数学建模案例分析5.建模案例:最佳灾情巡视路线

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1998年全国大学生数学建模竞赛题之欧阳理创编

1998年全国大学生数学建模竞赛题之欧阳理创编

1998年全国大学生数学建模竞赛题目B题灾情巡视路线下图为某县的乡(镇)、村公路网示意图,公路边的数字为该路段的公里数。

今年夏天该县遭受水灾。

为考察灾情、组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到全县各乡(镇)、村巡视。

巡视路线指从县政府所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政府所在地的路线。

(1) 若分三组(路)巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。

(2) 假定巡视人员在各乡(镇)停留时间T=2小时,在各村停留时间t=1小时,汽车行驶速度V=35公里/小时。

要在24小时内完成巡视,至少应分几组;给出这种分组下你认为最佳的巡视路线。

(3) 在上述关于T , t和V的假定下,如果巡视人员足够多,完成巡视的最短时间是多少;给出在这种最短时间完成巡视的要求下,你认为最佳的巡视路线。

(4) 若巡视组数已定(如三组),要求尽快完成巡视,讨论T,t和V改变对最佳巡视路线的影响。

灾情巡视路线模型摘要本文将求最佳巡视路线间题转化为图论中求最佳推销员回路(哈米尔顿回路)的问题,并用近似算法去寻求近似最优解。

对赋权图中的路径分组问题定义了均衡度用以衡量分组的均衡性。

对问题1和问题2先定出几个分的准则进行初步分组,并用近似算法求每一组的近似最佳推销员回路,再根据均衡度进行微调,得到较优的均衡分组和每组的近似最佳推销员回路。

对问题1,运用求任意两点间最短路的Floyd算法,得出总路程较短且各组尽可能均衡的路线,各组的巡视路程分别为216.4公里,191.1公里,192.3公里,总路程599.8公里。

对问题2,证明了应至少分为4组,并求出了分为4组时各组的较优巡视路线,各组的巡视时间分别为22.74小时,22.59小时,21.69小时,22.54小时。

对问题3,求出完成巡视的最短时间为6.43小时,并用较为合理的分组的准则,分成22个组对问题4,研究了在不影响分组的均衡条件下, T,t,V的允许变化范围,并得出了这三个变量的关系式,并由此对分三个组的情况进行了具体讨论。

灾情巡视路线

灾情巡视路线

各组所走的路程分别为(单位:km) :212.2、125.5、215.9, 各组所走的路程总和为(单位:km) :553.6, 并求出其均衡度为:0.49。 4.2 问题二 4.2.1 问题分析 与第一题相同, 将巡视人员分为几组便将区域划分为几个部分。因此我们首 先确定在 24 小时内至少需要将巡视人员分为几组。在划分区域的过程中,经过 观察与计算发现,图中乡、村的分布十分的均匀,不存在某个区域集中出现乡或 者镇, 因此可以忽略停留时间对最小生成树与深度搜索的影响。所以我们套用第 一问的模型。 先进行粗略的分割得到大致所需的路程,然后根据最小生成树进行 深度优先算法,得到精确的路径,根据路径算出各组所需时间以及总时间。 4.2.2 模型的求解 首先计算需要把巡视人员分为几组: 乡镇停留时间:T=2 小时,村镇停留时间:t=1 小时,车速:V=35 公里/小时,乡 镇共有 17 个,村镇有 35 个, 总停留时间为 17×2+35=69 小时,要在 24 小时内 完成巡回,若不考虑汽车行驶时间,由 69/i<24(i 为分的组数)得到 i 最小为 4, 故至少要分 4 组。 由于该网络的乡(镇)、村分布较为均匀,故有可能找出停留时间尽量均衡的 分组,当分 4 组时各组停停留时间大约为 69/4=17.25 小时, 则每组分配在路途上 的时间大约为 24-17.25=6.75 小时。 根据第一问, 分三组时有个总巡视路程 602 公里,分 4 组时的总路程不会 比 603 公里大太多 , 不妨以 603 公里作为第二问的巡视总路程。路上约花 603/35=17 小时,若平均分配给 4 个组,每个组约需 17/4=4.25 小时小于 6.75 小 时,故巡视路线分成 4 组是合理的。 接下来套用第一题的最小生成树的 DFS 模型,得出了以下四个分组的路径:

1998年全国大学生数学建模竞赛题

1998年全国大学生数学建模竞赛题

1998年全国大学生数学建模竞赛题目B题灾情巡视路线下图为某县的乡(镇)、村公路网示意图,公路边的数字为该路段的公里数。

今年夏天该县遭受水灾。

为考察灾情、组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到全县各乡(镇)、村巡视。

巡视路线指从县政府所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政府所在地的路线。

(1) 若分三组(路)巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。

(2) 假定巡视人员在各乡(镇)停留时间T=2小时,在各村停留时间t=1小时,汽车行驶速度V=35公里/小时。

要在24小时内完成巡视,至少应分几组;给出这种分组下你认为最佳的巡视路线。

(3) 在上述关于T , t和V的假定下,如果巡视人员足够多,完成巡视的最短时间是多少;给出在这种最短时间完成巡视的要求下,你认为最佳的巡视路线。

(4) 若巡视组数已定(如三组),要求尽快完成巡视,讨论T,t和V改变对最佳巡视路线的影响。

?灾情巡视路线模型摘要本文将求最佳巡视路线间题转化为图论中求最佳推销员回路(哈米尔顿回路)的问题,并用近似算法去寻求近似最优解。

对赋权图中的路径分组问题定义了均衡度用以衡量分组的均衡性。

对问题1和问题2先定出几个分的准则进行初步分组,并用近似算法求每一组的近似最佳推销员回路,再根据均衡度进行微调,得到较优的均衡分组和每组的近似最佳推销员回路。

对问题1,运用求任意两点间最短路的Floyd算法,得出总路程较短且各组尽可能均衡的路线,各组的巡视路程分别为公里,公里,公里,总路程公里。

对问题2,证明了应至少分为4组,并求出了分为4组时各组的较优巡视路线,各组的巡视时间分别为小时,小时,小时,小时。

对问题3,求出完成巡视的最短时间为小时,并用较为合理的分组的准则,分成22个组对问题4,研究了在不影响分组的均衡条件下, T,t,V的允许变化范围,并得出了这三个变量的关系式,并由此对分三个组的情况进行了具体讨论。

关键词:最佳推销员回路问题哈米尔顿回路赋权图近似算法均衡度一、问题重述1998年夏天某县遭受水灾。

灾情巡视的最短路 数学建模

灾情巡视的最短路 数学建模

灾情巡视路线的数学模型摘要本文研究的是根据某县的乡(镇)、村公路网示意图,如何在不同条件下制定出最佳灾情巡视方案的问题。

针对问题一:首先将公路网转化为一张无向赋权图并构造其邻接矩阵,然后根据Dijkstra算法求出任意两点间的最短距离及O点到其余顶点的最短路,最短路构成了一棵以O为树根的最小生成树,将干枝分为三组,每组各顶点间的最短路构成一个完备加权图,再建立混合整数规划模型求其最佳H圈。

再逐步调整,使三组中路程较长者减小,最后得到三个组路程分别为204.9km、208.8km和205.3km,最长路程为208.8km,路程均衡度为1.9%,总路程为619km。

针对问题二:依题意至少需要4组,根据问题一中得到的最小生成树将顶点分为4组,利用问题一中的算法,求出每组的最佳H圈,然后逐步调整,使四组中用时较长者减小,最后得到四个组所用时间分别为21.9h、22.41h、22.12h 和21.66h,最长时间为22.41h,时间均衡度为3.3%。

针对问题三:根据O点到最远点的距离确定时间上界,然后根据时间上界和到O点的距离由远及近确定最优巡视路线,得最优方案为分23组,巡视时间为6.43h,具体路径见问题三解答。

针对问题四:以问题二中所得结果为例,固定T,t和V中的两个量,改变一个量,求巡视时间与该变量间的关系,巡视时间与T,t和V的曲线图见解答四。

关键词:Dijkstra算法、最小生成树、加权完备图、最佳H圈、整数规划1.问题重述1.1问题背景今年夏天该县遭受水灾。

为考察灾情、组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到全县各乡(镇)、村巡视。

巡视路线指从县政府所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政府所在地的路线。

1.2需要解决的问题问题一:若分三组(路)巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。

问题二:假定巡视人员在各乡(镇)停留时间T=2小时,在各村停留时间t=1小时,汽车行驶速度V=35公里/小时。

1998年全国大学生数学建模竞赛题之欧阳化创编

1998年全国大学生数学建模竞赛题之欧阳化创编

1998年全国大学生数学建模竞赛题目B题灾情巡视路线下图为某县的乡(镇)、村公路网示意图,公路边的数字为该路段的公里数。

今年夏天该县遭受水灾。

为考察灾情、组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到全县各乡(镇)、村巡视。

巡视路线指从县政府所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政府所在地的路线。

(1) 若分三组(路)巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。

(2) 假定巡视人员在各乡(镇)停留时间T=2小时,在各村停留时间t=1小时,汽车行驶速度V=35公里/小时。

要在24小时内完成巡视,至少应分几组;给出这种分组下你认为最佳的巡视路线。

(3) 在上述关于T , t和V的假定下,如果巡视人员足够多,完成巡视的最短时间是多少;给出在这种最短时间完成巡视的要求下,你认为最佳的巡视路线。

(4) 若巡视组数已定(如三组),要求尽快完成巡视,讨论T,t和V改变对最佳巡视路线的影响。

灾情巡视路线模型摘要本文将求最佳巡视路线间题转化为图论中求最佳推销员回路(哈米尔顿回路)的问题,并用近似算法去寻求近似最优解。

对赋权图中的路径分组问题定义了均衡度用以衡量分组的均衡性。

对问题1和问题2先定出几个分的准则进行初步分组,并用近似算法求每一组的近似最佳推销员回路,再根据均衡度进行微调,得到较优的均衡分组和每组的近似最佳推销员回路。

对问题1,运用求任意两点间最短路的Floyd算法,得出总路程较短且各组尽可能均衡的路线,各组的巡视路程分别为216.4公里,191.1公里,192.3公里,总路程599.8公里。

对问题2,证明了应至少分为4组,并求出了分为4组时各组的较优巡视路线,各组的巡视时间分别为22.74小时,22.59小时,21.69小时,22.54小时。

对问题3,求出完成巡视的最短时间为6.43小时,并用较为合理的分组的准则,分成22个组对问题4,研究了在不影响分组的均衡条件下, T,t,V的允许变化范围,并得出了这三个变量的关系式,并由此对分三个组的情况进行了具体讨论。

数模论文之灾情巡视路线

数模论文之灾情巡视路线

数模论文之灾情巡视路线(相对优化方案)嘿,各位亲爱的数模爱好者,今天我们来聊聊灾情巡视路线的优化方案。

这个问题可是关系到救援效率和灾民生命安全的头等大事,咱们可得好好研究研究。

先来分析一下现有的巡视路线。

一般来说,现有的路线都是按照行政区域划分,从A点到B点,再到C点,看似合理,但实际上存在很多问题。

比如说,路线过长,导致救援队伍无法在第一时间赶到现场;路线规划不合理,有时候会绕弯路,浪费时间;还有,巡视路线上的重点区域划分不清,容易导致救援资源分配不均。

那怎么办呢?咱们得来个相对优化方案。

下面我就用意识流的方式,给大家详细讲解一下这个方案。

我们要运用图论的知识,对初步的巡视路线进行优化。

具体操作如下:1.将受灾点视为图的节点,受灾点之间的距离视为图的边,建立一张灾情巡视图。

2.运用Dijkstra算法,计算从救援队伍出发点到各个受灾点的最短路径。

3.对最短路径进行排序,优先考虑受灾程度较高的区域。

4.根据道路状况和救援队伍的行动速度,调整路径顺序,使得救援队伍在巡视过程中能够高效地到达各个受灾点。

5.对优化后的巡视路线进行评估,包括救援时间、救援成本、救援效果等方面,确保方案的科学性和实用性。

在这个过程中,我们还要考虑到一些特殊情况。

比如说,有些受灾点因为地形原因,无法直接到达,这时候我们可以采用无人机等先进设备进行巡视。

再比如,有些受灾点之间可能存在交通管制,这时候我们需要及时调整路线,确保救援队伍能够顺利到达。

优化方案有了,就是实施阶段。

我们要与政府部门、救援队伍、志愿者等各方密切配合,确保方案的顺利实施。

具体操作如下:1.制定详细的实施方案,明确各部门的职责和任务。

2.建立一个灾情信息共享平台,实时更新受灾点的受灾情况和救援进度。

3.对救援队伍进行培训,提高他们的救援技能和应对突发事件的能力。

4.加强宣传,提高公众对灾情巡视路线优化方案的认识和支持。

5.定期对方案进行评估和调整,以适应不断变化的灾情和救援需求。

精典-数学建模案例:最佳灾情巡视路线-非线性仿真技术在零件结构大变形中的应用

非线性仿真技术在零件结构大变形设计中的应用摘要:通过零件本身变形来实现零件之间的连接在产品设计中使用非常普遍广泛,变形的关键在于材料特性,零件本身结构及使其变形的约束条件。

本文利用NX 高级仿真中的[SOL601,106 Advanced Nonlinear Statics]结构非线性静态分析模块,对零件受力发生塑性变形进行仿真分析,对零件结构和设计参数进行了改进,并为确定合理的压接工艺提供依据。

关键词:非线性仿真,SOL601,106,塑性变形引文:通过零件自身的变形产生装配连接的方式,在实际的结构装配中广泛使用,由于无需添加额外装配件,只需要在装配时使其发生塑性变形或弹性变形产生挂台,便可以实现连接,例如常见的塑料件卡扣连接等,不仅节省了物料,同时也大大降低了物流和装配费用,成本低廉。

特别是在结构安装的空间和方向上受限的时候,由于结构简洁便于控制,优势尤为明显。

连接器设计的关键问题在于材料的选择,变形结构的设计及工艺的确定。

引入仿真之前,这些验证需要投入多种的试验,实验设备,物料准备和试验时间大大限制了产品设计时间。

本文以实际工作中采用仿真方法来替代实验验证,并对设计做出优化,得到了满意的效果。

正文:案例所示的金属连接器,结构如图1a所示,压接变形为图1b,理论设计的最大位移为2mm,在外力作用下,连接器的应力超过材料的屈服极限而未到强度极限,此时的零件发生塑性变形,产生挂台,从而起到连接的作用。

图1a 图1b在此过程中,材料发生了塑性变形,几何形状发生了大变形,新的接触面也产生,属于非线性大位移大变形问题。

对此问题的仿真,本文采用了NX 高级仿真中的[SOL601,106 Advanced Nonlinear Statics]结构非线性静态分析模块,主要解决的问题是校验设计合理性,确定生产工艺。

整个验证过程一共进行了三组仿真,一是连接器变形导向的仿真,包括形状及公差;二是压接工艺的设计仿真;三是校核整个零件变形后的几何形状。

数学建模图论案例讲解PPT学习教案

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旅行商问题(TSP-traveling salesman problem)
一名推销员准备前往若干城市推销产品。如何为他(她) 设计一条最短的旅行路线(从驻地出发,经过每个城市恰好 一次,最后返回驻地)?这一问题的研究历史十分悠久,通 常称之为旅行商(推销员)问题。
每个完美匹配都是最大匹配, 反之不一定成立.
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二部图的匹配、独力集 例16: 判断下图的匹配
最大匹配 非完美匹配
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完美匹配
二部图的匹配、独力集
定义5 若图 G的一个顶点子集中的任意两个点都互不相 邻, 则称该顶点子集为为G的一个点独立集。图G的独立 数为G的最大点独力集所含的点数,记为 (G)
x,y E’, w(x,y)=mindG(x,y)
定理2 加权图 G 的最佳推销员回路的权与 G’的最佳 H 圈的权相同.
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推销员问题近似算法:二边逐次修正法:
(1)任取初始 H 圈: C0=v1,v2,…,vi, ,…,vj,…,vn,v1
(2)对所有的 i ,j,1<i+1<j<n,若 w(vi, vj)+w(vi+1,vj+1)<w(vi,vi+1)+w(vj,vj+1) 则在 C0 中删去边(vi,vi+1)和(vj,vj+1)而加入边(vi, vj)和(vi+1,vj+1),形成 新的 H 圈 C,即
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1994全国大学生数学建模竞赛题目
B题 锁具装箱
某厂生产一种弹子锁具, 每个锁具的钥匙有5个槽, 每个槽的高度从 {1,2,3,4,5,6}6个数(单位略)中任取一数。 由于工艺及其它原因, 制造 锁具时对5个槽的高度还有两个限制: 至少有3个不同的数; 相邻两槽 高度之差不能为5。 满足以上条件制造出来的所有互不相同的锁具称 为一批。 出来的所有互不相同的锁具称为一批。 从顾客的利益出发, 自然希望在每批锁具中"一把钥匙开一把锁"。 但是在当前工艺条件下 , 对于同一批中两个锁具是否能够互开, 有以下试验结果: 若二者相对 应的5个槽的高度中有4个相同, 另一个的高度差为1, 则可能互开; 在 其它情形下, 不可能互开。 原来, 销售部门在一批锁具中随意地取每 60个装一箱出售。 团体顾客往往购买几箱到几十箱, 他们抱怨购得的 锁具会出现互相开的情形。 现聘聘请你为顾问, 回答并解决以下问题:

1998年全国大学生数学建模竞赛题

B题灾情巡视路线下图为某县的乡(镇)、村公路网示意图,公路边的数字为该路段的公里数。

今年夏天该县遭受水灾。

为考察灾情、组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到全县各乡(镇)、村巡视。

巡视路线指从县政府所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政府所在地的路线。

(1) 若分三组(路)巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。

(2) 假定巡视人员在各乡(镇)停留时间T=2小时,在各村停留时间t=1小时,汽车行驶速度V=35公里/小时。

要在24小时内完成巡视,至少应分几组;给出这种分组下你认为最佳的巡视路线。

(3) 在上述关于T , t和V的假定下,如果巡视人员足够多,完成巡视的最短时间是多少;给出在这种最短时间完成巡视的要求下,你认为最佳的巡视路线。

(4) 若巡视组数已定(如三组),要求尽快完成巡视,讨论T,t和V改变对最佳巡视路线的影响。

灾情巡视路线模型摘要本文将求最佳巡视路线间题转化为图论中求最佳推销员回路(哈米尔顿回路)的问题,并用近似算法去寻求近似最优解。

对赋权图中的路径分组问题定义了均衡度用以衡量分组的均衡性。

对问题1和问题2先定出几个分的准则进行初步分组,并用近似算法求每一组的近似最佳推销员回路,再根据均衡度进行微调,得到较优的均衡分组和每组的近似最佳推销员回路。

对问题1,运用求任意两点间最短路的Floyd算法,得出总路程较短且各组尽可能均衡的路线,各组的巡视路程分别为公里,公里,公里,总路程公里。

对问题2,证明了应至少分为4组,并求出了分为4组时各组的较优巡视路线,各组的巡视时间分别为小时,小时,小时,小时。

对问题3,求出完成巡视的最短时间为小时,并用较为合理的分组的准则,分成22个组对问题4,研究了在不影响分组的均衡条件下, T,t,V的允许变化范围,并得出了这三个变量的关系式,并由此对分三个组的情况进行了具体讨论。

关键词:最佳推销员回路问题哈米尔顿回路赋权图近似算法均衡度一、问题重述1998年夏天某县遭受水灾。

5灾情巡视路线

灾情巡视路线第十二组(原十三组)李江南江云胜樊明瑾摘要本题给出了某县的乡(镇)、村公路网示意图, 要求的是在不同条件下的灾情巡视的最佳分组方案和路线。

是一个最佳推销员回路问题,运用最小生成树、动态规划等模型成功地解决了分组数、时间、最佳路线等问题问题一,先用图论软件包求出从O点到其他顶点的最短路,得到一以O为根,有6条干枝的二叉树,然后分为三组,将每组中的点看作是一加权无向图的一系列顶点, 得到一完备图,再将该完备图拓展成增广完备图。

然后确立初始H圈(哈密尔顿圈),利用二边逐次修正法和矩阵翻转法,并在MATLAB中编程求解出该增广完备图上的近似最优H圈,即巡视路线。

三组的路线长度分别为191.1km,215.3km 和192.2km。

巡视路线的总长度为598.6km,均衡度为11.2%。

问题二,先根据问题一的结果及题给条件,可求得至少要分4组,然后将图一的二叉树按照四个准则分为4组,得四个子图。

用问题一的算法求得每个子图的近似最优H圈。

四组的巡视路线长度分别为154.3km,185km,140.1km和230.6km。

巡视路线的总长度为710km,巡视路线的均衡度为39.2%,巡视时间的均衡度为2.59% 问题三,该问是要求在T,t和V的假定下,完成巡视的最短时间及在此条件下的最佳巡视路线。

由第一问中所求出的最小树,可得距O最远的点为H点,距T=2+77.5*2/35=6.4286h。

离为77.5km。

由此可求得,完成巡视的最短时间为:minT。

最后可分为23组来巡视。

按照相关的准则分组,使得每组的巡视时间不超过min问题四,讨论了分组一定时,停留时间T、t及车辆行进速度V的变化对总巡视时间的影响,判断了三者在不同大小时对总时间影响的主次权重。

关键词:图论二边逐次修正法矩阵翻转法近似最优H圈均衡度问题重述下图为某县的乡(镇)、村公路网示意图,公路边的数字为该路段的公里数。

今年夏天该县遭受水灾。

为考察灾情、组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到全县各乡(镇)、村巡视。

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建模案例:最佳灾情巡视路线
这里介绍1998年全国大学生数学模型竞赛B题中的两个问题.
一、问题
今年夏天某县遭受水灾.为考察灾情、组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到全县各乡(镇)、村巡视.巡视路线指从县政府所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政府所在地的路线.
1.若分三组(路)巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的路线.
2.假定巡视人员在各乡(镇)停留时间T=2h,在各村停留时间t=1h,汽车行驶速度V=35km/h.要在24h内完成巡视,至少应分几组;给出这种分组下最佳的巡视路线.
乡镇、村的公路网示意图见图1.
图1
二、假设
1.汽车在路上的速度总是一定,不会出现抛锚等现象;
2.巡视当中,在每个乡镇、村的停留时间一定,不会出现特殊情况而延误时间;3.每个小组的汽车行驶速度完全一样;
4.分组后,各小组只能走自己区内的路,不能走其他小组的路(除公共路外).
三、模型的建立与求解
将公路网图中,每个乡(镇)或村看作图中的一个节点,各乡(镇)、村之间的公路看作图中对应节点间的边,各条公路的长度(或行驶时间)看作对应边
上的权,所给公路网就转化为加权网络图,问题就转化为在给定的加权网络图中寻找从给定点O 出发,行遍所有顶点至少一次再回到O 点,使得总权(路程或时间)最小,此即最佳推销员回路问题.
在加权图G 中求最佳推销员回路问题是NP —完全问题,我们采用一种近似算法求出该问题的一个近似最优解,来代替最优解,算法如下:
算法一 求加权图G (V ,E )的最佳推销员回路的近似算法:
1. 用图论软件包求出G 中任意两个顶点间的最短路,构造出完备图
),(E V G '',()E y x '∈∀,, ()(),,G x y mind x y ω=;
2. 输入图G '的一个初始H 圈;
3. 用对角线完全算法产生一个初始H 圈;
4. 随机搜索出G '中若干个H 圈,例如2000个;
5. 对第2、3、4步所得的每个H 圈,用二边逐次修正法进行优化,得到近
似最佳H 圈;
6. 在第5步求出的所有H 圈中,找出权最小的一个,此即要找的最佳H
圈的近似解.
由于二边逐次修正法的结果与初始圈有关,故本算法第2、3、4步分别用三种方法产生初始圈,以保证能得到较优的计算结果.
问题一 若分为3组巡视,设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线.
此问题是多个推销员的最佳推销员回路问题.即在加权图G 中求顶点集V 的划分12,,,n V V V ,将G 分成n 个生成子图[][][]12,,...,n G V G V G V ,使得
(1)顶点i V O ∈, i =1,2,3,…,n ;
(2)()G V V n i i
== 1 ;
(3)()()(),m ax m ax i j i j
i i C C C ωωαω-≤,其中i C 为i V 的导出子图[]i V G 中的最佳推销
员回路,()i C ω为i C 的权,i ,j =1,2,3,…,n ;
(4)()1n
i i C ω=∑取最小.
定义 称()()(),0m ax m ax i j i j
i i C C C ωωαω-=为该分组的实际均衡度.α为最大容
许均衡度.
显然100≤≤α,0α越小,说明分组的均衡性越好.取定一个α后,0α与α满足条件(3)的分组是一个均衡分组.条件(4)表示总巡视路线最短.
此问题包含两方面:第一,对顶点分组;第二,在每组中求最佳推销员回路,即为单个推销员的最佳推销员问题.
由于单个推销员的最佳推销员回路问题不存在多项式时间内的精确算法,故多个推销员的问题也不存在多项式时间内的精确算法.而图中节点数较多,为53个,我们只能去寻求一种较合理的划分准则,对图1进行粗步划分后,求出各部
分近似最佳推销员回路的权,再进一步调整,使得各部分满足均衡性条件(3).
图2 O点到任意点的最短路图(单位:km)
从O点出发去其他点,要使路程较小应尽量走O点到该点的最短路.故用图论软件包求出O点到其余顶点的最短路,这些最短路构成一棵以O为树根的树,将从O点出发的树枝称为干枝,见图2,从图中可以看出,从O点出发到其它点共有6条干枝,他们的名称分别为①,②,③,④,⑤,⑥.
根据实际工作的经验及上述分析,在分组时应遵从以下准则:
准则一:尽量使同一干枝及其分枝上的点分在同一组;
准则二:应将相邻的干枝上的点分在同一组;
准则三:尽量将长的干枝与短的干枝分在同一组.
由上述分组准则,我们找到两种分组形式如下:
分组一:(⑥,①),(②,③),(⑤,④);
分组二:(①,②),(③,④),(⑤,⑥).
显然分组一的方法极不均衡,故考虑分组二.
对分组二中每组顶点的生成子图,用算法一求出近似最优解及相应的巡视路线.使用算法一时,在每个子图所构造的完备图中,取一个尽量包含图2中树上的边的H圈作为其第2步输入的初始圈.
分组二的近似解见表1.
因为该分组的均衡度0α=()()
()121,2,3241.9125.5m ax 241.9i i C C C ωωω=--==54.2%
所以此分法的均衡性很差.
为改善均衡性,将第Ⅱ组中的顶点C ,2,3,D ,4分给第Ⅲ组(顶点2为这两组的公共点),重新分组后的近似最优解见表2.
因该分组的均衡度=0α()311,2,3216.4191.1m ax 216.4i i C C C ωωω=--==11.69%
所以这种分法的均衡性较好.
问题二 当巡视人员在各乡(镇)、村的停留时间一定,汽车的行驶速度一定,要在24h 内完成巡视,至少要分几组及最佳的巡视路线.
由于T =2h ,t =1h ,V =35km/h ,需访问的乡镇共有17个,村共有35个.计算出在乡(镇)及村的总停留时间为17⨯2h+35h=69h ,要在24h 内完成巡回,若不考虑行走时间,有: 2469
<i (i 为分的组数).得i 最小为4,故至少要分4组.
由于该网络的乡(镇)、村分布较为均匀,故有可能找出停留时间尽量均衡的分组,当分4组时各组停留时间大约为69
h 17.254=h ,则每组分配在路途上的
时间大约为24h-17.25h=6.75h.而前面讨论过,分三组时有个总路程599.8km 的巡视路线,分4组时的总路程不会比599.8km 大太多,不妨以599.8km 来计算.路上时间约为599.8
h 1735=h ,若平均分配给4个组,每个组约需417
h=4.25h
〈6.75h ,故分成4组是可能办到的.
现在尝试将顶点分为4组.分组的原则:除遵从前面准则一、二、三外,还应遵从以下准则:
准则四:尽量使各组的停留时间相等.
用上述原则在图2上将图分为4组,同时计算各组的停留时间,然后用算法一算出各组的近似最佳推销员巡回,得出路线长度及行走时间,从而得出完成巡视的近似最佳时间.用算法一计算时,初始圈的输入与分3组时同样处理.
这4组的近似最优解见表3.
加框的表示此点只经过不停留.
该分组实际均衡度0α==-74.2269.2174.22 4.62%
可以看出,表3分组的均衡度很好,且完全满足24h 完成巡视的要求.。

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