本篇内容介绍了“JAVA VRPTW松弛模型的Column Generation算法怎么实现”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!第一个版本来自GitHub,是一个叫Seminar的国外大神写的。他的子问题采用上一篇推文介绍的模型,找一条reduced cost最短的路径,运行只需要更改下面文件中算例文件的路径即可。运行的中间结果如下:- Iteration:迭代次数- SbTime:子问题求解时间(s)- nPaths:Master Problem中的总路径- MP lb:Master Problem的线性松弛最优解,这里由于建模方式的原因,该最优解把服务时间也算在路径距离上的,最终减去9000即可得到路径距离。- SB lb:子问题的线性松弛最优解。- SB int:子问题的整数最优解。关于子问题的最大求解时间限制(s),可以在下面文件中设置:第二个版本是小编写 香港云主机的:运行参数说明:-in:算例文件路径;-out:结果文件输出。比如:【-in inputSolomon100_customerC101.TXT -out output】参数设置请找到以下主运行文件:右键找到运行设置里面进行配置。(默认情况下输入上面的参数能直接运行)中间结果:- Iteration:迭代次数- SbTime:子问题求解时间(s)- nPaths:MasterProblem中的总路径- MP lb:Master Problem的线性松弛最优解。- SB lb:子问题的最优解。关于第一个版本,其子问题建模方式还是依赖主问题的对偶变量的,如下:其中t_ij就是每条边本来的cost,pi就是Master Problem的对偶变量。每一次迭代就是这样更新子问题的cost,重新建模求解的。关于小编的版本:每次迭代的时候会更新ESPPRC问题中的cost,然后运行pulse算法重新求解。“JAVA VRPTW松弛模型的Column Generation算法怎么实现”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注开发云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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