کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6896581 1446004 2015 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A bi-objective column generation algorithm for the multi-commodity minimum cost flow problem
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم تولید ستون دوگانه برای حداقل هزینه چند کالای
کلمات کلیدی
جریان شبکه، مشکل کم هزینه هزینه چند منظوره بی اهمیت، تجزیه دانتزیگ وولف، نسل ستون، روش ساده بی هدف،
ترجمه چکیده
ما الگوریتم تولید ستون را برای حل یک مسئله کم هزینه هزینه چند منظوره دوبعدی ارائه می کنیم. این روش بر مبنای روش ساده دو بعدی و تجزیه دانتیگ و ولف است. این روش با بهینه سازی مشکل با توجه به هدف اول، یک مسئله جریان چند کالای مورد نظر است که با استفاده از تجزیه دانتزیگ و ولف حل می شود. سپس، همانند روش ساده ساده دو هدفه، الگوریتم ما یک بار از یک نقطه غیر افراطی غالب به یک بعدی، با یافتن متغیرهای ورودی با حداکثر نسبت بهبود هدف دوم نسبت به خراب شدن اولین هدف حرکت می کند. روش ما این مشکل را به یک مسئله اصلی دوبعدی بر سر مجموعه ای از محدودیت های ظرفیت و چندین مسئله خطی تقریبی خطی تقسیم می کند که در هر مجموعه ای از محدودیت های حفاظت جریان شبکه. مشکل اصلی به طور خلاصه به روز رسانی ضریب هزینه برای مشکلات زیر کسری است. بر اساس این ضرایب هزینه، یک راه حل بهینه از هر زیر مشکل به دست می آید. راه حل با بهترین نسبت عددی نسبت به تمام زیر مشکلات نشان دهنده متغیر ورودی برای استاد است. الگوریتم متوقف می شود زمانی که هیچ متغیر ورودی وجود ندارد که می تواند هدف دوم را با بدتر شدن هدف اول بهبود دهد. این بدان معنی است که تمام موارد غلط غلط از مشکل اصلی به دست می آید. ما در مورد عملکرد الگوریتم در چندین پرونده شبکه دو هدفه با ویژگی های مختلف و تعداد مختلف کالاها گزارش می کنیم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
We present a column generation algorithm for solving the bi-objective multi-commodity minimum cost flow problem. This method is based on the bi-objective simplex method and Dantzig-Wolfe decomposition. The method is initialised by optimising the problem with respect to the first objective, a single objective multi-commodity flow problem, which is solved using Dantzig-Wolfe decomposition. Then, similar to the bi-objective simplex method, our algorithm iteratively moves from one non-dominated extreme point to the next one by finding entering variables with the maximum ratio of improvement of the second objective over deterioration of the first objective. Our method reformulates the problem into a bi-objective master problem over a set of capacity constraints and several single objective linear fractional sub-problems each over a set of network flow conservation constraints. The master problem iteratively updates cost coefficients for the fractional sub-problems. Based on these cost coefficients an optimal solution of each sub-problem is obtained. The solution with the best ratio objective value out of all sub-problems represents the entering variable for the master basis. The algorithm terminates when there is no entering variable which can improve the second objective by deteriorating the first objective. This implies that all non-dominated extreme points of the original problem are obtained. We report on the performance of the algorithm on several directed bi-objective network instances with different characteristics and different numbers of commodities.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 244, Issue 2, 16 July 2015, Pages 369-378
نویسندگان
, , ,