Fast metaheuristics for the discrete (r|p)-centroid problem

Давыдов, И. А.; Kochetov, Yury; Mladenović, Nenad; Urošević, Dragan

doi:10.1134/s0005117914040080

Cited by 41 publications

(24 citation statements)

References 14 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Đã có nhiều thuật toán đề xuất cho bài toán này [1], [3][4][5], [7], [9], [13], [18]. Đặc biệt, Davydov cùng các cộng sự [9] theo tiếp cận metaheuristics đã đề xuất 2 thuật toán VNS (Variable Neighborhood Search) và STS (Stochastic Tabu Search) giải gần đúng nhanh bài toán của Trước, trong đó họ dùng phần mềm CPLEX (một phần mềm của IBM cung cấp nhằm giải các bài toán quy hoạch tuyến tính) để tìm lời giải tối ưu cho Sau mỗi khi biết các cơ sở của Trước; Alekseeva cùng các cộng sự [2] phát triển thuật toán IM giải đúng bài toán Trước, trong đó cũng sử dụng phần mềm CPLEX cho toán Sau.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

“…Kết quả thực nghiệm so sánh với các thuật toán VNS và STS [9], IM [2] trên bộ dữ liệu Euclidean và Uniform [19] cho thấy ưu điểm nổi trội của thuật toán mới.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

“…Bài toán ( | )-trung tâm rời rạc được phát biểu như sau xem [2], [9], [18] . Doanh thu của Trước sẽ là ∑ ∑ còn doanh thu của Sau sẽ là ∑ ∑ Yêu cầu bài toán là tìm ra tập cơ sở cho Trước sao cho lợi nhuận của nó nhận được nhiều nhất cho dù Sau có lựa chọn cơ sở nào đi nữa.…”

Section: Phát Biểu Bài Toánunclassified

“…Gần đây, Davydov cùng các cộng sự [9] đã đề xuất 2 thuật toán metaheuristics VNS và STS giải gần đúng nhanh bài toán Trước; lekseeva cùng các cộng sự [1] đã đề xuất 2 thuật toán metaheuristics IEM và MEM giải đúng bài toán cho Trước, sau đó cách phát triển thuật toán IM [2] hiệu quả hơn các phương pháp đã biết trước đó. Các thuật toán này đều giải bài toán quy hoạch 2 mức nhờ dùng phần mềm CPLEX để tìm lời giải tối ưu cho Sau mỗi khi biết các cơ sở của Trước.…”

Section: Một Số Vấn đề Liên Quanunclassified

“…Để đánh giá chất lượng lời giải của thuật toán ACO-Sau, chúng tôi tiến hành chạy thử nghiệm thuật toán ACOSau so sánh kết quả của thuật toán với kết quả của phần mềm thương mại CPLEX của IBM được công bố trong [9] và nhận thấy rằng thuật toán ACO-Sau cho kết quả chính xác như phần mềm CPLEX với sai số xấp xỉ bằng 0. …”

Section: Aco-sauunclassified

See 4 more Smart Citations

MỘT THUẬT TOÁN HIỆU QUẢ DỰA TRÊN GIẢI THUẬT TỐI ƯU ĐÀN KIẾN GIẢI BÀI TOÁN r|p TRUNG TÂM

Quang¹,

Huan²,

Thanh³

2017

Fair - Nghiên Cứu Cơ Bản Và Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin - 2016

View full text Add to dashboard Cite

Từ khóa-thuật toán ACO, tìm kiếm địa phương, (r|p)-trung tâm. I. GIỚI THIỆUBài toán | )-trung tâm ( | )-centroid) lần đầu tiên được Hakimi [11] nghiên cứu dưới dạng bài toán rời rạc, có thể phát biểu như sau. Cho một tập hữu hạn các địa điểm có thể chọn để đặt các cơ sở dịch vụ và một tập hữu hạn của các vị trí của khách hàng, ma trận ) là khoảng cách từ khách hàng tới cơ sở , các giá trị xác định lợi nhuận của một cơ sở thu được trong việc phục vụ khách hàng . Hai công ty/người chơi Trước và Sau sẽ mở các cơ sở kinh doanh tại các điểm của tập . Đầu tiên, người chơi Trước mở cơ sở. Biết được quyết định của Trước, Sau sẽ chọn để mở ra cơ sở. Mỗi khách hàng sẽ chọn ra cơ sở gần họ nhất trong số cơ sở của cả hai người chơi đã mở ra như là nhà cung cấp cho mình. Kết quả là tập khách hàng sẽ được chia thành hai phần: tập khách hàng lựa chọn Trước và tập khách hàng lựa chọn Sau. Bài toán đặt ra là tìm ra vị trí đặt cơ sở cho Trước để đạt tối đa nhất lợi nhuận dưới sự phản ứng mạnh mẽ nhất có thể của Sau.Hiện nay, các nghiên cứu cơ bản của bài toán này có thể được phát triển thêm nhiều biến thể [8] Tabu Search) giải gần đúng nhanh bài toán của Trước, trong đó họ dùng phần mềm CPLEX (một phần mềm của IBM cung cấp nhằm giải các bài toán quy hoạch tuyến tính) để tìm lời giải tối ưu cho Sau mỗi khi biết các cơ sở của Trước; Alekseeva cùng các cộng sự [2] phát triển thuật toán IM giải đúng bài toán Trước, trong đó cũng sử dụng phần mềm CPLEX cho toán Sau. Kết quả thực nghiệm cho thấy ưu điểm của các thuật toán này so với các thuật toán đã biết trước đó.Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất thuật toán t m kiếm địa phương dựa trên giải thuật tối ưu đàn kiến CO) để giải bài toán ( | ) trung tâm đồng thời cho cả Trước và Sau mà không dùng CPLEX. Kết quả thực nghiệm so sánh với các thuật toán VNS và STS [9], IM [2] trên bộ dữ liệu Euclidean và Uniform [19] cho thấy ưu điểm nổi trội của thuật toán mới.Ngoài phần kết luận, phần còn lại của bài báo được tr nh bày như sau: mục II phát biểu bài toán ( | )-trung tâm và một số vấn đề liên quan; thuật toán đề xuất được giới thiệu trong mục III; mục IV, chúng tôi tr nh bày kết quả các thử nghiệm so sánh với các thuật toán đã nêu với các bộ dữ liệu khác nhau theo các công bố tương ứng) lấy từ thư viện [19]. Xét một đồ thị hai phía đầy đủ có trọng số , trong đó tập đỉnh biểu diễn tập hợp các địa điểm cơ sở tiềm năng mà 2 người chơi Trước và Sau có thể lựa chọn để mở cơ sở, tập đỉnh biểu diễn tập khách hàng, là tập các cạnh có độ đo khoảng cách tương ứng , mỗi có trọng số ( ) ứng với doanh thu mà cơ sở nhận được nếu khách hàng này chọn cơ sở làm nhà cung cấp. Biết rằng

show abstract