干货 | 求解VRPTW松弛模型的Column Generation算法的JAVA代码分享

经过小编的不断努力和修正,ColumnGeneration+ESPPRC+pulsealgorithm的内容终于写完了。此过程真是充满曲折啊,希望大家看完多多支持一下。

运行说明

关于这部分的代码,我们提供两个版本。

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reducedcost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:MasterProblem中的总路径

-MPlb:MasterProblem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。

-SBlb:子问题的线性松弛最优解。

-SBint: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的:

运行参数说明:

-in:算例文件路径;

-out:结果文件输出。

比如:

【-ininput\Solomon\100_customer\C101.TXT-outoutput\】

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

-MPlb:MasterProblem的线性松弛最优解。

-SBlb: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MasterProblem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。

其他的话结构和注释都写得非常清晰了,大家肯定能看懂的。

由于是精确算法,子问题时间没有保障的,有时候很快能跑完,有时候一天都跑不完。和算例有很大关系的。

暂无评论

您必须登录才能参与评论!
立即登录
暂无评论...