论文导读|European Journal of Operational Research近期文章精选:旅行商问题专题

news2024/9/23 17:26:01

 

推文作者:王松阁

编者按

在“European Journal of Operational Research近期论文精选”中,我们有主题、有针对性地选择了European Journal of Operational Research中一些有趣的文章,不仅对文章的内容进行了概括与点评,而且也对文章的结构进行了梳理,旨在激发广大读者的阅读兴趣与探索热情。在本期“论文精选”中,我们以“旅行商问题”为主题,分别探究了先行约束广义旅行商问题、广义近似旅行商问题、非对称旅行商问题,涉及整数规划、分支切割、锥规划、迭代贪心等诸多知识。

推荐文章1

● 题目:Precedence constrained generalized traveling salesman problem: Polyhedral study, formulations, and branch-and-cut algorithm

先行约束广义旅行商问题:多面体研究、公式化和分支切割算法

● 期刊:European Journal of Operational Research

 原文链接:https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.01.039

● 作者:Daniil Khachai, Ruslan Sadykov, Olga Battaiaa, Michael Khachay

● 关键词

Travelling salesman(旅行商问题),Integer programming(整数规划),Branch-and-cut algorithm(分支切割算法),Facet-inducing inequalities(面诱导不等式),Polyhedral structure(多面体结构)

● 摘要

The Precedence Constrained Generalized Traveling Salesman Problem (PCGTSP) is an extension of two well-known combinatorial optimization problems - the Generalized Traveling Salesman Problem (GTSP) and the Precedence Constrained Asymmetric Traveling Salesman Problem (PCATSP), whose path version is known as the Sequential Ordering Problem (SOP). Similarly to the classic GTSP, the goal of the PCGTSP, for a given input digraph and partition of its node set into clusters, is to find a minimum cost cyclic route (tour) visiting each cluster in a single node. In addition, as in the PCATSP, feasible tours are restricted to visit the clusters with respect to the given partial order. Unlike the GTSP and SOP, to the best of our knowledge, the PCGTSP still remain to be weakly studied both in terms of polyhedral theory and algo-rithms. In this paper, for the first time for the PCGTSP, we propose several families of valid inequalities, establish dimension of the PCGTS polytope and prove sufficient conditions ensuring that the extended Balas' pi- and sigma-inequalities become facet-inducing. Relying on these theoretical results and evolving the state-of-the-art algorithmic approaches for the PCATSP and SOP, we introduce a family of MILP-models (formulations) and several variants of the branch-and-cut algorithm for the PCGTSP. We prove their high performance in a competitive numerical evaluation against the public benchmark library PCGTSPLIB, a known adaptation of the classic SOPLIB to the problem in question.

先行约束广义旅行商问题(PCGTSP)是两个著名的组合优化问题的扩展,分别是广义旅行商问题(GTSP)和先行约束不对称旅行商问题(PCATSP),其路径版本被称为顺序排列问题(SOP)。与经典GTSP类似,对于给定的输入有向图和将其节点集划分为簇的方式,PCGTSP的目标是找到一个最小成本的环路(路径),使得每个簇都在一个节点中被访问。此外,与PCATSP类似,可行的路径被限制为按照给定的偏序访问簇。与GTSP和SOP不同的是,就我们所知,PCGTSP在多面体理论和算法方面仍然缺乏深入研究。在本文中,我们首次针对PCGTSP提出了几类有效的不等式,建立了PCGTSP多面体的维度,并证明了确保扩展的Balas' π - 和 σ -不等式成为面诱导的充分条件。基于这些理论结果,并借鉴了PCATSP和SOP的最先进算法方法,我们提出了一系列线性整数规划(MILP)模型和PCGTSP的分支定界算法的多个变体。我们证明了它们在公共基准库PCGTSPLIB上进行的竞争性数值评估中表现出很高的性能,该基准库是将经典SOPLIB改编成与问题相应的版本。

● 文章结构

图片

● 点评

本文对先行约束广义旅行商问题 (PCGTSP)进行了系统研究,涵盖了多面体研究和算法分析两个方面。文章扩展了已有的PCATSP结果,提出了多种新颖的有效不等式,并对PCGTS多面体的维度进行了分析。也首次为PCGTSP问题提出了一种分支切割算法,为解决该问题提供了新的算法思路。

推荐文章2

● 题目:The generalized close enough traveling salesman problem

广义近似旅行商问题

● 期刊:European Journal of Operational Research

 原文链接:https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.04.010

● 作者:Andrea Di Placido, Claudia Archetti, Carmine Cerrone, Bruce Goldend

● 关键词

Metaheuristics(元启发式算法),Close enough traveling salesman problem(广义近似旅行商问题),Genetic algorithms(遗传算法),Conic programming(锥规划)

● 摘要

This paper studies a generalization of the close enough traveling salesman problem referred to as the generalized close enough traveling salesman problem (GCETSP). The canonical problem contains a set of customers, each associated with an area (neighborhood) that is generally circular. In the GCETSP, each customer is associated with a set of disks with different radii. Having multiple disks around the customer allows us to model several real-world applications, in which a higher benefit is gained by more closely approaching each target. A prize is assigned to each disk and is collected if the disk is traversed. The goal is to determine the route that visits each customer and the depot and maximizes the difference between the total collected prize and the route length. The total collected prize is given by the sum of the customer prices' associated with the innermost disk traversed by the route. We propose a heuristic algorithm and an evolutionary approach, specifically, a genetic algorithm (GA), to solve this problem. We evaluate the GA's performance on instances generated from benchmark CETSP and TSP instances. We then compare GA solutions with CETSP solutions and solutions obtained through an alternative approach based on pre-selecting intersection points with customers' disks. The results show that the GA can identify high-quality solutions with a short computing time.

本文研究了近似旅行商问题的一种推广,称为广义近似旅行商问题(GCETSP)。经典问题包含一组客户,每个客户与一个圆形的区域相关联。在GCETSP中,每个客户与一组具有不同半径的圆盘相关联。围绕一位客户有多个不同圆盘来模拟现实世界的几种不同应用,更接近目标的圆盘会获得更高效益。每个圆盘具有对应的奖励值,穿越该圆盘时即可获得相应奖励。目标是确定访问每个客户和中转站的路线,最大化总收集奖励和路线长度的差值,总收集奖励为路线穿越的最内圆盘所对应的客户价格之和。我们提出了一种启发式算法和一种遗传算法(GA)来解决这个问题,并利用CETSP和TSP的基准算例所生成的实例来评估遗传算法的性能。然后将GA的解与CETSP解以及通过基于预先选择与客户圆盘的交点的替代方法所得到的解进行比较,结果显示GA能够在短时间内识别出高质量的解。

● 文章结构

图片

● 点评

本文采用遗传算法(GA)和构造算法来解决GCETSP问题。GA针对GCETSP的特殊特点进行了优化,构造算法则基于解决TSP、SOCP和最短路径问题的顺序来构建可行路径。这两种方法为解决GCETSP提供了有效的工具。通过与另一种启发式方法nearOpt进行对比实验,GA表现出更好的性能。本研究在无人机使用中的抄表、RFID系统等现实应用的建模优化中具有一定启示。

推荐文章3

● 题目:An asymmetric traveling salesman problem based matheuristic algorithm for flowshop group scheduling problem

一种基于非对称旅行商问题的数学启发式算法,用于流水车间群调度问题

● 期刊:European Journal of Operational Research

 原文链接:https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.03.038

● 作者:Xuan He, Quan-Ke Pan, Liang Gao, Janis S. Neufeld

● 关键词

Scheduling(调度),Asymmetric traveling salesman(非对称旅行商),Branch-and-cut(分枝切割法),Iterated greedy(迭代贪心),Matheuristic(数学启发式)

● 摘要

The flowshop group scheduling problem (FGSP) has become a hot research problem owing to its practical applications in modern industry in recent years. The FGSP can be regarded as a combination of two cou-pled sub-problems. One is the group scheduling sub-problem with sequence-dependent setup times. The other is the job scheduling sub-problem within each group. A mixed integer linear programming model is built for the FGSP with the makespan criterion. Based on the problem-specific knowledge, i.e., the sequence-dependent group setup times are greater than the processing time of jobs, and the number of machines is small, the group scheduling sub-problem is approximated into an asymmetric traveling sales-man problem (ATSP). Then, a matheuristic algorithm (MA) is proposed by integrating a branch-and-cut algorithm and an iterated greedy (IG) algorithm, where the branch-and-cut algorithm is used to generate the optimal Hamiltonian circuit for sub-group sequences of a group sequence obtained by the IG. On 405 test instances, the proposed MA performs significantly better than several state-of-the-art algorithms in the literature.

近年来,由于在现代工业中的实际应用,流水车间群调度问题(FGSP)已成为一个热门的研究问题。FGSP可以看作是两个耦合子问题的组合。一个是带有序列相关设置时间的群调度子问题,另一个是每个群内的作业调度子问题。针对以最大完工时间为目标的FGSP,建立了一个混合整数线性规划模型。基于问题特定的知识,即序列相关的群设置时间大于作业的处理时间,并且机器数量较少,将群调度子问题近似为不对称旅行商问题(ATSP)。然后,提出了一种数学启发式算法(MA),它将分支定界算法和迭代贪心(IG)算法结合在一起,其中分支定界算法用于为由IG得到的群序列的子群序列生成最优哈密顿回路。在405个测试实例上,所提出的MA表现明显优于文献中几种最先进的算法。

● 文章结构

图片

● 点评

本研究主要针对流水车间分组调度问题(FCSP)的最大完工时间准则展开研究,提出了一种新颖的数学启发式算法(MA)。研究创新点包括在问题层面上将分组调度子问题近似为非对称旅行商问题(ATSP),并在算法层面上采用分支定界和迭代贪心算法的结合。还针对问题特点设计了特殊的局部搜索和断续规则机制,以增强迭代贪心算法的搜索性能。该算法在解决能够近似为非对称旅行商问题的流水车间调度问题上表现出色,对于一些经典的流水车间调度问题,如无等待流水车间调度问题和阻塞流水车间调度问题,该算法同样适用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/908509.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

DHCP协议原理与应用

DHCP协议原理与应用 一、DHCP协议概述1.1、场景描述1.1.1、场景描述11.1.2、场景描述21.1.3、场景描述3 二、DHCP协议工作原理2.1、DHCP简介2.2、DHCP协议名词解释2.3、DHCP服务器配置2.4、PC的DHCP设置2.5、DHCP协议工作过程2.6、DHCP协议报文及用途2.7、DHCP报文介绍2.7.1、D…

面试之快速学习STL-迭代适配器

先放一张大图 参考&#xff1a;http://c.biancheng.net/view/7255.html 1. 反向迭代器 例子&#xff1a; std::list<int> values{1,2,3,4,5};auto start_it values.rbegin();const auto end_it values.rend();//start_it end_it std::reverse_iterator<std::lis…

HCIP 三层架构实验

三层架构实验 拓扑和思路拓扑思路LSW配置LSW1LSW2LSW3 DHCPLSW2LSW1 ACL外网冗余 拓扑和思路 拓扑 思路 首先划分网段&#xff0c;然后LSW1和LSW2和R1可以用ospf宣告就行&#xff0c;然后R1写条缺省指向R2 然后可以将LSW1和LSW2三合一&#xff0c;给交换机配置换分组&#x…

用电脑软件0代码设计WS2812显示效果(含软件下载地址)

用电脑软件设计WS2812显示效果 ws2812显示效果设计软件和单片机程序文件 单片机型号为8脚的STC8G1K08A或STC8G1K17A或者16脚的STC8G1K08或STC8G1K17 烧录时晶振选择22.1184M 百度网盘下载地址&#xff1a;链接: https://pan.baidu.com/s/1cVvA604IKtZ-cIqTX8Jgzw?pwd1234 提取…

数学分析:体形式

确实&#xff0c;面积应该是没有正负的&#xff0c;或者说和曲面的定向应该是无关的。我们用微分形式的积分定义了具有参数形式的曲面的面积。所以这个意思就是说&#xff0c;对于不同的曲面的定向&#xff0c;微分形式应该也不同。 这就是体形式的具体样子&#xff0c;得到每…

中科大 Epc 综合英语经验贴

免修规定考试形式1. 听力&#xff08;813131320分&#xff09;2. 单词&#xff08;20120分&#xff09;3. 语法结构&#xff08;10110分&#xff09;4. 阅读&#xff08;5篇&#xff0c;每题两分&#xff0c;52550分&#xff09; 机考答题建议 免修规定 研究生英语课免修规定&…

已解决Gradle错误:“Unable to load class ‘org.gradle.api.plugins.MavenPlugin‘”

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433;《面试题大全专栏》 文章图文并茂&#x1f995;生动形象&#x1f996;简单易学&#xff01;欢迎大家来踩踩~&#x1f33a; &a…

<指针进阶>指针数组和数组指针傻傻分不清?

✨Blog&#xff1a;&#x1f970;不会敲代码的小张:)&#x1f970; &#x1f251;推荐专栏&#xff1a;C语言&#x1f92a;、Cpp&#x1f636;‍&#x1f32b;️、数据结构初阶&#x1f480; &#x1f4bd;座右铭&#xff1a;“記住&#xff0c;每一天都是一個新的開始&#x1…

数学建模大全及优缺点解读

分类模型 1、距离聚类&#xff08;系统聚类&#xff09;&#xff08;常用&#xff0c;需掌握&#xff09; 优点&#xff1a; ①将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类 ②是一种探索性的分析方法&#xff0c;分类结果不一定相同 例如&am…

Stable Diffusion训练Lora模型

以下内容参考:https://www.bilibili.com/video/BV1Qk4y1E7nv/?spm_id_from333.337.search-card.all.click&vd_source3969f30b089463e19db0cc5e8fe4583a 1、训练Lora的2个重点步骤 第一步&#xff0c;准备训练要使用的图片&#xff0c;即优质的图片 第二部&#xff0c;为…

6.物联网LWIP之并发服务器编程

一。并发服务器&#xff08;多线程&#xff09;实现 #include "socket_udp_server.h" #include "socket_tcp_server.h" #include "socket_wrap.h" #include "ctype.h"static char ReadBuff[BUFF_SIZE];/*** brief udp 服务器任务* p…

深度学习论文: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

深度学习论文: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision PDF: https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf 官方代码: https://github.com/OpenAI/CLIP PyTorch代码: https:…

vector(介绍)

目录 1.vector的介绍及使用 1.1 vector的介绍 1.2 vector的使用 1.2.1 vector的定义 1.2.2 vector iterator 的使用 1.2.3 vector 空间增长问题 1.2.4 vector 增删查改 1.2.5 vector 迭代器失效问题。&#xff08;重点&#xff09; 2.vector深度剖析及模拟实现 2.1 使用…

PHP“牵手”淘宝商品评论数据采集方法,淘宝API接口申请指南

淘宝天猫商品评论数据接口 API 是开放平台提供的一种 API 接口&#xff0c;它可以帮助开发者获取商品的详细信息&#xff0c;包括商品的标题、描述、图片等信息。在电商平台的开发中&#xff0c;详情接口API是非常常用的 API&#xff0c;因此本文将详细介绍详情接口 API 的使用…

深入理解Semaphore

Semaphore&#xff08;信号量&#xff09;是操作系统中PV操作的原语在java中的实现&#xff0c;它也是基于AQS实现的。其中PV操作是操作系统中一种实现进程互斥与同步的有效方法。PV操作与信号量&#xff08;S&#xff09;的处理有关&#xff0c;P表示通过&#xff0c;V表示释放…

2023.8 - java - 泛型

泛型问题的引出&#xff1a; jdk 1.5 引出泛型 // package 泛型; public class index {public static void main (String[] args){test t new test();t.setContent("aaa");int a (int) t.getContent();System.out.println(a);} }class test{Object content;publi…

分享图片 | 快速浏览网页资源,批量保存、一键分享图片

前言 小伙伴学习吉他&#xff0c;有时需要在互联网搜索曲谱资源&#xff0c;而多数曲谱均为图片&#xff0c;并且为多页&#xff0c;在电脑上显示练习很不方便&#xff0c;需要停下来点击鼠标进行翻页&#xff0c;影响练习的连贯性。 为了解决上述问题&#xff0c;通常把图片…

【数据分析入门】Jupyter Notebook

目录 一、保存/加载二、适用多种编程语言三、编写代码与文本3.1 编辑单元格3.2 插入单元格3.3 运行单元格3.4 查看单元格 四、Widgets五、帮助 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算&#xff1a;开发、文档编写、运行代码和展示结果。 …

产品流程图是什么?怎么做?

产品流程图是什么&#xff1f; 产品流程图是一种图形化的表达方式&#xff0c;用于描述产品开发、制造、销售、使用等各个阶段中涉及的流程、步骤和关系。它通过图形符号、箭头、文本等元素&#xff0c;展示了产品的各个环节之间的关联和顺序&#xff0c;通常被用于可视化产…

IT项目即将上线:项目经理的前夜清单

在IT项目的生命周期中&#xff0c;投产前的准备是至关重要的。作为项目经理&#xff0c;你需要确保所有的细节都已经准备好&#xff0c;以确保项目的顺利上线。以下是一份详细的清单&#xff0c;帮助项目经理在项目投产前进行全面的准备。 1. 项目的回顾 在项目即将上线之前&…