问题描述:
Suppose there are n facilities and m customers. We wish to choose:
(1) which of the n facilities to open
(2) the assignment of customers to facilities
(3) The objective is to minimize the sum of the opening cost and the assignment cost.
(4) The total demand assigned to a facility must not exceed its capacity.
简单地说就是我们要选择一些 设施
来服务 顾客
, 使得 总成本
最小
贪心算法:
首先说明一下, (本文的)贪心算法在此问题只能求一个近似解, 究其原因是只考虑了简单的一个因素(顾客成本), 而没有考虑全局(设施成本等)的相互影响
从问题和数据来看, 顾客方面花费的成本要 远远大于
设施的开启成本, 一个设施开启与否的成本和一个安排成本相比, 几乎可以忽略不记, 所以可以简单地考虑较好地安排好顾客以 降低主要成本
来求得近似最优解
贪心策略:
- 对于一个顾客, 首先要尽量安排到成本最低的设施;
- 对于全体顾客, 首先安排成本增长很快的顾客;
策略的解释:
对于 1
, 很容易理解, 就是降低成本;
对于 2
, 就是考虑到某些顾客成本增长十分迅速, 越后安排成本越高, 所以考虑提前安排到成本较低的设施去;
结果:
序号 | 成本 | 时间 | 序号 | 成本 | 时间 | 序号 | 成本 | 时间 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
01 | 9307 | 0.000 | 20 | 17180 | 0.000 | 39 | 21389 | 0.003 |
02 | 7993 | 0.000 | 21 | 12032 | 0.001 | 40 | 26789 | 0.002 |
03 | 9993 | 0.000 | 22 | 9180 | 0.000 | 41 | 7107 | 0.001 |
04 | 11993 | 0.000 | 23 | 13180 | 0.000 | 42 | 9957 | 0.001 |
05 | 9220 | 0.000 | 24 | 17180 | 0.000 | 43 | 12448 | 0.001 |
06 | 7906 | 0.000 | 25 | 19071 | 0.000 | 44 | 7215 | 0.000 |
07 | 9906 | 0.000 | 26 | 16005 | 0.002 | 45 | 9848 | 0.001 |
08 | 11906 | 0.000 | 27 | 21405 | 0.002 | 46 | 12639 | 0.001 |
09 | 9040 | 0.000 | 28 | 26805 | 0.003 | 47 | 6593 | 0.001 |
10 | 7726 | 0.000 | 29 | 19056 | 0.003 | 48 | 9044 | 0.001 |
11 | 9726 | 0.000 | 30 | 15990 | 0.004 | 49 | 12420 | 0.001 |
12 | 11726 | 0.001 | 31 | 21390 | 0.003 | 50 | 9848 | 0.001 |
13 | 12032 | 0.001 | 32 | 26790 | 0.003 | 51 | 11340 | 0.001 |
14 | 9180 | 0.000 | 33 | 19055 | 0.004 | 52 | 10388 | 0.000 |
15 | 13180 | 0.000 | 34 | 15989 | 0.003 | 53 | 12432 | 0.001 |
16 | 17180 | 0.001 | 35 | 21389 | 0.004 | 54 | 9556 | 0.001 |
17 | 12032 | 0.001 | 36 | 26789 | 0.003 | 55 | 11889 | 0.001 |
18 | 9180 | 0.001 | 37 | 19055 | 0.003 | 56 | 23882 | 0.004 |
19 | 13180 | 0.000 | 38 | 15989 | 0.002 | 57 | 32882 | 0.004 |
58 | 53882 | 0.004 | 63 | 39121 | 0.004 | 68 | 23882 | 0.006 |
59 | 39121 | 0.004 | 64 | 23882 | 0.005 | 69 | 32882 | 0.005 |
60 | 23882 | 0.006 | 65 | 32882 | 0.004 | 70 | 53882 | 0.004 |
61 | 32882 | 0.005 | 66 | 53882 | 0.007 | 71 | 39121 | 0.005 |
62 | 53882 | 0.005 | 67 | 39671 | 0.008 |
分配方法:
1 |
|
模拟退火算法:
模拟退火求出来的也是近似解, 其特点在于可以跳出局部最优解, 以一定概率落到全局最优解处
模拟退火参数:
- 初温
100
, 末温0.0001
, 降温比例0.96
- 内循环次数
200
生成邻域操作:
- 随机选两个顾客, 随机安排到两个设施
- 随机选三个顾客, 循环左移它们的设施安排
- 随机选一个顾客, 随机安排到一个设施
- 随机选两个顾客, 交换它们的设施安排
邻域操作的解释:
对于 1和2
, 是在温度较高时, 大幅度在搜索空间跳跃, 加大搜索范围;
对于 3和4
, 是在温度较低时, 轻微的改变解的结构, 来寻找当前更优解;
结果:
序号 | 成本 | 时间 | 序号 | 成本 | 时间 | 序号 | 成本 | 时间 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 8985 | 0.047 | 25 | 14304 | 0.207 | 49 | 6121 | 0.096 |
2 | 7920 | 0.045 | 26 | 12219 | 0.207 | 50 | 9279 | 0.046 |
3 | 9720 | 0.045 | 27 | 14746 | 0.215 | 51 | 8898 | 0.093 |
4 | 11189 | 0.047 | 28 | 16651 | 0.212 | 52 | 9376 | 0.048 |
5 | 9169 | 0.047 | 29 | 13930 | 0.214 | 53 | 9777 | 0.093 |
6 | 7855 | 0.046 | 30 | 12182 | 0.21 | 54 | 9483 | 0.046 |
7 | 9769 | 0.047 | 31 | 15130 | 0.213 | 55 | 9600 | 0.096 |
8 | 11566 | 0.047 | 32 | 17531 | 0.212 | 56 | 24550 | 0.276 |
9 | 8769 | 0.042 | 33 | 13085 | 0.211 | 57 | 30740 | 0.274 |
10 | 7704 | 0.042 | 34 | 12047 | 0.206 | 58 | 48921 | 0.279 |
11 | 9233 | 0.043 | 35 | 14608 | 0.208 | 59 | 35904 | 0.276 |
12 | 10638 | 0.042 | 36 | 17509 | 0.21 | 60 | 24663 | 0.274 |
13 | 8539 | 0.047 | 37 | 12739 | 0.21 | 61 | 31979 | 0.272 |
14 | 7506 | 0.044 | 38 | 11985 | 0.208 | 62 | 51028 | 0.275 |
15 | 9413 | 0.043 | 39 | 13618 | 0.21 | 63 | 37762 | 0.277 |
16 | 11069 | 0.045 | 40 | 17244 | 0.208 | 64 | 24000 | 0.273 |
17 | 8800 | 0.044 | 41 | 7116 | 0.043 | 65 | 31581 | 0.28 |
18 | 7392 | 0.045 | 42 | 7349 | 0.073 | 66 | 47431 | 0.276 |
19 | 9151 | 0.043 | 43 | 7331 | 0.1 | 67 | 36247 | 0.276 |
20 | 11156 | 0.046 | 44 | 7138 | 0.046 | 68 | 23533 | 0.271 |
21 | 8600 | 0.044 | 45 | 8033 | 0.069 | 69 | 31596 | 0.276 |
22 | 7727 | 0.043 | 46 | 7048 | 0.097 | 70 | 48181 | 0.271 |
23 | 9609 | 0.043 | 47 | 6254 | 0.044 | 71 | 36649 | 0.271 |
24 | 11272 | 0.046 | 48 | 6709 | 0.073 |
分配方法:
1 |
|
小结:
贪心一开始是想按设施来选择较优解, 写完跑出来才发现并不行, 于是换了一个方向; 模拟退火的话, 退火部分比较容易写, 难就难在生成初始解和解的局部搜索部分, 很容易写错然后结果还能算成负数… 不过跑出来结果还是挺好的, 但是离最优差多少就不知道了.
代码:
贪心算法:
主程序:
1 |
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声明头文件:
1 |
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实现文件:
1 |
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模拟退火:
主程序:
1 |
|
声明头文件:
1 |
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实现文件:
1 |
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