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本篇內容介紹了“JAVA VRPTW松弛模型的Column Generation算法怎么實現”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
第一個版本來自GitHub，是一個叫Seminar的國外大神寫的。
他的子問題采用上一篇推文介紹的模型，找一條reduced cost最短的路徑，運行只需要更改下面文件中算例文件的路徑即可。
運行的中間結果如下：
- Iteration：迭代次數
- SbTime：子問題求解時間(s)
- nPaths：Master Problem中的總路徑
- MP lb：Master Problem的線性松弛最優解，這里由于建模方式的原因，該最優解把服務時間也算在路徑距離上的，最終減去9000即可得到路徑距離。
- SB lb：子問題的線性松弛最優解。
- SB int：子問題的整數最優解。
關于子問題的最大求解時間限制(s)，可以在下面文件中設置：
第二個版本是小編寫的：
運行參數說明：
-in：算例文件路徑；
-out：結果文件輸出。
比如：
【-in input\Solomon\100_customer\C101.TXT -out output\】
參數設置請找到以下主運行文件：
右鍵找到運行設置里面進行配置。（默認情況下輸入上面的參數能直接運行）
中間結果：
- Iteration：迭代次數
- SbTime：子問題求解時間(s)
- nPaths：MasterProblem中的總路徑
- MP lb：Master Problem的線性松弛最優解。
- SB lb：子問題的最優解。
關于第一個版本，其子問題建模方式還是依賴主問題的對偶變量的，如下：
其中t_ij就是每條邊本來的cost，pi就是Master Problem的對偶變量。每一次迭代就是這樣更新子問題的cost，重新建模求解的。
關于小編的版本：
每次迭代的時候會更新ESPPRC問題中的cost，然后運行pulse算法重新求解。
“JAVA VRPTW松弛模型的Column Generation算法怎么實現”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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