Из таблицы 6 определим локальное оптимальное решения задачи о ранце:
W = W2 + W4 = 4 + 8 = 12
P = P2 + P4 = 6 + 7 = 13
Согласно метода, определим локальное оптимальное решения задачи о ранце для значений М = 1 и N
= 5 согласно таблицы 7.
Таблица 7. Определённый вектор грузов для
М = 1 и N
= 5
Из таблицы 7 определим локальное оптимальное решения задачи о ранце для М = 1 и N
= 5 :
W = W4 = 8
P = P4 = 7
Исходя из вышеизложенного выбираем локальный оптимальный результат данного примера задачи о ранце:
W = W2 + W4 = 4 +8 = 12
P = P2 + P4 = 6 + 7 = 13.
Таким образом, без перебора вариантов решения задачи о ранце, находим данным методом локальный оптимальный результат и глобальный оптимального результат для данного примера задачи о ранце с помощью моего метода. Определение лучшего результата требует выполнение дополнительных условий. Необходимо определить, что для нас является более важным, число грузов или их ценность.
Что и требовалось доказать.
Задача о назначениях
Введение
Задача о назначениях – одна из фундаментальных задач комбинаторной оптимизации. Задача состоит в поиске минимальной суммы дуг во взвешенном двудольном графе.
В наиболее общей форме задача формулируется следующим образом:
Имеется некоторое число работ и некоторое число исполнителей. Любой исполнитель может быть назначен на выполнение любой одной работы, но с неодинаковыми затратами. Нужно распределить работы так чтобы выполнить работы с минимальными затратами.
В настоящее время неизвестен эффективный точный метод решения задачи о назначениях.
Постановка задачи
Для задачи о назначениях даны два множества А и Т одного размера и задана функция стоимости
С: А ? Т ? R
Необходимо найти биекцию f: А ? Т такую, что целевая функция
Метод решения задачи о назначениях
Определяется в качестве числа угадывания (N
) определённое числа исполнителей и подмножеств исполнителей различной мощностью.
Первоначально осуществляется объединение исполнителей по два и упорядочение по затратам подмножеств исполнителей. В дальнейшем проводиться поэтапное объединение исполнителей в конечные подмножества исполнителей, с увеличением мощности подмножества с упорядочением этих подмножеств по возрастанию затрат, до получения подмножества исполнителей мощностью m, где
m = (М+1)/2 для нечётной мощности множества исполнителей (M) и
m = M/2+1 для M чётных.
Осуществляется итерационное угадывание количества этих подмножеств с различной мощностью.
В результате поиска, согласно данного метода путём увеличения значения N
, после получении первого подмножества с мощностью М процесс поиска заканчивается.
Индикатором нахождения оптимального решения является само появление первого подмножества исполнителей мощностью М.
Для данного метода существует зависимость, согласно закономерности, присущей задачам комбинаторной оптимизации, которая является объективной.
В общем виде её можно представить в виде положительного градиента со сдвигом относительно начала координат.
Рис. 4.15. Выявленная зависимость между К
и N
.
Где К
– количество подмножеств исполнителей для всех работ, N
– количество подмножеств исполнителей а N
– количество угаданных подмножеств исполнителей.
Алгоритм решения задачи о назначениях
Шаг 1) Определяем в качестве числа угадывания (N
) определённое числа исполнителей и подмножеств исполнителей различной мощностью.
Шаг 2) Производится сортировка и запоминание исполнителей в соответствии с их затратами.