多商品流问题

多商品流问题

1 引言

多商品流问题(MCFP)处理的是网络中商品流从源头到目的地的分配问题。MCFPs和包括交通和电信在内的几个领域都高度相关。几十年来,许多研究人员对MCFPs进行了研究,提出了多种解决方案,如列生成、拉格朗日松弛、分支定界和Dantzig-Wolfe分解。

2 多商品流问题

MCFP似乎是几个单一商品流动问题的组合。然而,由于商品之间的相互作用,MCFP的复杂性远远高于单独解决单个商品流动问题。为了解决MCFPs问题,必须考虑两个必要的约束条件。第一个是运输需求,这意味着所有的商品都需要运输到目的地。二是边的容量约束。这意味着在每条边上的流量不能超过其容量。第一个约束本质上是一系列单一商品流动问题的总和。然而,第二个约束需要把所有的商品都考虑到一起,导致了商品间的相互影响。G=(V, E)是有向网络图。其中,VE分别是大小为nm的节点和边的集合。对于每条边l,都有成本c_{l}和容量容量cap_{l}。t种商品需要从出发地节点运输到目的地节点。用O (k)D(k)表示商品k的起点和目的节点。此外,d^{k}是商品k的运输需求。在此问题中,必须找到一个成本最小的最优流量分配,以满足运输需求和容量约束。因此,MCFP可以表述为:

多商品流问题_第1张图片

式(1)为总成本的目标函数;式(2)和(3)分别为边容量约束方程和节点流平衡方程;式(4)为非负约束。

X^k=[x_1,...,x_m]^T,k=1,...,t       第k中商品每条边的流量

c=[c_1,...,c_m]^T                               每条边成本

cap=[cap_1,...,cap_m]^T                   每条边容量

B=[B_{il}]_{n\times m}                                   点边关联矩阵,对于第l条边 edge(i,j),设B_{il}=1B_{jl}=-1

b^k=[b_1^k,...,b_n^k]^T, k=1,...,t

多商品流问题_第2张图片

3 Example

多商品流问题_第3张图片

多商品流问题_第4张图片

多商品流问题_第5张图片

多商品流问题_第6张图片

 X^k=[x_1,...,x_{10}]^T,k=1,2,3

c=[c_1,...,c_{10}]^T

B=[B_{il}]_{6\times 10}

该简单例子的目标函数值=43

References

  • Redirecting

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