最新网络优化模型与算法PPT

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数学建模-网 络 优 化

数学建模-网 络 优 化

交通调度
公共交通线路规划
利用数学模型优化公共交通线路,提高线路覆盖率和服务 水平,减少乘客等待时间和出行成本。
01
出租车调度
通过数学模型实现出租车资源的合理调 度,提高车辆利用率和乘客满意度。
02
03
智能交通信号控制
利用数学模型和算法优化交通信号灯 的控制策略,缓解城市交通拥堵现象 。
电力分配
电网优化调度
线性规划
线性规划是一种数学优化技术,用于解决具有线性约束和线性目标函数的 最大化或最小化问题。
线性规划的解法包括单纯形法、对偶理论和分解算法等,这些方法可以应 用于各种实际问题,如资源分配、生产计划和物流优化等。
线性规划的应用广泛,在金融、经济、工程和物流等领域都有重要的应用 价值。
非线性规划
01
06
CATALOGUE
网络优化实际应用
物流配送
物流配送路径规划
利用数学建模和优化算法,为物流配送车辆规划最佳 行驶路径,降低运输成本,提高运输效率。
配送中心选址
通过数学模型分析,确定最优的配送中心选址方案, 以降低运营成本、提高配送效率。
库存管理
通过数学模型预测需求,合理安排库存,避免缺货或 积压现象,提高库存周转率。
车辆路径问题(VRP)
总结词
车辆路径问题旨在为一系列客户分配一组车辆,使得每个客户的需求都能被满足,同时总成本最低。
详细描述
VRP问题需要考虑车辆的装载量限制、客户需求量、车辆行驶成本等因素,可以采用遗传算法、粒子 群优化算法等智能优化算法进行求解。
最小生成树问题(MST)
总结词
最小生成树问题旨在在给定的连通图中找到一棵包含所有顶点的树,使得所有边的权值 之和最小。

最优化理论与算法完整版课件 PPT

最优化理论与算法完整版课件 PPT

Bazaraa, J. J. Jarvis, John Wiley & Sons, Inc.,
1977.
组合最优化算法和复杂性
Combinatorial
Optimization 蔡茂诚、刘振宏
Algorithms and Complexity
清华大学出版社,1988 I运nc筹.,学19基82础/1手99册8
最优化首先是一种理念, 运筹学的“三个代表”
其次才是一种方法.
• 模型
• 理论
2021/4/9
• 算法
5
绪论---运筹学(Operations Research -
运筹学O方R)法
最优化/数学规划方法
连续优化:线性规划、 非线性规划、非光滑优 化、全局优化、变分法、 二次规划、分式规划等
离散优化:组合优化、 网络优化、整数规划等
2021/4/9
11
1. 食谱问题
我每天要求一定量的两种维生素,Vc和Vb。 假设这些维生素可以分别从牛奶和鸡蛋中得到。
维生素
Vc(mg) Vb(mg) 单价(US$)
奶中含量
2 3 3
蛋中含量
4 2 2.5
每日需求 40 50
需要确定每天喝奶和吃蛋的量, 目标以便以最低可能的花费购买这些食物, 而满足最低限度的维生素需求量。
最优化理论与算法
2021/4/9
1
提纲
使用教材:
最优化理论与算法 陈宝林
参考书 :
数学规划 黄红选, 韩继业 清华大学出版社
1. 线性规划 对偶定理
2. 非线性规划 K-K-T 定理
3. 组合最优化 算法设计技巧
2021/4/9
2
其他参考书目

网络优化及实例ppt课件

网络优化及实例ppt课件


运价 20 23 26 29
精品课件
32

20
精品课件
21
钢管运输问题(CUMCM-
2000B)
常用解法: 二次规划
先计算最小运费矩阵
➢ 两种运输方式(铁路/公路)混合最短路问题 ➢ 是普通最短路问题的变种,需要自己设计算法
精品课件
22
钢管运输问题(CUMCM-
2000B)
fi表示钢厂i是否使用;xij是从钢厂i运到节点j的钢管量 yj是从节点j向左铺设的钢管量;zj是向右铺设的钢管量
Min
i, j
(
pi
c ij
) xij
0.1 2
15
[(1
j 1
y j ) y j (1 z j ) z j ]
15
s.t. 500 f i xij S i f i , i 1,..., 7. j 1
7
xij y j z j ,
j 1,..., 15 .
cumcm2000b.lg4
性规划模型除了可以利用数学软件求解 外,讨论问题推广时应设计快速近似算法 3.一题多解讨论算法性能比较与分析

精品课件
24
大规模数据处理是近年竞赛题的 倾如:向
1. 04年A题:奥运会临时超市网点设计 2. 05年A题:长江水质的评价和预测 3. 05年B题:DVD的在线租赁
难 度逐年增大
•单向? •双向?
精品课件
2
欧拉把哥尼斯堡七桥问题转化为一个 图论上的问题:
精品课件
3
七桥问题 的
顶因
答案是 否定的 点 为






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流线网络优化的变分不等式模型与算法

流线网络优化的变分不等式模型与算法

o t i t a ie ntok h tae cm lx hp re ok .I h d l h b c v ste pi z s em l e rsta r o pe yen t rs n temoe ,te oj t e i h m e r n w w ei
ma c n e r e b t e s p y a d d ma d,a d t e c n tan s r a a iis a d rs u e s, a d thig d g e e we n up l n e n n h o sri t a e c p c t n e o r e e n t e m o e sc n e d t a ito li e aiyf r . A a e su y o o it sn d sal c t n p a h d li o v ne o av raina n qu lt o m c s td n a lg si o e lo a i l n c o
Va i to lI e a iy M o la d Al o ih o r a i na n qu l t de n g r t m f r S r a ne Ne wo k O p i i a i n t e m Li t r tm z to
Z A n, W NG Ku H NG f A n i ( col f rnp r t nadL g t s Suh et i t gU i ri , hnd 10 1 C ia Sho o Tasoti n o ii , o t sJ oo n esy C e gu60 3 , hn ) ao sc w a n v t
J n 01 u .2 1
文章 编 号 : 2822 ( 0 1 0 -4 1 7 0 5 —74 2 1 ) 30 8 - 0

网络优化图及网络(运筹学)

网络优化图及网络(运筹学)
详细描述
最短路径问题有多种算法,如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。这些算法通 过不断优化路径长度,最终找到最短路径。在现实生活中,最短路径问题广泛 应用于交通网络、通信网络和电力网络等领域。
最小生成树问题
总结词
最小生成树问题是图论中的另一个经典问题,旨在在给定连 通图中找到一棵包含所有节点且总权重最小的树。
网络优化图及网络(运筹学)
目 录
• 网络优化图概述 • 网络(运筹学)基础 • 网络优化模型 • 网络优化算法 • 网络优化实例分析 • 网络(运筹学)的未来发展与挑战
01
网络优化图概述
定义与特点
定义
网络优化图是一种数学模型,用于描 述现实世界中各种网络系统的结构和 行为。
特点
网络优化图具有节点和边的概念,能 够表示各种对象之间的关系和交互作 用,同时可以引入各种参数和约束条 件,以实现特定的优化目标。
详细描述
大数据的爆炸式增长使得传统的数据 处理和分析方法难以应对,需要采用 新的数据处理和分析技术,如分布式 计算、流处理等,以提高数据处理效 率。
人工智能与网络优化
总结词
人工智能技术的发展为网络优化提供了 新的思路和方法,可以更好地解决复杂 的问题。
VS
详细描述
人工智能技术如机器学习、深度学习等可 以用于网络优化,例如通过学习历史数据 来预测未来的流量和需求,从而更好地进 行资源调度和路径选择。
遗传算法通过模拟生物进化 过程中的自然选择和遗传机 制,不断迭代和优化种群中 的个体,最终找到最优解。
遗传算法适用于多目标优化、 约束满足问题等复杂问题,具 有较好的鲁棒性和全局搜索能
力。
05
网络优化实例分析
最短路径问题

网络优化模 型与算法-V1

网络优化模 型与算法-V1

网络优化模型与算法-V1网络优化模型与算法随着互联网技术的不断发展,网络优化问题变得越来越重要。

无论是商业领域还是科研领域,网络优化都在扮演着重要的角色。

本文将重点介绍网络优化模型与算法。

一、网络优化模型网络优化模型是指将网络中的各个元素和关系用数学模型表示出来,并根据所要优化的目标给出相应的优化模型。

常见的网络优化模型有最小生成树模型、最短路模型、网络流模型等。

1. 最小生成树模型最小生成树模型是指在一个网络中找到一棵生成树,使得这个生成树的总权值最小。

在最小生成树模型中,边的权值代表着连接两个节点的代价。

经典的最小生成树算法有Prim算法和Kruskal算法。

2. 最短路模型最短路模型是指在一个网络中找到一条路径,使得这条路径的总权值最小。

在最短路模型中,边的权值代表着从一个节点到另一个节点的距离或代价。

经典的最短路算法有Dijkstra算法和Floyd算法。

3. 网络流模型网络流模型是指在一个网络中找到一种流量分配方式,使得流量的总和最大或成本最小。

在网络流模型中,节点之间的流量代表着信息传递的速度或物质的流动量,边的容量代表着流量的上限。

经典的网络流算法有最大流算法和最小费用最大流算法。

二、网络优化算法网络优化算法是指利用数学模型和算法求解网络优化问题的方法。

不同的网络优化问题需要不同的算法。

本节将介绍一些常见的网络优化算法。

1. Prim算法Prim算法是用于求解最小生成树的一种贪心算法。

它从一个起点开始,每次找到与当前最小生成树距离最近的节点,将这个节点加入最小生成树中。

2. Kruskal算法Kruskal算法是用于求解最小生成树的一种贪心算法。

它将所有边按照权值从小到大排序,依次加入最小生成树中。

如果加入一条边会形成环,则舍弃这个边。

3. Dijkstra算法Dijkstra算法是用于求解最短路的一种贪心算法。

它从起点开始,每次找到距离起点最近的节点,并更新其它与该节点相邻的节点的距离。

2024版人工智能概述ppt课件

2024版人工智能概述ppt课件

02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度,难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失,引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符,保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声,使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中,数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据,实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域,数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型,使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式,如逻辑表示法、 语义网络、框架表示法等。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法,提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移,降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略,拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练,提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展,计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展,未来将有更 多的创新应用涌现。

2024版《dtnl》(完美版)PPT教学课件

2024版《dtnl》(完美版)PPT教学课件

02
AI与多学科交叉融合, 推动人工智能创新发展
04
THANKS
感谢观看
常用数据分析工具介绍
Excel
功能强大的电子表格程序, 内置多种数据处理和分析工 具,适合初学者和日常数据 处理需求。
Python
编程语言,拥有丰富的数据 处理和分析库(如pandas、 numpy等),适合处理大规 模数据和复杂分析任务。
R
统计编程语言,拥有广泛的 统计分析和可视化工具包, 适合统计学和数据分析专业 人士。
特征工程
了解特征工程在数据分析中的重要 性,学习如何提取和构造有意义的 特征。
数据可视化方法
常用图表类型
学习使用不同类型的图表 (如柱状图、折线图、散 点图等)进行数据可视化。
数据可视化工具
掌握常用的数据可视化工 具,如Excel、Tableau、 Power BI等。
可视化设计原则
了解数据可视化的设计原 则,如简洁明了、色彩搭 配、突出重点等,以提高 可视化效果。
多维数据可视化
运用降维技术将高维数据映射到低维空间进行可 视化。
时空数据可视化
针对具有时空属性的数据,采用地图、热力图等 方式进行展示。
大数据处理与挖掘
1 2
分布式计算框架 运用Hadoop、Spark等框架处理大规模数据集。
数据挖掘算法 应用分类、聚类、关联规则等算法挖掘数据中的 潜在价值。
3
大数据应用场景 探讨大数据在金融、医疗、教育等领域的应用实 践。
和在线课程。
Towards Data Science
专注于数据科学的博客平台,发布高 质量的教程、案例分析和行业趋势文
章。
KDnuggets
知名的数据科学社区,发布关于数据 分析、机器学习、大数据等领域的最 新资讯、教程和招聘信息。

物流网络优化的算法与模型

物流网络优化的算法与模型

物流网络优化的算法与模型随着物流业的不断发展,物流网络的优化已成为提高企业效率和降低成本的重要手段。

在实际物流网络中存在各种复杂的问题,如物流成本高、配送时间长、货物损失率高等等。

为了解决这些问题,物流网络优化算法和模型应运而生。

一、问题描述物流网络中存在各种问题,如配送路线不合理、物流成本高等。

如何优化物流网络成为了企业亟需解决的问题。

例如,在城市快递中,由于顾客购买商品后通常选择快递配送,且快递配送的时效要求较高,因此需要建立起高效的物流网络来进行商品的迅速配送。

而如何建立优秀的物流网络,是一项复杂的任务。

二、算法与模型在物流网络优化中,算法与模型是核心工具。

下面将介绍常见的一些物流网络优化算法和模型。

1、最短路径算法最短路径算法是指通过网络中确定两个节点之间的最短路径,并能够计算出最短路径的长度。

通常的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法等。

在物流网络中,最短路径算法被广泛应用于配送路线的选择上。

通过优秀的最短路径算法,物流企业可以在短时间内确定最优配送路线,降低运输成本。

2、遗传算法遗传算法是一种高精度、常用的优化算法,通常被用来解决复杂问题。

在物流网络中,遗传算法主要被应用于运输资源分配、货物运输等方面。

遗传算法基于演化规律,不断在解决问题的过程中进行迭代和试探,从而找到最优解。

因此,遗传算法在处理物流网络优化问题上有着很强的适应性和灵活性。

3、线性规划模型线性规划模型是一种常见的物流网络优化模型,它的主要思想是通过数学模型来描述物流网络的各种约束条件,并确定最优解。

在物流企业中,线性规划模型常被用于确定最优的资源配置方案。

通过该模型,物流企业可以确定最小的运输成本,提高资源利用率。

4、模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式算法,其最终的目的是寻找全局最优解。

模拟退火算法通过模拟物理过程,从而跳出局部最优解,找到全局最优解。

在物流网络优化中,模拟退火算法常被应用于运输路线的优化。

通过不断试探和迭代,模拟退火算法可以找到最优的运输路线,降低运输成本。

《神经网络优化计算》PPT课件

《神经网络优化计算》PPT课件



l k
1
y
l j
y
l j



l j

f
' (v)
k k
k
l k
1
[(dk Ok ) f '(vk )]
f '(vk )
O
d O d
前向计算
反向传播
智能优化计算
3.3 反馈型神经网络
一般结构 各神经元之间存在相互联系
分类 连续系统:激活函数为连续函数 离散系统:激活函数为阶跃函数
3.2 多层前向神经网络
3.2.1 一般结构 3.2.2 反向传播算法
3.3 反馈型神经网络
3.3.1 离散Hopfield神经网络 3.3.2 连续Hopfield神经网络 3.3.3 Hopfield神经网络在TSP中的应用
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.1 发展历史
“神经网络”与“人工神经网络” 1943年,Warren McCulloch和Walter Pitts建立了
ym 输出层
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.3 网络结构的确定
网络的拓扑结构
前向型、反馈型等
神经元激活函数
阶跃函数
线性函数
f (x) ax b
Sigmoid函数
f
(
x)

1
1 e

x
f(x)
+1
0
x
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.4 关联权值的确定
智能优化计算
第三章 神经网络优化计算

2024版全新信息与信息技术ppt课件

2024版全新信息与信息技术ppt课件
• 医疗行业:大数据在医疗行业的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源管 理等。例如,通过分析患者的基因数据和病史记录,可以对患者进行个性化治 疗方案的制定,提高治疗效果和患者生活质量。
• 零售行业:大数据在零售行业的应用包括市场趋势分析、消费者行为研究、精 准营销等。例如,通过分析消费者的购物历史和浏览行为,可以对消费者进行 精准营销和个性化推荐,提高销售额和客户满意度。
6
2024/1/26
02
CATALOGUE
计算机网络基础
7
计算机网络组成与结构
计算机网络硬件设备
计算机网络拓扑结构
包括服务器、路由器、交换机、集线 器等,以及传输介质如光纤、同轴电 缆等。
包括星型、环型、总线型、树型和网 状型等,不同的拓扑结构具有不同的 特点和适用场景。
计算机网络软件
包括操作系统、网络管理软件、网络 通信软件等,用于实现网络设备的配 置、管理和通信。
TCP协议详解
UDP协议详解
TCP协议是传输层的协议,用于提供可靠的、 面向连接的通信服务,包括三次握手、四次 挥手、滑动窗口等机制。
UDP协议是传输层的另一个协议,用于提供 无连接的、不可靠的通信服务,适用于实时 性要求较高的场景。
2024/1/26
9
网络安全与防护措施
01 02
网络安全概述
网络安全是指保护网络系统的硬件、软件和数据不受偶然的或恶意的原 因而遭到破坏、更改和泄露,确保网络系统的正常运行和数据的可用性、 完整性和保密性。
语言的使用,实现了人类之间的信息交流。
第五次信息技术革命
计算机与互联网的普及,使信息处理、存 储和传输能力得到极大提升,实现了信息 的全球化共享。
第四次信息技术革命

无线Mesh网络容量优化模型及算法研究

无线Mesh网络容量优化模型及算法研究

等机制,节点在指定的时隙或频段内进行通信,以避免数据冲突。这种算法能 够提高网络容量和性能,但需要额外的控制开销和管证无线Mesh网络容量优化模型及算法的有效性,我们设计了一系列实验 并进行了结果分析。在实验中,我们构建了一个规模为20个节点的无线Mesh 网络拓扑结构,并采用了上述介绍的信道分配算法、路由算法和MAC层算法。 通过仿真工具对网络的吞吐量、时延、能耗等性能指标进行了评估。
2、路由算法
路由算法是无线Mesh网络中另一个重要的算法。它决定了数据包的传输路径, 直接影响网络的容量和性能。在无线Mesh网络中,多跳传输是常见的传输方式, 因此路由算法需要综合考虑节点的通信距离、信道质量和节点负荷等因素。常 见的路由算法包括基于距离的路由算法、基于质量的路由算法、基于负载的路 由算法等。
基于距离的路由算法是根据节点之间的距离选择传输路径,这种算法能够降低 传输延迟,但可能增加信道竞争和干扰。基于质量的路由算法是根据节点之间 的信道质量选择传输路径,这种算法能够提高网络容量的可靠性,但可能增加 传输延迟。基于负载的路由算法是根据节点的业务负荷选择传输路径,以平衡 网络负载,提高网络容量。
谢谢观看
无线Mesh网络容量优化模型
无线Mesh网络是一种基于无线技术的网络架构,具有高可靠性和低成本的优势。 网络中的节点通过无线链路相互连接,形成多跳网络拓扑结构。在这种网络中, 信道传输模型和用户分布情况对网络容量有重要影响。为了优化网络容量,需 要综合考虑这些因素以及网络拓扑结构。
在无线Mesh网络中,优化模型可以分为两种:单信道模型和多信道模型。单信 道模型是指所有节点共享同一信道进行通信,而多信道模型是指每个节点拥有 多个独立信道进行通信。在单信道模型中,信道竞争和干扰是影响网络容量的 主要因素,而在多信道模型中,可以通过信道分配算法优化网络容量。

网络优化模型与算法

网络优化模型与算法

5 A 7
B
6 4
D
6
4
C
F
5 3 E 1
11
例:计划评审技术, 即PERT(Project Evaluation & Review Technique), 又称网络计划技术或统筹法)
大型复杂工程项目(Project)往往被分成许多子项目,子项目之 间有一定的先后顺序(偏序)要求, 每一子项目需要一定的时间 完成. PERT网络的每条弧表示一个子项目,如果以弧长表示每 一子项目需要的时间,则最早完工时间对应于网络中的最长路 (关键路线). 工程上所谓的关键路线法(CPM: Critical Path Method)基本上也是计划评审技术的一部分.
两种运输方式(铁路/公路)混合最短路问题 是普通最短路问题的变种,需要自己设计算法
26
铁路/公路混合运输最短路问题
最小运费矩阵算法(四川大学/清华大学等队) Dijkstra算法 或 Floyd-Warshall算法 • 铁路最短路问题
最短路 ==〉铁路最小运费矩阵
• 公路最短路问题
最短路 ==〉公路最小运费矩阵
图论: 图的性质 组合数学 网络优化: 与(赋权)图有关的优化问题 组合优化
4
Optimization Tree /otc/Guide/OptWeb/
5
网 络 优 化简介
网络优化模型 网络优化算法及其复杂性
主要参考书: • 谢金星 、邢文训,《网络优化》 ,清华大学出版社,2000 年8月;2003年9月。 • Ahuja, R. K., Magnanti T. L., Orlin J. B. Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Prentice Hall, 1993: Englewood Cliffs, New Jersey.

网络优化模型与算法

网络优化模型与算法

云计算网络优化
数据传输优化
采用压缩、缓存等技术减少数据 传输量,提高数据传输速度,降
低网络延迟。
虚拟机调度优化
根据虚拟机的资源需求和负载情 况,动态调整虚拟机的部署和调 度策略,提高云计算平台的整体
性能。

网络服务质量保障
通过监测和分析网络性能数据, 及时发现和解决网络瓶颈和问题, 保障云计算服务的稳定性和可用
路由优化模型
01
路由优化模型定义
路由优化模型是用于描述网络路由选择的一种数学模型,旨在寻找最优
路径,提高网络传输效率。
02
路由优化模型的目标
路由优化模型的目标是寻找最优路径,以最小化传输延迟、丢包率和能
耗等指标。
03
路由优化模型的算法
路由优化模型的算法主要包括最短路径算法、最小生成树算法和多路径
路由算法等。这些算法通过寻找最优路径,提高网络传输效率和可靠性。
在网络优化中,遗传算法可以用于解决路由选择、流量分配、频谱分配等问题,通 过不断迭代和优化,找到满足网络性能要求的最佳方案。
遗传算法具有全局搜索能力强、能够处理多目标优化问题的优点,但也存在计算量 大、容易陷入局部最优解的问题。
模拟退火算法
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法,通过 模拟系统降温和能量最小化的过程来寻找最优解。
THANKS
感谢观看
拥塞控制模型
拥塞控制模型定义
拥塞控制模型是用于描述网络拥塞控制的一种数学模型, 旨在避免网络拥塞,保持网络稳定。
拥塞控制模型的目标
拥塞控制模型的目标是预防和缓解网络拥塞,保持网络稳 定,提高网络吞吐量和可靠性。
拥塞控制模型的算法
拥塞控制模型的算法主要包括流量控制、速率控制和队列 管理算法等。这些算法通过控制网络流量和速率,缓解网 络拥塞,保持网络稳定。

运输网络优化的算法与模型

运输网络优化的算法与模型
运输网络优化算法与模型
汇报人:可编辑 2024-01-06
目录
• 运输网络优化概述 • 线性规划算法 • 非线性规划算法 • 启发式算法 • 元启发式算法 • 多目标优化算法
01
运输网络优化概述
定义与目标
定义
运输网络优化是指通过数学模型和算法,对运输网络进行优化,以实现运输成本降低、运输效率提高、运输过 程环保等目标。
运输网络优化问题通常涉及到如何选择最佳的 运输路径、分配运输量以及选择运输方式等, 以最小化运输成本或最大化运输效率。
线性规划算法可以用于解决这些问题,通过建 立相应的线性方程组来表示运输网络优化问题 ,并求解得到最优解。
在实际应用中,线性规划算法可以用于车辆路 径问题、货物配载问题、物流配送问题等。
缺点
非线性规划算法的求解过程通常比较复杂,需要大量的计算资源和时间;同时 ,对于大规模问题,非线性规划算法可能面临计算瓶颈和收敛困难等问题。
04
启发式算法
启发式算法简介
启发式算法是一种基于经验和 直观的求解方法,通过模拟或 借鉴人类的决策过程来寻找问 题的近似解。
它通常比精确算法更高效,适 用于大规模、复杂的问题。
03
动态规划
将问题分解为若干个子问题,通 过求解子问题的最优解来得到原 问题的最优解。
04
优化算法的应用场景
物流配送
优化车辆路径、货物配载、配送中心选址等 问题。
城市交通
优化航班计划、航线规划、机场调度等问题 。
航空运输
优化公交线路、出租车调度、交通信号灯控 制等问题。
铁路运输
优化列车运行计划、车站调度、货物配载等 问题。
目标
运输网络优化的目标是提高运输网络的效率、降低运输成本、减少运输过程中的环境污染、提高运输安全性等 。

基于可靠度的城市道路网络优化模型与算法

基于可靠度的城市道路网络优化模型与算法

合理 路径 是 由多条 路 段 串联 而成 , 理 路 径 合 可靠 度应 为合 理路 径 中所有路 段 可靠 度之 积 , : 即
1 路 网 可靠 度
路 网可靠度 是整 个 道路 网络 可靠 性 的度量 指
标 , 反 映 了 整 个 路 网 的 运 行 质 量 和 畅 通 水 平 ] 它 。
收 稿 日期 : 0 0 0 — 8 2 1 - 40 修 回 日期 : o o 0 — 1 2 1 6 0
R 一1 r 7。 [
n∈ S
() 3
式 中: S为合 理路 径所 有 路 段 的集 合 ;a为路 段 a r
的可 靠度 。
作者简介 : 宋
程 ( 9 3 , 士 , 理 工 程 师 . 究 方 向 : 通 模 型 研 究 与 应 用 . mals l 8 @ 1 3 c m 18)硕 助 研 交 E i c 93 6 .o :
关 键 词 可 靠 度 ; 市 道 路 网 络 优 化 ; 层模 型 ; 传 算 法 城 双 遗
中 图 分 类 号 : 9 U4 1 文献标 志码 : A D :0 3 6 /. S N 6 44 6 . 0 0 0 . 1 OI 1 . 9 3 J I S 1 7 — 8 1 2 1 . 3 0 2
5 2
交 通 信 息 与 安全
21 第 3 0 O年 期
第 2 8卷
总 1 5期 5
1 3 路 段 可 靠 度 .
个 人 出行单 位时 间价值 可 按 通性 就可 以 了 , O 对 还 必 须 考 虑 各 条合 而 D 理路 径 的流量 负 荷情 况 , 与并 联 结 构 的物 流 系 这 统相似, 因此 , 可参 照物 流系统 可 靠度 l 的计 算 方 _ 7 法 求解 O D对 可靠 度 。
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– Minimum Spanning Tree (最小(生成)树)
– Minimum Arborescence (最小树形图)
– Shortest Path
(最短路)
– Maximum Flow
(最大流)
– Minimum Cost Flow – Matching
(最小费用流) (匹配)
– ……
• Some Modeling Examples
5
B6D
(开始) A
4 4
7
5
C 3E
6
F (结束) 1
项目网络不含圈(其最长路网络问优题化模和型与最算法短路问题都是可解的)12
例:最大流 / 最小费用流
从甲地到乙地的公路网纵横交错,每天每条路上的通 车量有上限. 从甲地到乙地的每天最多能通车多少辆?
5
B6D
(甲) A
4 4
7
5
C 3E
6
F (乙) 1
特殊的最小费
S
T
用流问题
(二部图,
|S|=M, |T|=N)
网络优化模型与算法
14
网络优化问题的例子
网络优化模型
网络优化算法及其复杂性
主要参考书:
• 谢金星 、邢文训,《网络优化》 ,清华大学出版社,2000 年8月;2003年9月。
• Ahuja, R. K., Magnanti T. L., Orlin J. B. Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Prentice Hall, 1993: Englewood Cliffs, New Jersey.
弧 a1(v1,v2) a2 (v1,v2) a3 (v2,v3)
a4 (v3,v4) a (v ,v) 5 网络优4化模型1与算法 a6 (v3,v3)
7
网络优化问题的例子
例: 公路连接问题
某一地区有若干个主要城市,现准备修建高速公路 把这些城市连接起来, 使得从其中任何一个城市 都可以经高速公路直接或间接到达另一个城市. 假 定已经知道了任意两个城市之间修建高速公路的成 本,那么应如何决定在哪些城市间修建高速公路, 使得总成本最小?
网络优化模型与算法
2
网络优化简介
• 网络:网络社会 ---- 计算机信息网络?
电话通信网络
运输服务网络
能源和物质分派网络 人际关系网络 等等
网络优化就是研究如何有效地计划、管理和控制
网络系统,使之发挥最网络大优化的模型社与算会法 和经济效益
3
网 络 优 化简介
• 优化(Optimization) : 从若干可能的方案中寻求某 种意义下的最优方案
• 网络(Network):数学模型、数学结构 ---- 图
• 网络优化就是研究与(赋权)图有关的最优化问题
• 与图论有联系,也有区别(侧重点不同)
图论: 图的性质
网络优化: 与(赋权)图有关的优化问题
组合数学
网络优组化模合型与优算化法
4
Optimization Tree
网络优化模型与算法
5
网 络 优 化简介
C13
R3
R1


C12
C24

R2
R4
网络优化模型与算法
9
最小树形图 – 例
例: 信息传播
➢“直接方式”:总经理直接传达; ➢“接力方式”:总经理只给某些部门经理打电话,而让这 些得到信息的部门经理打电话将信息进一步传达给其他某些 部门经理,依此类推,最后将信息传达到所有部门经理. 如何决定传达信息的途径?
✓ 信息传播是有向的,有一个“根”。 ✓ 信息传播途径(忽略方向时)是一棵树。
以上结构称为树形图,上面这样一类问题称为最小树形图问题.
网络优化模型与算法
10
网络优化问题的例子
例 最短路问题(SPP-Shortest Path Problem) 一名货柜车司机奉命在最短的时间内将一车货物从甲地运 往乙地. 从甲地到乙地的公路网纵横交错,因此有多种行车 路线,这名司机应选择哪条线路呢?假设货柜车的运行速 度是恒定的,那么这一问题相当于需要找到一条从甲地到 乙地的最短路.
1 1
2
最小(生成)树
7
6
3
3 8
5
4
也称为
4
5
最小(支撑)树
2
网络优化模型与算法
8
网络优化问题的例子
例: 二维矩阵数据存贮问题
某些蛋白质的氨基酸序列差异不多,如果用二维矩阵 的每一行记录一种蛋白质氨基酸序列,行与行之间的 差异很小. 其中一种方法是只存贮其中一行作为参照行, 再存贮行与行之间的一部分差异信息,使得我们可以 在需要时根据参照行生成所有其它行的元素.
考虑每条路上的通行成本,如何确定某个车队的具体行
Hale Waihona Puke 车路线,使总成本最小?网络优化模型与算法
13
网络优化问题的例子
例: 运输问题(Transportation Problem)
某种原材料有M个产地,现在需要将原材料从产地运往N个 使用这些原材料的工厂. 假定M个产地的产量和N家工厂的 需要量已知,单位产品从任一产地到任一工厂的的运费已 知,那么如何安排运输方案可以使总运输成本最低?
5
B6D
A
4 4
7
5
C 3E
6
F 1
网络优化模型与算法
11
例:计划评审技术, 即PERT(Project Evaluation & Review Technique), 又称网络计划技术或统筹法)
大型复杂工程项目(Project)往往被分成许多子项目,子项目之 间有一定的先后顺序(偏序)要求, 每一子项目需要一定的时间 完成. PERT网络的每条弧表示一个子项目,如果以弧长表示每 一子项目需要的时间,则最早完工时间对应于网络中的最长路 (关键路线). 工程上所谓的关键路线法(CPM: Critical Path Method)基本上也是计划评审技术的一部分.
网络优化 模型与算法
Network Optimization: Models & Algorithms
2004年7月~8月 ---- 江西 庐山
Email:
网络优化模型与算法
1
Outline
• What is Network Optimization?
• Typical Models & Algorithms
《网络优化》或《网络流》(Network Flows)
或《网络规划》(Ne网tw络优o化r模k型P与算ro法gramming)
6
图与网络 – 基本概

a5
a2
a3
a4
v1
v2
v3
v4
v5
a1
a6
图G=(V,A),其中顶点集V= {v1,v2,v3,v4,v5}
弧集A= {a1,a2,a3,a4,a5,a6}
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