[发明专利]一种基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法

摘要

本发明涉及一种基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法。该方法嵌套使用内外两个随机优选装置求解网络最小化弥补问题，将内部优选装置作为外部优选装置的过程调用，每次迭代调用内部优选装置选取某个松弛子空间的最优对象，依据有效性判定和代价判定更新整体最优对象，达到快速渐近优化的效果。求解速度快，由于每轮都是在松弛的随机子空间中寻找最优的弥补措施，搜索的规模远远小于弥补措施空间，节约了大量的计算资源，使得在有限的资源下，快速求解渐进最优弥补措施成为可能。

主权项

基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：外部初始化：轮指针Round＝0，结果指针Result＝0；步骤2：渐近最优化，具体包括：步骤201：内部初始化：点数指针Flag＝0，子空间最优指针Min＝2n‑1；步骤202：内部优选：在全措施空间中随机选取Flagmax个弥补措施，从中选取代价最小的弥补措施Min；步骤20201：产生一个随机弥补措施赋给临时措施指针Temp；步骤20202：比较Temp的代价Cost(Temp)和Min的代价Cost(Min)，若Cost(Temp)＜Cost(Min)，则更新子空间最优指针Min＝Temp；步骤20203：点数指针Flag自加1，若Flag＜最大点数Flagmax，则转步骤20201；否则，转20301；步骤203：结果更新：依据对Min的有效性判定和代价判定更新结果指针，若Min为有效措施，并且代价比Result更小，则更新结果指针Result＝Min；步骤20301：依据有效性判定函数G(·)，判定弥补措施Min的有效性，若G(Min)等于0，即弥补措施Min有效，转20302；否则，转204；步骤20302：比较Min的代价Cost(Min)与Result的代价Cost(Result)，若Cost(Min)＜Cost(Result)，则更新结果指针Result＝Min；转至步骤204；步骤204：轮控制：轮指针Round自加1，若轮指针Round小于最大轮数Roundmax，则转至步骤201；否则，结束。