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运筹优化

运筹优化(Operations Research & Optimization)是研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。


算法目录

建模方法

主题说明链接
整数规划建模技巧逻辑约束、二选一、指示约束、布尔运算的线性化等查看

经典问题数学模型

问题说明链接
指派问题N 对 N 一一指派;二部图匹配、0–1 模型;匈牙利算法与图解示例查看
最短路问题 最短路;IP/LP 模型与整数最优解性质查看
最大流问题源汇网络、表 2.1 油运例;图 2.4/2.5;LP 与一般形查看
最优整数解特性与幺模矩阵凸包与整数性;幺模/全幺模定义与定理 2.4.1–2.4.3查看
多商品网络流问题;LP (1)–(4);图 2.13 示例网络查看
多商品流运输问题MCNF 在直接配送、二部 上的退化;LP (1)–(5);去容量、单商品则退化为运输问题 TP (6)–(9)查看
设施选址问题选址-分配;图 2.17 多/少设施权衡;UFLP 目标 (1) 与约束 (2)–(4)查看
旅行商问题问题陈述与 TSP 建模方法 1–3;SEC (1)–(5)、MTZ (6)–(8)、拆点 (9)–(13)、1-tree+STSP (14)–(18)查看
车辆路径问题背景;CVRP (1)–(9) 含 MTZ 累计载重 (6)–(8);VRPTW 叠加 (10)–(12)(查看

精确算法

总览:方法关系与阅读顺序 →

算法说明链接
单纯形法(Simplex Method)线性规划顶点迭代;正文含对偶单纯形骨架;LP 松弛与列生成主问题的经典内核查看
改进单纯形法(Revised Simplex)不显式存表的修正单纯形;、定价、比值与基逆/LU 更新概要查看
分支定界(Branch and Bound)求解整数规划的经典方法,通过分支和定界剪枝搜索解空间查看
分支切割(Branch and Cut)在分支定界基础上加入割平面,加速收敛查看
列生成(Column Generation)求解大规模线性规划,按需生成变量列查看
分支定价(Branch-and-Price)分支定界与列生成的结合,求解大规模整数规划查看
分支定价切割(Branch-Price-and-Cut, BPC)在分支定价各节点上加入有效不等式(割)以收紧 LP 界查看
Dantzig-Wolfe 分解(Dantzig–Wolfe Decomposition)将问题分解为主问题和子问题,利用块角结构查看
Benders 分解(Benders Decomposition)将混合整数规划分解为主问题和子问题,通过割平面迭代查看
拉格朗日(Lagrangian Relaxation)通过松弛复杂约束,将问题分解为易求解的子问题查看

启发式算法

总览:分类与三类的边界 →

子类说明链接
基础启发式(Simple Heuristics)问题特化的构造/贪心/单阶段局部搜索等,常作初始解与热启动;子篇见下表总览
元启发式(Metaheuristics)通用高层迭代框架;已写 模拟退火禁忌搜索遗传算法变邻域搜索ILS/迭代局搜贪婪随机自适应搜索过程(GRASP)粒子群蚁群ALNS/自适应大邻域,其余见元启发式页查看
超启发式(Hyper-heuristics)在启发式算子/邻域层做选择或生成,强调与问题解耦、可迁移查看
子篇(基础启发式)说明链接
贪心(构造式)逐步取当前最好一步的构造,不回溯查看
插入启发式将客户逐点插入弧上,兼容 TSP/带约束 VRP查看
Clarke–Wright 节约CVRP 边合并、按 savings 从大到小并线查看
爬山邻域内只接受改进、至局部最优查看
2-opt / 3-opt / k-opt路径边交换邻域,常用局搜子过程查看

图算法

算法说明链接
Dijkstra非负权图上的单源最短路,贪心+优先队列查看
Bellman-Ford一般边权单源最短路、负边与负圈检测查看

:为与侧栏一致,docs/or-opt/ 下已按 modeling(建模)、classic-models(经典问题数学模型)、exact(精确算法)、heuristics(启发式,内含 simple / meta)、graph(图算法)分文件夹存放,便于在仓库中浏览。

主要参考文献

《运筹优化常用模型、算法及案例实战》可作为扩展阅读与部分记号称谓、图号的来源之一。本站 docs/or-opt/ 内各页叙述与公式以自洽、可单页阅读为优先;不依赖对某一本书的式号、图号才能理解正文。若引用本站内容作学术输出,请按你所在单位要求标注出处,并尊重他人著作与版权。


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