3,4,5,6,7,8, 边上的一次性费用是C={5 2 7 3 2 4 9 12}.

    非“强”整数规划模型

    设非负变量 x[e] 是边e (e =1,...,8) 上的流量, 又设0-1变量 y[e] 表示边e上是否有流量。于是模型的目标是极小化一次性费用和,约束无外乎节点上的流量平衡约束和x[e]-y[e]之间的关联约束。

    用+Leapms写出模型,其PDF摘录如下:

    上述模型用+Leapms中的solve命令求松弛解,可以看到y变量非0-1: 

    +Leapms>solve
    The LP is solved to optimal.
    找到线性规划最优解.非零变量值和最优目标值如下:
        .........
        x1*=1
        x2*=2
        x4*=3
        y1*=0.166667
        y2*=0.333333
        y4*=0.5
        .........
        Objective*=3
        .........
    +Leapms>

    若要获得整解则必须使用mip命令对问题进行分支定界/割平面求解:

    +Leapms>mip
    relexed_solution=3; number_of_nodes_branched=0; memindex=(1,1)
    The Problem is solved to optimal as an MIP.
    找到整数规划的最优解.非零变量值和最优目标值如下:
      .........
        x1* =1
        x2* =5
        x5* =3
        y1* =1
        y2* =1
        y5* =1
      .........
        Objective*=9
      .........
    +Leapms>

    结果在网络上表现:

    “强”整数规划模型(Strong Integer Formulation)

    “强”整数规划模型对上述模型采用了Multicommodity改写。方法是引入一个新非负变量 z[e][k], 其含义是流过e边最终贡献给k节点流出的流量(显然此处k=2,...,n, k$ eq 1$)。

    新模型的目标不会改变,约束中的节点平衡条件逻辑上也不改变,即对任何节点 i , 流出和流入之差应该为0 或者 当i==k时等于k的流出量。

    用+Leapms写出模型,其PDF摘录如下:

    上述所谓“强”模型比之前的模型的好处在于在+Leapms中直接使用solve命令就可以求出整数解,即不需要分支定界/割平面过程!

    不十分严格地:此即是“强”整数规划模型和含义,强模型更容易求解,或者说对求解器更友好。

    +Leapms的求解过程:

    +Leapms>solve
    The LP is solved to optimal.
    找到线性规划最优解.非零变量值和最优目标值如下:
        .........
        x1*=1
        x2*=5
        x5*=3
        y1*=1
        y2*=1
        y5*=1
        z1_4*=1
        z2_2*=2
        z2_3*=3
        z5_3*=3
        .........
        Objective*=9
        .........
    +Leapms>

    结果在网络上表现:

    强整数规划模型的详细解释 及 “强”建模原理

    本案例的“强”建模原理来源于文[1]中的三个观察(Oberservation 13.2-13.4, page 230) 。

    关于“强”模型的详细解释,见文[2]。

    其他

    文[1]并未在13.4.1中给出此案例的所有数据,其余数据(主要是边上费用数据C是从13.1, page 222)的XPRESS MP模型中读出的。贴在这里,供看官与+Leapms建模语言作对比:

    结论

    “强”整数规划建模概念是经典建模方法中的重要内容,如果说在本科《运筹学》教学中只要讲述0-1变量的应用即可,那么在研究生层次的《高级运筹学》教学中最好增加“强”整数规划建模内容。

    使用本土完全自主知识产权的+Leapms建模语言和+Leapms求解器,可以有效辅助教学,比之传统的舶来建模语言和求解器有优势。

    参考文献

    [1] Wolsey L A. Integer Programming. New York: Jonh Wiley & Sons, 1998 / ISBN 978-0-471-28366-9

    [2] Wolsey L . Strong formulations for mixed integer programming: A survey[J]. Mathematical Programming, 1989, 45(1-3):173-191.

  • 相关阅读:
    经管-7
    均衡价格和均衡产量以及偏分求导
    点弹性系数计算
    洛谷-P5703 【深基2.例5】苹果采购
    洛谷-P1616 疯狂的采药
    洛谷-P1049 装箱问题
    洛谷-P1048 采药
    洛谷-P1064 金明的预算方案
    操作系统启动
    mybatis中使用注解查询和使用xml配置文件查询相互对应关系
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/leapms/p/10243537.html
Copyright © 2011-2022 走看看