[发明专利]一种求解多商品流最大并发流的流偏差方法有效
申请号: | 201810965570.2 | 申请日: | 2018-08-23 |
公开(公告)号: | CN109120534B | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 张宇;郭彦涛;陈延祥;安旭溟;王亚东;安建平;卜祥元 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
主分类号: | H04L12/751 | 分类号: | H04L12/751 |
代理公司: | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人: | 王民盛 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种求解多商品流最大并发流的流偏差算法,属于多商品流问题及通信网络路由技术领域。核心思想是先以较大的步长进行迭代,在接近最优解时,采用慢速迭代来保证算法精确度。包括:1)建立问题模型;2)初始化问题模型;3)初始化多商品流变量2和3、快速迭代指示变量、多商品流流量及内循环迭代次数;4)均分平衡已有的多商品流流量,包括A)求解最小代价流及生成多商品流;B)求解平衡后的多商品流;C)多商品流的均衡度满足退出条件跳至5)否则跳A);5).判断是否已得到满足精度要求的解,若是结束本算法,否则跳至3)。本发明能在不损失计算精度条件下,显著降低运算复杂度,快速得到满足要求的路由。 | ||
搜索关键词: | 一种 求解 商品 最大 并发 偏差 方法 | ||
【主权项】:
1.一种求解多商品流最大并发流的流偏差算法,其特征在于:核心思想是:先以较大的步长进行迭代,在接近最优解时,采用慢速迭代来保证算法的精确度;包括如下步骤:步骤一、建立本流偏差算法针对的问题模型;问题模型基于图G,该图G有n个节点,m条边,第e条边对应容量ue;其中,e的变化范围为1到m;给定k种商品,其中第j种商品对应一个源节点sj,一个目的节点tj和一个需求量dj,1≤j≤k;其中,需求量dj的含义是dj单位流量;令Pj表示从sj到tj的所有路径集合,Pe,j表示Pj中包含边e的那一部分路径;其中,
问题模型为(1)所示的线性问题:
其中,γ为非负的实数值,表示从sj到tj路径上通过γdj的流量;Γ*为要求得的γ的最大值;xp是路径p对应的流量;通过给定∈>0,∈‑近似解是指求得一个γ,使得γ≥(1‑∈)Γ*;对于一个流x,如果存在一个非负的γ能满足公式(1)中优化问题的限制条件,则称这个流x是可行的,具体为:对于给定的流x,x的负载表示为(2):λ(x)=maxλe(x) (2)其中,“流x是可行的”限制条件为当且仅当λ(x)≤1;公式(2)中,λe(x)表示流x在边e上的负载,表达式为(3):
步骤二、对步骤一建立的问题模型进行初始化,具体包括如下子步骤:步骤2.1对于图G的第e条边,指定其初始长度为
遍历e,指定图G中所有边的初始长度;其中,e的变化范围为1到m;步骤2.2初始化多商品流最短路径,并将所有多商品流最短路径合并为矩阵;初始化从sj到tj运输dj单位流量的最短路径,记为zj,并遍历j;其中,j的取值范围为1≤j≤k,令z表示多商品流最短路径组成的矩阵,则z=(z1,z2,…,zk);步骤2.3初始化多商品流变量1及外循环迭代次数;其中,记多商品流变量1为xt,其中t是外循环迭代次数,初始化t=0;且
其中,λ(z)=maxλe(z),λe(z)计算方法是将z替换到式(3)中的x;步骤三初始化多商品流变量2、快速迭代指示变量、初始化多商品流变量3、初始化多商品流流量及内循环迭代次数;其中,记多商品流变量2为yt;其中,t是外循环迭代次数;
即yt是对xt的增广;快速迭代指示变量,记为cost_relax,且初始化cost_relax=true;其中,记多商品流变量3为vt,令v0=yt;记多商品流流量为γ=γ(yt),即将以上计算输出的yt替换公式(1)中的x求得的γ值;记内循环迭代次数为h,并初始化h=0;步骤四、均分平衡已有的多商品流流量,具体是顺序执行步骤A、步骤B以及步骤C的循环:步骤A求解最小代价流并表示为多商品流;对于1≤j≤k,考虑每条边e的容量是ue的情况下从sj到tj发送γdj单位流量的最小代价流,并表示为wh,j;如果cost_relax=true,边e的代价为
否则边e的代价为
再基于边代价求最小代价流;其中,最小代价流的求解方式参见文献1:R.K.Ahuja,T.L.Magnanti,and J.B.Orlin.Network flows:theory,algorithms,and applications.Prentice Hall,1993.第321页中的Successive shortest path algorithm;其中,文献1中b(i)表示节点i的需求量,对应到本专利中b(sj)=γdj,b(tj)=‑γdj,其他b(i)=0;求得的最短路径为x,对应本专利中的wh,j;在将所有最小代价流合并为向量,称为多商品流,记为wh,wh=(wh,1,…,wh,k);步骤B求解平衡后的多商品流;具体求解如下(4)关于σh的凸优化问题:
其中,Ψ(x)=∑eψ(λe(x)),
令vh+1=(1‑σh)vh+σhwh;wh表示步骤A中得到的多商品流;步骤C判断多商品流的均衡度是否满足退出条件,若满足跳至步骤4,否则跳至步骤A;其中,多商品流的均衡度表达式为
多商品流的均衡度退出条件为:
若满足此公式(5):则令t=t+1,xt=vh,退出此步骤A到步骤C的循环,跳至步骤五,否则令h=h+1,跳至步骤A;步骤五、判断是否已经得到满足精度条件以及快速迭代指示是否满足,并进行相应操作,具体为:5.1若
即不满足精度条件,跳至步骤三;5.2若
即满足精度条件,再继续判断快速迭代指示是否真,若是,即cost_relax=true,则令cost_relax=false,并跳回步骤三;否则如果
并且cost_relax=false结束本算法。
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