Скажем, у вас есть посылка. Он должен пройти из точки A в точку B, из точки B в точку C и, наконец, из точки C в точку D. Он нужен, чтобы добраться туда за пять дней за наименьшую возможную сумму денег. Для каждого этапа есть три возможных отправителя, каждый со своим временем и стоимостью для каждого этапа:
Array
(
[leg0] => Array
(
[UPS] => Array
(
[days] => 1
[cost] => 5000
)
[FedEx] => Array
(
[days] => 2
[cost] => 3000
)
[Conway] => Array
(
[days] => 5
[cost] => 1000
)
)
[leg1] => Array
(
[UPS] => Array
(
[days] => 1
[cost] => 3000
)
[FedEx] => Array
(
[days] => 2
[cost] => 3000
)
[Conway] => Array
(
[days] => 3
[cost] => 1000
)
)
[leg2] => Array
(
[UPS] => Array
(
[days] => 1
[cost] => 4000
)
[FedEx] => Array
(
[days] => 1
[cost] => 3000
)
[Conway] => Array
(
[days] => 2
[cost] => 5000
)
)
)
Как бы вы программно подобрали наилучшую комбинацию?
Моя лучшая попытка (третий или четвертый алгоритм):
Быстро смоделировано в PHP (обратите внимание, что тестовый массив ниже работает плавно, но если вы попробуете его с тестовым массивом сверху, он не найдет правильную комбинацию):
$shippers["leg1"] = array(
"UPS" => array("days" => 1, "cost" => 4000),
"Conway" => array("days" => 3, "cost" => 3200),
"FedEx" => array("days" => 8, "cost" => 1000)
);
$shippers["leg2"] = array(
"UPS" => array("days" => 1, "cost" => 3500),
"Conway" => array("days" => 2, "cost" => 2800),
"FedEx" => array("days" => 4, "cost" => 900)
);
$shippers["leg3"] = array(
"UPS" => array("days" => 1, "cost" => 3500),
"Conway" => array("days" => 2, "cost" => 2800),
"FedEx" => array("days" => 4, "cost" => 900)
);
$times = 0;
$totalDays = 9999999;
print "<h1>Shippers to Choose From:</h1><pre>";
print_r($shippers);
print "</pre><br />";
while($totalDays > $maxDays && $times < 500){
$totalDays = 0;
$times++;
$worstShipper = null;
$longestShippers = null;
$cheapestShippers = null;
foreach($shippers as $legName => $leg){
//find longest shipment for each leg (in terms of days)
unset($longestShippers[$legName]);
$longestDays = null;
if (count($leg) > 1){
foreach($leg as $shipperName => $shipper){
if (empty($longestDays) || $shipper["days"] > $longestDays){
$longestShippers[$legName]["days"] = $shipper["days"];
$longestShippers[$legName]["cost"] = $shipper["cost"];
$longestShippers[$legName]["name"] = $shipperName;
$longestDays = $shipper["days"];
}
}
}
}
foreach($longestShippers as $leg => $shipper){
$shipper["totalCost"] = $shipper["days"] * $shipper["cost"];
//print $shipper["totalCost"] . " <?> " . $worstShipper["totalCost"] . ";";
if (empty($worstShipper) || $shipper["totalCost"] > $worstShipper["totalCost"]){
$worstShipper = $shipper;
$worstShipperLeg = $leg;
}
}
//print "worst shipper is: shippers[$worstShipperLeg][{$worstShipper['name']}]" . $shippers[$worstShipperLeg][$worstShipper["name"]]["days"];
unset($shippers[$worstShipperLeg][$worstShipper["name"]]);
print "<h1>Next:</h1><pre>";
print_r($shippers);
print "</pre><br />";
foreach($shippers as $legName => $leg){
//find cheapest shipment for each leg (in terms of cost)
unset($cheapestShippers[$legName]);
$lowestCost = null;
foreach($leg as $shipperName => $shipper){
if (empty($lowestCost) || $shipper["cost"] < $lowestCost){
$cheapestShippers[$legName]["days"] = $shipper["days"];
$cheapestShippers[$legName]["cost"] = $shipper["cost"];
$cheapestShippers[$legName]["name"] = $shipperName;
$lowestCost = $shipper["cost"];
}
}
//recalculate days and see if we are under max days...
$totalDays += $cheapestShippers[$legName]['days'];
}
//print "<h2>totalDays: $totalDays</h2>";
}
print "<h1>Chosen Shippers:</h1><pre>";
print_r($cheapestShippers);
print "</pre>";
Я думаю, что мне, возможно, придется сделать что-то, где я буквально делаю каждую комбинацию одну за другой (с серией циклов), складываю общий «балл» каждой и нахожу лучшую ...
Обновлено: Чтобы уточнить, это не домашнее задание (я не в школе). Это часть моего текущего проекта на работе.
Требования (как всегда) постоянно меняются. Если бы мне дали текущие ограничения в то время, когда я начал работать над этой проблемой, я бы использовал какой-нибудь вариант алгоритма A * (или алгоритм Дейкстры, или кратчайший путь, или симплекс, или что-то в этом роде). Но все трансформировалось и менялось, и это подводит меня к тому месту, где я сейчас нахожусь.
Так что, я думаю, это означает, что мне нужно забыть обо всем дерьме, которое я натворил до этого момента, и просто использовать то, что, как я знаю, мне следует делать, а именно алгоритм поиска пути.






Похоже, то, что у вас есть, называется «проблемой линейного программирования». Это тоже похоже на домашнее задание, без обид.
Классическое решение проблемы LP называется «симплекс-методом». Погугли это.
Однако, чтобы использовать этот метод, вы должны правильно сформулировать проблему, чтобы описать ваши требования.
Тем не менее, возможно, удастся перечислить все возможные пути, поскольку у вас такой небольшой набор. Однако такая вещь не масштабируется.
Похоже на работу для Алгоритм Дейкстры:
Dijkstra's algorithm, conceived by Dutch computer scientist Edsger Dijkstra in 1959, 1 is a graph search algorithm that solves the single-source shortest path problem for a graph with non negative edge path costs, outputting a shortest path tree. This algorithm is often used in routing.
Подробности реализации также можно найти в статье в Википедии.
Можно изменить некоторые из алгоритмы кратчайшего пути, например, у Дейкстры, чтобы взвесить каждый путь по стоимости, но также отслеживать время и прекращать движение по определенному пути, если время превышает ваш порог. Должен найти самый дешевый, который позволит вам таким образом оказаться ниже вашего порога
Если бы я знал, что мне нужно иметь дело только с 5 городами в заранее определенном порядке, и что между соседними городами есть только 3 маршрута, я бы использовал грубую силу. Нет смысла быть элегантным.
С другой стороны, если бы это было домашнее задание, и я должен был бы разработать алгоритм, который действительно мог бы масштабироваться, я бы, вероятно, выбрал другой подход.
Я думаю, что алгоритм Дейкстры предназначен для поиска кратчайшего пути.
cmcculloh ищет минимальную стоимость с ограничением, что он получит ее за 5 дней.
Таким образом, простое нахождение самого быстрого пути не приведет к его дешевому результату, а попадание туда по самому дешевому не приведет к тому, что он окажется там за требуемое количество времени.
Это проблема с рюкзаком. Веса - дни в пути, а прибыль должна составлять 5000 долларов - стоимость ноги. Устраните все негативные издержки и приступайте к делу!
Как сказал Балтимарк, это в основном проблема линейного программирования. Если бы только коэффициенты для грузоотправителей (1 для включенных, 0 для не включенных) не были (двоичными) целыми числами для каждого участка, это было бы легче решить. Теперь вам нужно найти некоторые эвристики (двоичного) целочисленного линейного программирования (ILP), поскольку проблема NP-сложная. См. Ссылки в Википедия по целочисленному линейному программированию; на моем курсе линейного программирования мы использовали не менее Ветвь и переплет.
На самом деле теперь, когда я думаю об этом, этот особый случай можно решить без реальной ILP, поскольку количество дней не имеет значения, пока оно равно 5, поэтому мы возвращаемся к первому выбору и пробуем второй самый дешевый (FedEx 2: 3000), а затем повышаем. во втором и FedEx в последнем. Это дает нам 4 дня и 9000 денежных единиц.
Затем мы могли бы использовать эту стоимость для сокращения других поисков в дереве, стоимость которых на некоторых этапах поддерева была бы больше, чем тот, который мы уже нашли, и оставить это поддерево без поиска с этого момента. Это работает только до тех пор, пока мы знаем, что поиск в поддереве не даст лучших результатов, как мы делаем здесь, когда затраты не могут быть отрицательными.
Надеюсь, эта бессвязность немного помогла :).
+1 за приближение к требованиям морфинга с течением времени с настроением «давайте бросим это дерьмо и начнем заново».