Assignment Problem IP

合集下载

运筹学课件ch5指派问题[全文]

运筹学课件ch5指派问题[全文]

运筹学课件ch5指派问题[全文] 指派问题assignment problem 运筹学课件一种特殊的线性规划问题,我们也经常遇到指派人员做某项工作的情况。

指派问题的许多应用都用来帮助管理人员解决如何为一项将要开展进行的工作指派人员的问题。

其他的一些应用如为一项任务指派机器、设备或者是工厂。

指派问题运筹学课件指派问题的形式表述:给定了一系列所要完成的任务(tasks)以及一系列完成任务的被指派者(assignees),所需要解决的问题就是要确定出哪一个人被指派进行哪一项任务。

指派问题模型运筹学课件指派问题的假设:被指派者的数量和任务的数量是相同的每一个被指派者只完成一项任务每一项任务只能由一个被指派者来完成每个被指派者和每项任务的组合有一个相关成本目标是要确定怎样进行指派才能使得总成本最小指派问题模型运筹学课件指派问题assignment problem 【例51></a>.14】人事部门欲安排四人到四个不同的岗位工作,每个岗位一个人(经考核四人在不同岗位的成绩(百分制)如表5-34所示,如何安排他们的工作使总成绩最好。

88809086丁90798382丙95788795乙90739285甲DCBA工作人员表5-34【解】设1 数学模型运筹学课件数学模型为:甲乙丙丁ABCD图5. 3指派问题assignment problem运筹学课件假设m个人恰好做m项工作,第i个人做第j项工作的效率为cij?0,效率矩阵为[cij](如表5-34),如何分配工作使效率最佳(min或max)的数学模型为指派问题assignment problem运筹学课件2 解指派问题的匈牙利算法匈牙利法的条件是:问题求最小值、人数与工作数相等及效率非负【定理5.1】如果从分配问题效率矩阵[cij]的每一行元素中分别减去(或加上)一个常数ui(被称为该行的位势),从每一列分别减去(或加上)一个常数vj(称为该列的位势),得到一个新的效率矩阵[bij],其中bij=cij,ui,vj,则[bij]的最优解等价于[cij]的最优解,这里cij、bij均非负(指派问题assignment problem【证】运筹学课件【定理5.2】若矩阵A的元素可分成“0”与非“0”两部分,则覆盖“0”元素的最少直线数等于位于不同行不同列的“0”元素(称为独立元素)的最大个数( 如果最少直线数等于m,则存在m个独立的“0”元素,令这些零元素对应的xij等于1,其余变量等于0,这时目标函数值等于零,得到最优解(两个目标函数相差一个常数 u+v,约束条件不变,因此最优解不变。

二次分配问题(QuadraticAssignmentProblem)

二次分配问题(QuadraticAssignmentProblem)

例 7.8 二次分配问题(Quadratic Assignment Problem )这个问题是指派问题的一种推广。

可以把指派问题看作线性规划问题,故较易求解,而二次分配 问题是纯整数规划问题,往往很难求解。

与分配问题一样,二次分配问题也与两个目标集合 S 、T 有关。

S 和T 含有相同数目的元素,以 便达到某一目标。

这里两种必须满足的条件:必须把S 的每个元素确切地分配给T 的一个元素;T 的每个元素只能接受 S 的一个元素。

可引入 0-1变量:1,把i (S 的一个元素)分配给j ( T 的一个元素) Xj0,用和分配问题相同的约束条件给出以上两个条件:nX ij 1, i 1,2, ,nj 1 nX ij 1, j 1, 2,, ni 1我们得到的价格系数Cjkl,其解释是:在i (S 的一个元素) 分配给j( T 的一个元素)的同时把 k ( S 的一个元素)分配给I (T 的一个元素)所应承担的费用。

显然,只有当Xij1且Xkl 1,即其乘积XijXkl 1时,才承担这种费用。

于是本目标变成一个0-1变量的二次表达式:cijkl Xij Xkii 1 j 1 k 1 l 1o最常见的是系数Cijkl从其它系数tik和djl的乘积推出来的情况:Cijkl tikdjlo 为了弄清这个相当复杂的模型,研究下面两个应用是有好处的。

首先认为S 是一个n 个工厂的集合,T 是一个n 个城市的集合。

本问题就是要在每一城市中设置一个工厂,并要使工厂之间总的通讯费用最小。

通讯费用取决于( 1)每对工厂之间通讯的次数; (2)每对工厂所在两个城市之间的距离。

显然,有些工厂很少与别的工厂通讯,虽相距甚远而费用却不大。

另一方面,有些工厂可能需要 大量通讯。

通讯费取决于距离的远近。

在这个应用中,tik表示工厂i 和工厂k 之间的通讯次数(以适当的单位计量);djl为城市j 和城市|之间每单位的通讯费用(显然这与j 和I 之间的距离有关)。

OPTIMIZING GATE ASSIGNMENTS AT AIRPORT TERMINALS

OPTIMIZING GATE ASSIGNMENTS AT AIRPORT TERMINALS
Pergamon PII: S0965-8564(98)00005-6
Transpn Res.-A, Vol. 32, No. 6, pp. 437±454, 1998 # 1998 Elsevier Science Ltd. All rights reserved Printed in Great Britain 0965-8564/98 $19.00+0.00
OPTIMIZING GATE ASSIGNMENTS AT AIRPORT TERMINALS
Department of Civil Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, U.S.A. (Received 8 July 1997; in revised form 14 November 1997) AbstractÐThe assignment of aircraft arriving on schedule to available gates is a major issue during the daily airline operations. The Gate Assignment Problem (GAP) is an easily-understood but dicult to solve problem. An important issue in GAP is to minimize the distance a passenger is required to walk inside the terminal to reach his or her departure gate. The total passenger walking distance is based on the passenger transfer volume between every pair of aircrafts and the distance between every pair of gates. Therefore, the problem of assigning gates to arriving and departing ¯ights at an airport is a Quadratic Assignment Problem (QAP), which is a dicult problem to solve. Recently, integer programming (IP), simulation, and expert systems have been applied to the GAP. A new integer programming formulation of the gate assignment problem is presented. An ecient heuristic solution procedure for solving the problem is also proposed. The performance of this solution approach is evaluated in a variety of test problems, and is compared to the optimal solutions obtained using CPLEX in certain test problems. The proposed heuristic solution approach proves to be an ecient method for obtaining good solutions for large scale gate assignment problems in a very reasonable computation time. # 1998 Elsevier Science Ltd. All rights reserved Keywords: gate assignment, quadratic assignment, walking distance, baggage transfer, apron time 1. INTRODUCTION

P-NP-NPC三者问题阐述

P-NP-NPC三者问题阐述

P NP NPC三者问题阐述1)”P对NP问题”是什么意思?首先说明一下问题的复杂性和算法的复杂性的区别,下面只考虑时间复杂性。

算法的复杂性是指解决问题的一个具体的算法的执行时间,这是算法的性质;问题的复杂性是指这个问题本身的复杂程度,是问题的性质.比如对于排序问题,如果我们只能通过元素间的相互比较来确定元素间的相互位置,而没有其他的附加可用信息,则排序问题的复杂性是O(nlgn),但是排序算法有很多,冒泡法是O(n^2),快速排序平均情况下是O(nlgn)等等,排序问题的复杂性是指在所有的解决该问题的算法中最好算法的复杂性。

问题的复杂性不可能通过枚举各种可能算法来得到,一般都是预先估计一个值,然后从理论上证明。

为了研究问题的复杂性,我们必须将问题抽象,为了简化问题,我们只考虑一类简单的问题,判定性问题,即提出一个问题,只需要回答yes或者no的问题。

任何一般的最优化问题都可以转化为一系列判定性问题,比如求图中从A到B的最短路径,可以转化成:从A 到B是否有长度为1的路径?从A到B是否有长度为2的路径?…从A到B是否有长度为k的路径?如果问到了k的时候回答了yes,则停止发问,我们可以说从A到B的最短路径就是k。

如果一个判定性问题的复杂度是该问题的一个实例的规模n的多项式函数,则我们说这种可以在多项式时间内解决的判定性问题属于P类问题。

P类问题就是所有复杂度为多项式时间的问题的集合.然而有些问题很难找到多项式时间的算法(或许根本不存在),比如找出无向图中的哈米尔顿回路问题,但是我们发现如果给了我们该问题的一个答案,我们可以在多项式时间内判断这个答案是否正确。

比如说对于哈米尔顿回路问题,给一个任意的回路,我们很容易判断他是否是哈米尔顿回路(只要看是不是所有的顶点都在回路中就可以了)。

这种可以在多项式时间内验证一个解是否正确的问题称为NP问题.显然,所有的P类问题都是属于NP问题的,但是现在的问题是,P是否等于NP?这个问题至今还未解决。

邮递员问题

邮递员问题

邮递员问题简介邮递员问题(Travelling Salesman Problem,TSP)是一个著名的组合优化问题,被称为计算机科学中的经典问题之一。

该问题起源于邮递员在一天内送货的最短路径问题。

邮递员需要从一个起点出发,经过所有的目标点,最后回到起点。

问题的目标是找到一条最短的路径,使得所有目标点都被访问,同时回到起点。

TSP问题涉及到组合爆炸,通常在计算上是NP难的。

问题描述给定一个有向图和一个起点,邮递员需要从起点出发经过所有的节点,最后回到起点。

每条边的权重表示从一个节点到另一个节点的距离。

找到一条最短路径,使得所有的节点都被访问且回到起点。

解决方法1. 枚举法枚举法是最简单的解决TSP问题的方法。

它通过遍历所有可能的路径,计算每条路径的总长度,并返回最短路径的长度和路径本身。

然而,由于TSP问题是NP难的,当图的规模增加时,枚举法的计算复杂度呈指数增长,很难在合理的时间内求解。

2. 动态规划法动态规划法是解决TSP问题的常用方法之一。

该方法通过将问题划分为子问题,并使用递归的方式求解。

具体而言,我们可以定义一个状态数组dp,其中dp[S][i]表示从起点到节点i,经过节点集合S中的所有节点,最后回到起点的最短路径长度。

那么,我们可以使用如下的递推关系来计算dp数组:dp[S][i] = min(dp[S-{i}][j] + dis(j, i)),其中j∈S,j≠i通过不断更新dp数组,最终可以得到从起点出发经过所有节点并回到起点的最短路径长度。

3. 遗传算法遗传算法是一种启发式优化算法,被广泛应用于解决TSP问题。

它模拟生物进化的过程,通过基因交叉、变异等操作,生成新的个体,并通过评估函数对个体进行选择。

遗传算法的优点是能够在较短的时间内找到接近最优解的解,但不能保证找到全局最优解。

4. 改进算法针对TSP问题,还有一些改进的算法,如蚁群算法、模拟退火算法、禁忌搜索等。

这些算法在不同的问题实例上可能会有更好的表现。

任务分配问题算法

任务分配问题算法

任务分配问题算法一、引言在许多实际问题中,我们经常需要将一组任务分配给一组工人。

例如,在一个生产系统中,我们需要将一批产品组装任务分配给一组工人;在项目管理中,我们需要将一系列项目工作分配给一组项目经理。

这些问题通常被称为任务分配问题或作业分配问题。

解决这类问题的一个关键步骤是设计有效的任务分配算法。

本文将详细介绍一种常见的任务分配问题算法。

二、任务分配问题描述任务分配问题可以形式化为一个优化问题。

假设我们有n个任务和m个工人,每个任务i有一个执行时间t_i,每个工人j有一个处理能力c_j。

目标是找到一个任务分配方案,使得所有任务的总完成时间最小。

三、任务分配问题算法1. 贪心算法:贪心算法是一种简单但有效的任务分配算法。

它的基本思想是每一步都选择当前最优的任务分配方案。

具体来说,对于每一个还未分配的任务,我们都找出剩余的工人中处理能力最大的那个,然后将这个任务分配给他。

重复这个过程,直到所有的任务都被分配完。

2. 动态规划算法:动态规划算法是一种更复杂的任务分配算法。

它的基本思想是将任务分配问题分解为一系列的子问题,然后从最简单的子问题开始,逐步求解出整个问题的解。

具体来说,我们可以定义一个二维数组dp[i][j],表示前i个任务分配给前j个工人的最小总完成时间。

然后,我们可以用一个嵌套循环来填充这个数组。

外层循环遍历所有的任务,内层循环遍历所有的工人。

对于每一个任务i和工人j,我们可以选择将这个任务分配给这个工人,也可以选择不分配。

如果我们选择将这个任务分配给这个工人,那么dp[i][j]就等于dp[i-1][j-1]加上t_i 和c_j的较小值;如果我们选择不分配,那么dp[i][j]就等于dp[i-1][j]。

最后,dp[n][m]就是我们要求的答案。

3. 分支定界算法:分支定界算法是一种更高效的任务分配算法。

它的基本思想是通过搜索解空间的所有可能解,来找到最优解。

为了减少搜索的空间大小,我们可以使用一些启发式信息来确定哪些解是“好的”,哪些解是“坏的”。

运筹学

运筹学

23
动态规划 Dynamic Programming(DP)
5、状态转移方程(equation of state transition) 在确定型多阶段决策过程中,一旦某阶段的状态和决策为 已知,下一阶段的状态便完全确定,用状态转移方程反映这种 状态间的演变规律,写作: sk+1 = Tk(sk,uk) k =1,2,…,n 6、阶段指标值(objective value in a stage) 衡量在一个阶段某个状态下各决策所对应的某种数量指标 或效果,即每阶段选定决策xk后所产生的效益,记vk(sk, uk)。
此时加圈 0 元素的个数 m = 5, 而 n = 5,独立零元素(加圈零元素)等于 n 个,此时已得到最优解,其解矩
阵为
21
动态规划 Dynamic Programming(DP)
基本概念: 1、阶段(stage) 对整个决策过程的自然划分,通常根据时间顺序或空间特 征来划分阶段,以便按阶段的次序逐段解决整个过程的优化问 题。阶段变量通常用k表示(k = 1,2,3,…,n)。 2、状态(state) 每个阶段开始时过程所处的自然状况或客观条件。它应能 描述过程的特征并具有“无后效性”,即当前阶段状态给定时, 这个阶段以后过程的演变与该阶段以前各阶段的状态无关。 状态变量 —— sk(state variable) 状态集合 —— Sk(set of admissible states)
9
整数规划 Integer Programming(IP)
建立模型 引入 0-1 变量 xi = 1 当 Ai 点被选用 0 当 Ai 没点被选用 (i=1,2,…,7)
max z = ∑cixi ∑bixi ≤ B x1 + x2 + x3 x4 + x5 xi = 0,或1

整数规划

整数规划

5 2 C = 0 0
0 2 0 3 0 0 0 6 7 8 0 0
步骤3: 若 n ,作最少直线覆盖当前零元素。 已知例12中的系数矩阵为 ⒈变换系数矩阵
4 7 C = 6 6 6
8 7 15 12 9 17 14 7 9 12 6 10 7 14 8 10 9 6 10 8
最多有3个独立0元素!
5 2 C = 0 4
0 2 0 3 0 0 5 6 7 8 0 0
5 2 C = 0 4
0 2 0 3 0 7 5 6 0 8 0 3
至于如何找覆盖零元素的最少直线,通过例子来说明。 例1 现有一个4×4的指派问题,其效率矩阵为:
整数线性规划数学模型的一般形式为:
max(or min) z = ∑ c j x j n ∑ aij x j ≤ (or =, ≥)bi , i = 1, 2,L , m s.t j =1 x j ≥ 0, x j 中部分或全部为整数, = 1, 2,L , n j
j =1
n
整数线性规划类型
B1 B2 B3 B4 B5
C=
A1 4 A2 7 A3 6 A4 6 A5 6
8 7 15 12 9 17 14 10 9 12 8 7 7 14 6 10 9 12 10 6
这是一个标准的指派问题。若设0-1变量
1 xij = 0
例12:某商业公司计划开办五家新商店。为了尽早建成 营业,商业公司决定由5家建筑公司分别承建。已知建筑 公司 Ai (i = 1,2, L ,5) 对新商店B j ( j = 1,2, L,5) 的建造 报价(万元)为 cij (i, j = 1,2, L ,5) , 见矩阵C。商业公 司应当对5家建筑公司怎样分配建筑任务,才能使总的建 筑费用最少?

分房间问题的解题思路

分房间问题的解题思路

分房间问题的解题思路引言分房间问题是一个在日常生活中经常遇到的问题,尤其是在有限的房间资源下,合理地分配房间是必不可少的。

本文将通过不同的角度和方法,深入探讨分房间问题的解题思路。

分房间问题的背景在许多场景中,如学生宿舍、旅馆、养老院等,需要将一定数量的人员分配到有限数量的房间中。

分房间问题的目标是找到一种合理的分配方式,使得每个人都有一个房间,并且不浪费任何空房间。

解题思路一:贪心算法贪心算法是一种常用的解决优化问题的算法,它通过每一步选择中的局部最优解,最终得到全局最优解。

在分房间问题中,可以按照以下步骤进行:1.将所有房间按照容量从小到大排序。

2.将所有人员按照人数从多到少排序。

3.依次将每个人员分配到容量最小的房间中。

4.如果有多个房间容量一样小的,则选择剩余容量最大的房间。

这种方法的优点是简单易实现,但不一定能得到最优解。

因为贪心算法只考虑了当前的最优选择,没有考虑到未来可能出现的更好的选择。

解题思路二:动态规划动态规划是一种利用已求解的子问题来求解更大规模问题的方法。

在分房间问题中,可以使用动态规划的思路来解决。

1.创建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个人员分配到前j个房间的最优解。

2.初始化第一行和第一列的值为0,表示没有人员或没有房间时的最优解为0。

3.对于每个dp[i][j],可以考虑两种情况:–不将第i个人员分配到第j个房间,此时dp[i][j] = dp[i][j-1]。

–将第i个人员分配到第j个房间,此时dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1。

4.选择以上两种情况中的最大值作为dp[i][j]的值。

5.最终的最优解为dp[N][M],其中N为人员数量,M为房间数量。

动态规划的优点是能够得到最优解,但需要额外的存储空间和计算时间。

解题思路三:网络流问题将分房间问题建模为网络流问题,可以通过最大流算法求解。

以下是解题步骤:1.创建一个源点s和一个汇点t。

软考指派问题计算

软考指派问题计算

软考指派问题计算
软考指派问题是一种常见的组合优化问题,通常涉及到将一组任务分配给一组工人,以最小化总成本或最大化总效益。

解决指派问题的一种常见方法是使用匈牙利算法。

以下是使用匈牙利算法解决指派问题的基本步骤:
1. 创建代价矩阵:将问题抽象为一个二维矩阵,其中每个元素表示将某个任务分配给某个工人的成本或者效益。

代价矩阵的大小为n行m列,其中n
表示任务的数量,m表示工人的数量。

2. 寻找增广路径:从代价矩阵中寻找增广路径,即从某一行或某一列出发,沿着矩阵的边缘移动,直到回到起始位置。

在寻找增广路径的过程中,需要不断更新代价矩阵。

3. 构造增广矩阵:在增广路径上,将代价矩阵中对应位置的元素减去最小值,并将路径上的其他元素设置为最大值。

这样构造的增广矩阵与原代价矩阵具有相同的行和列。

4. 求解最小二等分问题:将增广矩阵分为两个子矩阵,分别代表左半部分和右半部分。

求解这两个子矩阵对应的最小二等分问题,即找到一个分割线,使得左半部分和右半部分的元素总和最小。

5. 确定最佳分配方案:根据最小二等分问题的解,确定最佳的分配方案。

如果最小二等分问题的解为0,则说明已经找到了最优解;否则,需要重复步骤2-4,直到找到最优解。

通过以上步骤,可以求解指派问题并找到最优的分配方案。

需要注意的是,指派问题的解并不一定是整数解,可能是小数或者分数。

在实际应用中,需要根据具体问题和要求来确定是否需要取整或者进行其他处理。

分配问题与Hungarian算法

分配问题与Hungarian算法

分配问题与Hungarian算法分配问题与Hungarian算法分配问题指派问题匈⽛利算法匈⽛利⽅法是⼀种能够在多项式时间内解决分配问题(assignment problem)的组合优化算法。

它由Harold Kuhn 与1955年发展并提出,由于该算法很⼤程度上依赖于先前两位匈⽛利数学家:Denes Konig 和 Jeno Egervary,所以被命名为“匈⽛利⽅法”。

1957年James Munkres重新审视了这个⽅法,证明发现该⽅法是严格polynomial的,所以之后该⽅法也被称为Kuhn-Munkres 算法或者Munkres分配算法。

原始的匈⽛利算法的时间复杂度是,然⽽之后Edmonds和Karp,以及Tomizawa独⽴发现经过⼀定的修改,该算法能改达到的时间复杂度。

Ford和Fulkerson将该⽅法扩展到⼀般运输问题的求解上。

2006年,研究发现Carl Custav Jacobi在19实际就解决了assignment问题,并且在其逝世后的1890年求解过程被以拉丁语形式发表。

指派问题匈⽛利法解决的指派问题应该具有两个约束条件workes 和tasks的数⽬应该相同,即o2o问题。

求解的是最⼩化问题,如⼯作时间的最⼩化、费⽤的最⼩化等等指派问题⽰例:有三个workers: Jim, Steve和Alan,现在有3个⼯作:clean the bathroom, sweep the floors和wash the windows需要交给这三个⼈,每个⼈只能完成⼀个任务,对应的cost matrix如下---Clean bathroom Sweep floors Wash windowsJim$2$3$3Steve$3$2$3Alan$3$3$2那么如何分配任务是开销最⼩就是⼀个指派问题匈⽛利法步骤问题: 假定某单位有甲、⼄、丙、丁、戊五个员⼯,现需要完成A、B、C、D、E五项任务,每个员⼯完成某项任务的时间如下图所⽰,应该如何分配任务,才能保证完成任务所需要的时间开销最⼩?1476015762594.jpg解:1. 写出系数矩阵2. 更新系数矩阵,使系数矩阵的每⼀⾏每⼀列都减去该⾏该列的最⼩值,保证每⼀⾏每⼀列都有0元素出现,参见定理2.3. 选择只有⼀个0元素的⾏或列将该0元素标注为独⽴0元素,并将该0元素所在的列或⾏中0元素划掉,直⾄找不到满⾜条件的⾏或列,需要注意的是在循环时,划掉的0元素不再视为0元素。

指派问题——精选推荐

指派问题——精选推荐

指派问题设有n 项工作需分配给n 个人去做,每人做一项,由于各人的工作效率不同,因而完成同一工作所需时间也就不同,设人员i 完成工作j 所需时间为ij C (称为效率矩阵),问如何分配工作,使完成所有工作所用的总时间最少?这类问题称为指派问题(assignment problem ),也称最优匹配问题,它是一类重要的组合优化问题。

用10-变量ij x 表示分配情况,1=ij x 表示指派第i 个人完成第j 项任务,0=ij x 表示不分配。

则上述问题可以表示为如下10-线性规划:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧======∑∑∑∑====10,,2,1,1,,2,1,1..min1111或ij nj ij ni ij n i nj ijij x n i x nj x t s x C z其中第一个约束条件表示每项工作只能指派给一个人做,第二个约束条件表示每个人只能做一项工作。

求解指派问题的常用方法是Kuhn 于1955年给出的算法,称为匈牙利算法。

由于指派问题的模型是比较典型的10-规划线性规划,可以用LINGO 很方便地求解。

例:分配甲、乙、丙、丁、戊去完成A、B、C、D、E五项任务,每人完成一项,每项任务只能由一个人去完成,五个人分别完成各项任务所需时间如下表所示,试作出任务分配使总时间最少。

解:MODEL:SETS:WORKER/W1..W5/;JOB/J1..J5/;LINKS(WORKER,JOB):C,X;ENDSETSDA TA:C=8,6,10,9,12,9,12,7,11,9,7,4,3,5,8,9,5,8,11,8,4,6,7,5,11;ENDDA TAMIN=@SUM(LINKS:C*X);@FOR(WORKER(I):@SUM(JOB(J):X(I,J))=1); @FOR(JOB(J):@SUM(WORKER(I):X(I,J))=1); @FOR(LINKS:@BIN(X));END。

运筹学:指派问题

运筹学:指派问题
求佳产品公司问 题指派问题变形 的电子表格模型
Designing School Attendance Zones 设计学生入学区域
米德尔城学区问 题指派问题变形 的电子表格模型
小结
Session Summary 本讲小结
运输问题考虑(确实的或是比喻的)从出发地运送货物到目 的地。每一个出发地都有一个固定的供应量,每一个目的地 都有一个固定的需求量
指派问就要处理应当将哪一项任务指派给哪一个被指派者, 才能使完成这些任务的总达到最小
把可能会面临的问题描述为一个运输问题或者指派问题或者 它们的变形并进行分析
案例
Case Study
案例研究
案例3:富而克消费用品公司
作业: 第五章奇数习题
西北新闻纸公司(See the Course Package)
▪每一个被指派者只完成一项任务 ▪每一项任务只能由一个被指派者来完成
▪每个被指派者和每项任务的组合有一个相关成本 ▪目标是要确定怎样进行指派才能使得总成本最小
Variants of Assignment Problem 指派问题的变形
指派问题的变形: ▪有一些被指派者并不能进行某一些的任务 ▪任务比被指派者多 ▪被指派者比要完成的任务多 ▪每个被指派者可以同时被指派给多于一个的任务 ▪每一项任务都可以由多个被指派者共同完成
下一讲:网络最优化问题
阅读:Text1,Chapter6 和课件及课程网页相关内容

The End of Session 4
The Assignment Problem 指派问题
现实生活之中,我们也经常遇到指派人员做某项工 作的情况。指派问题的许多应用都用来帮助管理人 员解决如何为一项将要开展进行的工作指派人员的 问题。其他的一些应用如为一项任务指派机器、设 备或者是工厂

课件:Chapter06-指派问题-2010

课件:Chapter06-指派问题-2010
Copyright 2007 © 深圳大学管理学院 运筹学 5
Data for the Sellmore Problem
Copyright 2007 © 深圳大学管理学院 运筹学 6
Sellmore Company Assignment Problem Which person should be assigned to which task? 哪个人应该负责哪项工作?
Chapter 6. Transportation and Assignment Problems
第六章. 运输问 题和指派问题
Copyright 2007 © 深圳大学管理学院 运筹学 1
Sellmore Company Assignment Problem The marketing manager of Sellmore Company will be holding the company’s annual sales conference soon. (塞尔默公司的营销经理将要主持 召开一年一度的由营销区域经理以及销 售人员参加的销售协商会议)
Copyright 2007 © 深圳大学管理学院 运筹学 3
Sellmore Company Assignment Problem
Each will handle one of the following four tasks: (每一个人负责完成下面的一项任务) Word processing of written
Copyright 2007 © 深圳大学管理学院 运筹学 17
Materials-Handling Cost Data
Copyright 2007 © 深圳大学管理学院 运筹学 18
Job Shop (Assigning Machines to Locations)

指派问题详解

指派问题详解

第一章绪论1、指派问题的背景及意义指派问题又称分配问题,其用途非常广泛,比如某公司指派n个人去做n 件事,各人做不同的一件事,如何安排人员使得总费用最少?若考虑每个职工对工作的效率(如熟练程度等),怎样安排会使总效率达到最大?这些都是一个企业经营管理者必须考虑的问题,所以该问题有重要的应用价值.虽然指派问题可以用0-1规划问题来解,设X(I,J)是0-1变量, 用X(I,J)=1表示第I个人做第J件事, X(I,J)=0表示第I个人不做第J件事. 设非负矩阵C(I,J)表示第I个人做第J件事的费用,则问题可以写成LINGO程序SETS:PERSON/1..N/;WORK/1..N/;WEIGHT(PERSON, WORK): C, X ;ENDSETSDATA:W=…ENDDATAMIN=@ SUM(WEIGHT: C*X);@FOR(PERSON(I): @SUM(WORK(J):X(I,J))=1);@FOR(WORK(J): @SUM(PERSONM(I):X(I,J))=1);@FOR(WEIGHT: @BIN(X));其中2*N个约束条件是线性相关的, 可以去掉任意一个而得到线性无关条件.但是由于有N^2个0-1变量, 当N很大时,用完全枚举法解题几乎是不可能的. 而已有的0-1规划都是用隐枚举法做的,计算量较大. 对于指派问题这种特殊的0-1规划,有一个有效的方法——匈牙利算法,是1955年W. W. Kuhn利用匈牙利数学家D.König的二部图G的最大匹配的大小等于G的最小顶点覆盖的大小的定理提出的一种算法,这种算法是多项式算法,计算量为O(N3).匈牙利算法的基本原理是基于以下两个定理.定理1设C=(C ij)n×n是指派问题的效益矩阵,若将C中的任一行(或任一列)减去该行(或该列)中的最小元素,得到新的效率矩阵C’,则C’对应的新的指派问题与原指派问题有相同的最优解.证明:设X’是最优解, 即@SUM(WEIGHT: C*X’)<= @SUM(WEIGHT: C*X), 则当C中任一行或任一列减去该行或该列的最小数m时,得到的阵C’还是非负矩阵, 且@SUM(WEIGHT: C’*X’)<=@SUM(WEIGHT: C*X)-m=@SUM(WEIGHT: C’*X)定理2效率矩阵C中独立的0元素的最多个数等于覆盖所有0元素的最少直线数. 当独立零元素的个数等于矩阵的阶数时就得到最优解.3、理论基础定义:图G的一个匹配M是图G中不相交的边的集合. 属于匹配M中的边的所有端点称为被该匹配M饱和, 其他的顶点称为M-未饱和的. 如果一个匹配M 饱和了图G的所有顶点,则称该匹配M是一个完全匹配. 可见顶点数是奇数的图没有完全匹配. 一个匹配M称为是极大匹配, 如果它不能再扩张成更大的一个匹配. 一个匹配称为是最大匹配, 如果不存在比它更大的匹配.定义:对于一个匹配M, 图G的一个M-交替路是图G中的边交替地在M中及不在M中的边组成. 从M-未饱和点出发到M-为饱和点结束的M-交替路称为一条M-增广路. 把M-增广路中不是M中的边改成新的匹配M’中的边, 把M-增广路中M中的边不作为M’中的边, 在M-增广路以外的M中的边仍作为M’中的边, 则M’的大小比M大1. 故名M-增广路. 因此最大匹配M不存在M-增广路.定义:若图G和图H有相同的顶点集V, 我们称G和H的对称差,记为G∆H,是一个以V为顶点集的图, 但其边集是G和H的边集的对称差: E(G∆H)=E(G) ∆E(H)=E(G)⋂E(H)-(E(G)⋃E(H))=(E(G)-E(H)) ⋂ (E(H)-E(G))定理: (Berge, 1957) 图G的一个匹配M是最大匹配,当且仅当G中没有M-增广路.证明: 我们只要证明, G中没有M-增广路时, M是最大匹配. 用反证法, 若有一个比M大的匹配M’. 令G的一个子图F, E(F)=M∆M’, 因M和M’都是匹配, F的顶点的最大度数至多是2, 从而F由不相交的路和环组成, 它们的边交替地来自M和M’, 于是F中的环的长度是偶数. 由于M’比M大, F中存在一个连通分支,其中M’中的边数大于M中的边数. 这个分支只能是起始和终止的边都在M’中. 而这就是一条G中的M-增广路. 与假设矛盾. 证毕.定理(Hall, 1935)设G是一个二部图, X和Y是其二分集, 则存在匹配M 饱和X当且仅当对于X中的任意子集S, Y 中与S中的点相邻的点组成的集合N(S)中元素的个数大于等于集合S中元素的个数.证明:必要性是显然的. 对于充分性, 假设 |N(S)|≥|S|, ∀S⊂X, 考虑G的一个最大匹配M, 我们用反证法,若M没有饱和X, 我们来找一个集合S不满足假设即可. 设u∈X是一个M-未饱和顶点, 令S⊂X和T⊂Y分别是从u出发的M-交替路上相应的点.我们来证明M中的一些边是T到S-u上的一个匹配. 因为不存在M-增广路,T中的每个点是M-饱和的. 这意味着T中的点通过M中的边到达S中的一个顶点. 另外, S-u中的每个顶点是从T中的一个顶点通过M中的一条边到达的. 因此M 中的这些边建立了T与S-u的一个双射, 即|T|=|S-u|. 这就证明了M中的这些边是T到S-u上的一个匹配,从而意味着T⊂N(S), 实际上, 我们可证明T=N(S). 这是因为连接S和Y-T中的点y的边是不属于M的, 因为不然的话, 就有一条到达y的M-增广路, 与y∉T矛盾. 故|N(S)|=|T|=|S-u|=|S|-1<|S|, 与假设矛盾.当X与Y的集合的大小相同时的Hall定理称为婚姻问题,是由Frobenius(1917)证明的.推论: k-正则的二部图(X的每一点和Y的每一点相关联的二部图)(k>0)存在完全匹配.证明: 设二分集是X,Y. 分别计算端点在X和端点在Y的边的个数, 得k|X|=k|Y|, 即|X|=|Y|.因此只要证明Hall的条件成立即可. 使X饱和的匹配就是完全匹配. 考虑∀S⊂X, 设连接S与N(S)有m条边, 由G的正则性, m=k|S|. 因这m条边是与N(S)相关联的, m≤k|N(S)|, 即k|S|≤ k|N(S)|, 即|N(S)|≥|S|. 这就是Hall的条件.用求M-增广路的方法来得到最大匹配是很费时的. 我们来给出一个对偶最优化问题.定义:图G的一个顶点覆盖是集合S⊂V(G), 使得G的每条边至少有一个端点在S中. 我们称S中的一个顶点覆盖一些边, 若这个顶点是这些边的公共端点.因为匹配的任意两条边不能被同一个顶点覆盖, 所以顶点覆盖的大小不小于匹配的大小: |S|≥|M|. 所以当|S|=|M| 时就同时得到了最大的匹配和最小的顶点覆盖.定理(König [1931],Egerváry[1931])二部图G的最大匹配的大小等于G的最小顶点覆盖的大小.证明: 设M是G的任一个匹配, 对应的二分集是X,Y. 设U是一个最小的顶点覆盖, 则|U|≥|M|, 我们只要由顶点覆盖U来构造一个大小等于|U|的匹配即完成证明. 令R=U⋃X, T=U⋃Y, 令H, H’分别是由顶点集R⋂(Y-T)及T⋂(X-R)诱导的G的子图. 我们应用Hall的定理来证明H有一个R到Y-T中的完全匹配,H’有一个从T到X-R中的完全匹配. 再因这两个子图是不相交的, 这两个匹配合起来就是G中的一个大小为|U|的匹配.因为R⋂T是G的一个覆盖, Y-T与X-R之间没有边相联接. 假设S⊂R, 考虑在H中S的邻接顶点集N(S), N(S) ⊂Y-T. 如果|N(S)|<|S|, 因为N(S)覆盖了不被T覆盖的与S相关联所有边, 我们可以把N(S) 代替S作为U中的顶点覆盖而得到一个更小的顶点覆盖. U的最小性意味着H中Hall条件成立. 对H'作类似的讨论得到余下的匹配. 证毕.最大匹配的增广路算法输入: 一个二分集为X,Y的二部图G,一个G中的匹配M, X中的M-未饱和顶点的集合U.思路: 从U出发探求M-交替路,令S⊂X,T⊂Y为这些路到达过的顶点集. 标记S中不能再扩张的顶点. 对于每个x∈(S⋂T)-U, 记录在M-增广路上位于x前的点.初始化: S=U,T=∅.叠代: 若S中没有未标记过的顶点, 结束并报告T⋂(X-S)是最小顶点覆盖而M是最大匹配.不然, 选取S中未标记的点x, 考虑每个y∈N(x)且xy∉M, 若y是M-未饱和的, 则得到一个更大的匹配,它是把xy加入原来的匹配M得到的,将x从S中去除. 不然, y是由M中的一条边wy相连接的, w∈X, 把y加入T(也有可能y本来就在T中), 把w加入S. w未标记, 记录w前的点是y. 对所有关联到x的边进行这样的探索后, 标记x. 再次叠代.定理: 增广路算法可以得到一个相同大小的匹配和顶点覆盖.证明: 考虑这个算法终止的情况, 即标记了S中所有的点. 我们要证明R=T⋂(X-S)是大小为|M|的一个顶点覆盖.从U出发的M-交替路只能通过M中的边进入X中的顶点, 所以S-U中的每个顶点通过M与T中的顶点匹配, 并且没有M中的边连接S和Y-T. 一旦一条M-交替路到达x∈S, 可以继续沿着任何未饱和的边进入T, 由于算法是对于x的所有邻域顶点进行探索才终止的,所以从S 到Y-T 没有未饱和边. 从而S 到Y-T 没有边, 证明了R 是一个顶点覆盖.因为算法是找不到M-增广路时终止, T 的每一个顶点是饱和的. 这意味着每个顶点y ∈T 是通过M 匹配与S 中的一个顶点. 由于U ⊂S, X-S 的每个顶点是饱和的, 故M 中与X-S 相关联的边不和T 中的点相连接. 即它们与是饱和T 的边不同的, 这样我们可见M 至少有|T|+|X-S|条边. 因不存在一个比顶点覆盖更大的匹配, 所以有|M|=|T|+|X-S|=|R|.设二部图G 的二分集X 和Y 都是n 个元素的点集, 在其边j i y x 上带有非负的权ij w , 对于G 的一个匹配M, M 上各边的权和记作w(M).定义: 一个n ×n 矩阵A 的一个横截(transversal)是A 中的n 个位置, 使得在每行每列中有且只有一个位置(有的文献中把横截化为独立零元素的位置来表示).定义: 指派问题就是给定一个图G=n n K ,(完全二部图, 即每个X 中的顶点和Y 中的每个顶点有边相连接的二部图)的边的权矩阵A, 求A 的一个横截, 使得这个横截上位置的权和最大. 这是最大带权匹配问题的矩阵形式.定义: 对于图G=n n K ,,设其二分集是X ,Y ,给定G 的边j i y x 的n ×n 权矩阵W={ij w }.考虑G 的子图v u G ,, 设其二分集是U ⊂X ,V ⊂Y, 边集是E(v u G ,), 对于子图v u G ,的带权覆盖u,v 是一组非负实数{i u },{j v },使得ij j i w v u ≥+,)(,v u j i G E y x ∈∀, v u G ,的带权覆盖的费用是∑∑+j i v u 记为C(u,v), 最小带权覆盖问题就是求一个具有最小费用C(u,v)的带权覆盖u,v.引理: 若M ⊂E(v u G ,)是一个带权二部子图v u G ,的最大匹配, 且u, v 是v u G ,的带权覆盖, 则C(u,v)≥w(M). 而且, C(u,v)=w(M)当且仅当ij j i w v u =+,M y x j i ∈∀. 这时M 是v u G ,最大带权匹配, u,v 是v u G ,的最小带权覆盖, 定义这时的v u G ,为G 的相等子图(equality subgraph ).证明: 因为匹配M 中的边是不相交的, 由带权覆盖的定义就得C(u,v)≥w(M). 而且C(u,v)=w(M)当且仅当ij j i w v u =+,M y x j i ∈∀成立. 因一般地有C(u,v)≥w(M).所以当C(u,v)=w(M)时. 意味着没有一个匹配的权比C(u,v)大, 也没有一个覆盖的费用比w(M)小.Kuhn 得到一个指派问题的算法,命名为匈牙利算法, 为的是将荣耀归于匈牙利数学家König 和Egerv áry.指派问题的匈牙利算法(Kuhn[1955], Munkres[1957]):输入G=n n K ,的边的权矩阵A, 及G 的二分集X,Y.初始化: 任取一个可行的带权覆盖,例如)(max ij ji w u =,0=j v ,建立G 的相等子图v u G ,, 其二分集是X, Y ’⊂Y, 求v u G ,的一个最大匹配M. 这个匹配的权和w(M)=C(u,v), M 的带权覆盖是具有最小费用的.叠代: 如M 是G 的一个完全匹配, 停止叠代, 输出最大带权匹配M. 不然, 令U 是X 中的M-未饱和顶点. 令S ⊂X, T ⊂Y 是从U 中顶点出发的M-交替路到达的顶点的集合.令},:min{T Y y S x w v u j i ij j i -∈∈-+=ε.对于所有的S x i ∈, 将i u 减少ε, 对于所有的T y j ∈,将j v 增加ε,形成新的带权覆盖u ’,v ’及对应的新的相等子图v u G '',.如果这个新的相等子图含有M-增广路, 求它的最大匹配M ’, 不然不改变M 再进行叠代.定理: 匈牙利算法能找到一个最大权匹配和一个最小费用覆盖.证明: 算法由一个覆盖开始,算法的每个叠代产生一个覆盖,仅在相等子图有一个完全的匹配为止。

10个经典的算法问题与解决方案

10个经典的算法问题与解决方案

10个经典的算法问题与解决方案算法问题是计算机科学中非常重要的一部分,对于准备面试或提升自己的技能都是很有帮助的。

下面列举了10个经典的算法问题及其解决方案:1.两数之和(Two Sum)问题描述:给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。

解决方案:使用哈希表记录每个数字的索引,然后遍历数组,查找目标值减当前数的差是否存在于哈希表中。

2.盛最多水的容器(Container With Most Water)问题描述:给定一个非负整数数组,数组中的每个表示一条柱子的高度,找出两个柱子,使得它们与x轴构成的容器可以容纳最多的水。

解决方案:维护两个指针,分别指向数组的开始和结尾,计算当前指针所指的两条柱子之间的面积,并更新最大面积。

然后移动指向较小柱子的指针,重复计算直到两个指针相遇。

3.三数之和(3Sum)问题描述:给定一个整数数组,找出数组中所有不重复的三个数,使得它们的和为0。

解决方案:首先对数组进行排序,然后固定一个数字,使用双指针在剩余的数字中寻找另外两个数使得它们的和为相反数。

4.最大子序和(Maximum Subarray)问题描述:给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素)。

解决方案:使用动态规划的思想,从数组的第一个元素开始依次计算以当前位置结尾的子数组的最大和,并保存最大值。

5.二分查找(Binary Search)问题描述:给定一个排序的整数数组和一个目标值,使用二分查找算法确定目标值是否存在于数组中,并返回其索引。

解决方案:通过比较目标值与数组的中间元素来确定目标值是在左半部分还是右半部分,并更新搜索范围进行下一轮查找。

6.背包问题(Knapsack Problem)问题描述:给定一组物品和一个背包,每个物品都有自己的重量和价值,在不超过背包容量的情况下,找到一个组合使得总价值最大化。

解决方案:使用动态规划的思想,定义一个二维数组表示背包容量和物品数量,从左上角开始计算每个格子可以放置的最大价值。

gurobi多目标优化案例

gurobi多目标优化案例

gurobi多目标优化案例
1. 生产调度问题:某工厂生产多种产品,每种产品需要不同的设备和工艺流程。

目标是最大化产量和最小化生产时间。

2. 路径规划问题:在一个城市中,有多个起点和终点,需要找到一条路径,使得总行驶距离最短、总耗时最短。

3. 设备布局问题:在一个工厂中,需要将多个设备布置在不同的位置,以最小化设备之间的距离和最大化设备的利用率。

4. 资源分配问题:某公司有多个项目需要分配资源,包括人力和设备,需要找到最佳的资源分配方案,以最大化总利润和最小化总成本。

5. 物流网络设计问题:某物流公司需要设计一个物流网络,包括仓库和运输路线,以最小化总运输成本和最大化客户满意度。

6. 供应链优化问题:某公司的供应链包括多个环节,包括采购、生产和物流,需要找到最佳的供应链优化方案,以最大化整体效益。

7. 机器学习模型选择问题:在机器学习中,有多个模型可以选择,需要找到最佳的模型组合,以最小化预测误差和最大化模型性能。

8. 资产配置问题:某投资公司需要将资金分配到不同的资产类别中,包括股票、债券和房地产,需要找到最佳的资产配置方案,以最大化总回报和最小化风险。

9. 员工排班问题:某公司有多个员工,需要安排他们的工作时间表,以最小化总工时和最大化员工满意度。

10. 项目调度问题:某项目有多个任务需要完成,每个任务有不同
的时限和资源需求,需要找到最佳的任务调度方案,以最小化总延迟和最大化项目效率。

二次分配问题(QuadraticAssignmentProblem)

二次分配问题(QuadraticAssignmentProblem)

例 7.8 二次分配问题(Quadratic Assignment Problem )这个问题是指派问题的一种推广。

可以把指派问题看作线性规划问题,故较易求解,而二次分配 问题是纯整数规划问题,往往很难求解。

与分配问题一样,二次分配问题也与两个目标集合 S 、T 有关。

S 和T 含有相同数目的元素,以 便达到某一目标。

这里两种必须满足的条件:必须把S 的每个元素确切地分配给T 的一个元素;T 的每个元素只能接受 S 的一个元素。

可引入 0-1变量:1,把i (S 的一个元素)分配给j ( T 的一个元素) Xj0,用和分配问题相同的约束条件给出以上两个条件:nX ij 1, i 1,2, ,nj 1 nX ij 1, j 1, 2,, ni 1我们得到的价格系数Cjkl,其解释是:在i (S 的一个元素) 分配给j( T 的一个元素)的同时把 k ( S 的一个元素)分配给I (T 的一个元素)所应承担的费用。

显然,只有当Xij1且Xkl 1,即其乘积XijXkl 1时,才承担这种费用。

于是本目标变成一个0-1变量的二次表达式:cijkl Xij Xkii 1 j 1 k 1 l 1o最常见的是系数Cijkl从其它系数tik和djl的乘积推出来的情况:Cijkl tikdjlo 为了弄清这个相当复杂的模型,研究下面两个应用是有好处的。

首先认为S 是一个n 个工厂的集合,T 是一个n 个城市的集合。

本问题就是要在每一城市中设置一个工厂,并要使工厂之间总的通讯费用最小。

通讯费用取决于( 1)每对工厂之间通讯的次数; (2)每对工厂所在两个城市之间的距离。

显然,有些工厂很少与别的工厂通讯,虽相距甚远而费用却不大。

另一方面,有些工厂可能需要 大量通讯。

通讯费取决于距离的远近。

在这个应用中,tik表示工厂i 和工厂k 之间的通讯次数(以适当的单位计量);djl为城市j 和城市|之间每单位的通讯费用(显然这与j 和I 之间的距离有关)。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
Task Assignee a b c d A 85 95 82 86 B 92 87 83 90 C 73 78 79 80 D 90 95 90 88
Assignment problem
Solution
1 x ij = 0
Define if person Pi is assigned to perform ta T j sk ( i = 1, 2 ,3, 4; j = 1, 2 ,3, 4 ) otherwise
Solution:This problem satisfies the conditions of Hungarian : algorithm, so we use Hungarian to solve it. Step 1 Row Reduction.
m in 58 75 65 82 69 180 260 58 50 150 230 50 ⇒ 70 170 250 65 55 200 280 55
Assignment problem
Summary of the Hungarian Algorithm
Step 1 Subtract the smallest number in each row from every number in the row. (This is called row reduction). Enter the result in a new table. Step 2 Subtract the smallest number in each column of the new table from every number in the column. (This is called column reduction). Enter the result in another table. Step 3 Test whether an optimal assignment can be made. You do this by determining the minimum number of lines needed to cover (i. e., cross out) all zeros. If the number of lines equals the number of rows, an optimal set of assignment is possible. In that case, go to step 6. Otherwise go on to step 4.
m Z = 85x11 + 92x12 + 73x13 + 90x14 + 95x21 + 87x22 + ax The mathematical + 78x23 + 95x24 + 82x31 + 83x32 + 79x33 + 90x34 + model: : + 86x41 + 90x42 + 80x43 + 88x44 x11 + x12 + x13 + x14 = 1 x11 + x21 + x31 + x41 = 1 x + x + x + x = 1 s.t. x21 + x22 + x23 + x24 = 1 12 22 32 42 x31 + x32 + x33 + x34 = 1 x13 + x23 + x33 + x43 = 1 x41 + x42 + x43 + x44 = 1 x14 + x24 + x34 + x44 = 1
Assignment problem
Step 4 If the number of lines is less than the number of rows, modify the table in the following way: a. Subtract the smallest uncovered number from every uncovered number in the table. b. Add the smallest uncovered number to the number at intersections of covering lines. c. Numbers crossed out but not at the intersection of cross-out lines carry over unchanged to the next table. Repeat step 3 and 4 until an optimal set of assignment is possible.
Table 2 Product 1 Product 2 Product 3 Product 4 Plant1 Plant2 Plant3 Plant4 58 75 65 82 69 50 70 55 180 150 170 200 260 230 250 280
Assignment problem
The condition required by the Hungarian Algorithm: (1) The assignment problem is a minimization problem; (2) The number of assignees and tasks are the same; (3) The element in the efficiency matrix is nonnegative.
m in(m ax)Z = ∑∑cij xij
i= 1 j= 1
m i =1 L m , , ∑xij =1 j =1 m j =1 L m , , ∑xij =1 i=1 xij = 0 or 1 i, j =1 L , m
Assignment problem
2 The Hungarian Algorithm for the Assignment problem
xij = 0or1 i、 = 1 , j ,2,3,4
Assignment problem
In general, we assume that each assignee is to be assigned exactly one task
and there is a cost cij≥0 associated with assignee i performing task j (i, j =1, …,m), the efficiency matrix is [cij] given in the Table 1,and try to find a solution to , optimize the efficiency (min or max). The mathematical model is m m
Assignment problem
Theorem 2
If the elements in matrix A can be cut into two parts : “zero” and “ non-zero” , then the minimum number of lines used to cover “0” element is the maximum number of “0” elements which are in both the different row and column ( called independent element) . If the minimum number of lines is m,then there are m independent “0” , elements, so the corresponding xij =1, the value of other variables is 0,at , this time, the objective value is 0, and we get the optimal solution.
11 22 22 0 0 0 5 5 5 0 45 0
0 25 0 27 11 122 202 0 100 180 5 105 185 0 145 225
Assignment problem
Step 2
Column Reduction.
0 25 0 27
11 122 202 0 25 0 100 180 ⇒ 0 5 105 185 0 145 225 27
Assignment problem
Step 5 Make the assignments one at a time in positions that have zero elements. Begin with rows or column that have only one zero. Since each row and each column needs to receive exactly one assignment, cross out both the row and the column involved after each assignment is made. Then move on to the rows and columns that are not yet crossed out to select the next assignment, with preference again given to any such row or column that has only one zero that is not crossed out. Continue until every row and every column has exactly on assignment and so has been crossed out.
相关文档
最新文档