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我正在尝试找到一种最优算法,该算法可以在覆盖所有元素的同时找到元素总和最低的最大子集。
例如:- 假设 A B C 是零售商,W X Y Z 是产品,目标是尽量减少访问次数并降低价格。
A B C
W 4 9 2
X 1 3 4
Y 9 3 9
Z 7 1 1
So it appears my top two choices are
a) B:{XYZ} - 7 C:{W} - 2
b) C:{WXZ} - 7 B:{Y} - 3
So a) is picked because since it has a lower cost, i.e 9.
这个问题看起来和顶点覆盖等线性规划算法类似,但是我想不出正确的一个。
更新:
看来我需要添加一个额外的变量。介绍 t。如果访问最少的零售商和下一个最少的零售商的成本 > t,则选择下一个前者。
Continuing with the example.
say t = 5,
The largest subset containing all elements would be B:{WXYZ} with a cost of 16.
The next largest subset(s) is B:{XYZ} - 7 C:{W} - 2 with a cost of 9.
t = 16 - 9 > 5. So we pick B:{XYZ} - 7 C:{W} - 2
but if we did A:{X}, B:{Y}, C:{WZ} - 5, t = 9 - 5 < 5.
So B:{XYZ} - 7 C:{W} - 2 is picked
真的,我只是感兴趣是否已经有适合这种模式的算法。我不可能是第一个需要这种优化的人。
最佳答案
您有两个目标 - 1. 最大限度地降低产品的总成本,以及 2. 最大限度地减少访问的商店数量。 (@btilly 的评论正确地展示了两个相互竞争的解决方案。)
在这些类型的整数规划问题中,多个目标相当普遍。 See MCDM .要解决此问题,您需要有两种 类型的费用(您目前只有一种。)
C_rp
C_r
直觉:如果 C_r 非常高,那么我们将从一家零售商处购买所有产品。如果 C_r 很小,那么我们会去多家零售商,从最便宜的零售商那里购买。
您的问题可以建模为“Assignment Problem”的变体。另外,如果您需要更多引用资料,请阅读所谓的fixed-charge transportation problems
(FCTP)。 (访问零售商一次需要支付固定费用。)
接下来是整数规划公式:
决策变量
Binary
X_rp = if product p is purchased from retailer r, 0 otherwise
Y_r = 1 if retailer r is visited, 0 otherwise
目标函数
Min C_rp X_rp + C_r Y_r
约束
(Sum over r) X_rp = 1 for all p (Every product must be bought from some retailer)
接下来,我们需要确保 Y_r 为 1,即使对于该零售商的 X_rp 之一为 1。通常情况下,我们会求助于大 M 方法,但在这个问题上它更容易。
X_rp <= Y_r for all p, for all r.
如果任何 X 变量变为 1,则迫使 Y_r 变为 1。模型将支付价格 C_r。
要求解,您可以使用任何 LP 求解器。好消息是问题具有完整性属性,这意味着即使使用线性规划求解技术,整数解也会自然出现。
希望对您有所帮助。
关于algorithm - 需要一种算法来找到元素子集中的最小成本,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17312261/
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