m-pdtsp问题代码
时间: 2023-12-13 10:03:59 浏览: 112
M-PDTSP(Multi-Period Dynamic Traveling Salesman Problem)是一个多周期的动态旅行商问题,其解决方案需要考虑到多个时间周期内城市之间的距离和时间上的变化。下面是一个简单的M-PDTSP问题的求解代码示例:
```matlab
% 定义问题参数
n = 5; % 城市数量
T = 3; % 时间周期数量
d = zeros(n,n,T); % 距离矩阵
for t = 1:T
d(:,:,t) = rand(n,n); % 随机生成距离矩阵
end
% 定义模型
model = struct;
model.A = sparse(n*T^2,n*n*T); % 约束矩阵
model.sense = repmat('=',n*T^2,1); % 约束类型
model.rhs = ones(n*T^2,1); % 约束右侧
model.lb = zeros(n*n*T,1); % 决策变量下界
model.ub = ones(n*n*T,1); % 决策变量上界
model.vtype = repmat('B',n*n*T,1); % 决策变量类型
% 构建约束
for t = 1:T
for i = 1:n
for j = 1:n
if i~=j
for k = 1:n
if k~=i && k~=j
idx = (t-1)*n^2 + (i-1)*n + j;
model.A(idx,(t-1)*n^2 + (i-1)*n + k) = 1; % 约束1
model.A(idx,(t-1)*n^2 + (j-1)*n + k) = -1; % 约束2
model.A(idx,t*n^2 + (k-1)*n + j) = -d(i,j,t); % 约束3
if t < T
model.A(idx,(t-1)*n^2 + (i-1)*n + k + n^2) = 1; % 约束4
model.A(idx,t*n^2 + (k-1)*n + j + n^2) = -1; % 约束5
model.A(idx,(t-1)*n^2 + (j-1)*n + k + n^2) = -1; % 约束6
end
end
end
end
end
end
end
% 求解模型
result = gurobi(model);
% 解析结果
x = reshape(result.x,n,n,T);
for t = 1:T
[~,idx] = max(x(:,:,t),[],2);
disp(['第' num2str(t) '个时间周期的旅行路线:' num2str(idx')]);
end
```
上述代码中,我们先定义了一个包含5个城市、3个时间周期的M-PDTSP问题,然后使用Gurobi求解了该问题。最后,我们将求解结果输出到控制台,展示每个时间周期的旅行路线。
需要注意的是,这只是一个简单的M-PDTSP问题的求解示例,实际应用中可能需要使用更加复杂的模型和算法来求解。
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