Задачи о покрытии и упаковке
Многие задачи размещения и задачи календарного планирования могут быть сформулированы в виде задач о покрытии множества, об упаковке множеств или о разбиении множества. Ниже сформулированы три различных вида задач о покрытии и упаковке. Для данных
a) конечного множества элементов
,
b) семейства
подмножеств
с прибылью (или расходами)
, связанными с каждым членом
,
найти набор
членов
, максимизирующий прибыль (или минимизирующий расходы), при этом каждый элемент
находится в
(P1) самое большее в одном члене
(задача об упаковке);
(P2) по крайней мере в одном члене
(задача о покрытии);
(P3) точно в один член
(задача о разбиении множества).
Три задачи (P1), (P2) и (P3) формулируются в виде задач целочисленного линейного программирования.
Пусть
‑ матрица
:

Введем решающие переменные
:

Тогда задача (P2) о покрытии имеет вид:

при ограничениях


Задача (P1) об упаковке имеет вид:

при ограничениях


Задача (P3) о разбиении множества имеет вид:

при ограничениях


Очевидно, что решение задачи о разбиении является так же решением задачи о покрытии, но обратное, вообще говоря, неверно. Задача о разбиении может не иметь решения при разрешимой задаче о покрытии.
Пример. Пусть
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
.
Здесь
Составим матрицу
:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
| ||||||||||
| ||||||||||
| ||||||||||
| ||||||||||
|
В каждой строке матрицы А содержится хотя бы одна единица, поэтому задача имеет решение.
Оптимальное покрытие образуют наборы множеств
и другие; число подмножеств в оптимальном покрытии равно трем. Среди приведенных наборов нет ни одного такого, чтобы в нем были лишь попарно непересекающиеся подмножества.
В рассмотренном примере задача о разбиении неразрешима. Если положить
, то задача разбиения имеет несколько решений; приведем некоторые из них:
.
Вместе с множеством
решение образует любая пара непересекающихся множеств
и
таких, что
.
Это такие пары:
Других оптимальных (и допустимых) решений нет. Все допустимые решения оптимальны.
Задача о разбиении часто встречается при решении различных задач дискретной оптимизации. Так, она используется при решении симметричной задачи коммивояжера с большим числом городов.
Дата добавления: 2016-06-05; просмотров: 2119;











