混合中国邮递员问题扰动恢复研究与启发式算法

"混合中国邮递员问题的扰动恢复讨论及其一种启发式算法 (2005年)，由覃太贵和杨磊在湖北师范学院学报（自然科学版）发表，探讨了实时决策支持系统下的混合中国邮递员问题在受到扰动后的恢复策略。" 文章介绍了混合中国邮递员问题（Mixed Chinese Postman Problem, MCPP），这是一种在实际决策支持系统中的优化问题。当邮递员的配送路径受到外部因素如道路关闭、交通状况改变等扰动时，需要快速调整路线以减少额外成本。作者基于给定的实例和假设，通过数学建模来描述和处理这些扰动。 首先，文章提出了问题的数学模型，其中包括邮递员从一个街区到另一个街区的费用（Cij）、因路线改变挽回的费用（SCij）、新增路线的额外费用（ACij）以及取消投递的损失（RCij）。这些因素共同构成了问题的成本函数，需要最小化以找到最优解。 然后，作者深入讨论了扰动恢复的过程，即在系统参数发生变化后，如何通过调整原有计划，以最小代价实现新的最优或接近最优的解决方案。文章引用了AIRDSS TM（Adaptive Interactive Real-time Decision Support System Technology）作为解决此类问题的一个实例，该系统已经在航空调度和交通控制等领域得到应用。 接着，文章提供了一个具体实例，分析邮递员如何在不同街道之间选择最佳路径，以最小化总费用。这个问题不仅涉及最小化运输成本，还涉及到如何处理无法通行的路段，以及在改变路线时如何平衡挽回费用和新增费用，以减少整体损失。 最后，为了求解这个问题，文章提出了启发式算法。启发式算法是一种简化复杂问题的策略，它可能不会总是找到全局最优解，但在有限的时间内可以找到接近最优的解决方案。这种算法对于实时决策支持系统至关重要，因为它能够在短时间内给出可行的恢复方案。 这篇论文详细阐述了混合中国邮递员问题的扰动恢复理论和方法，并通过实例和启发式算法展示了如何在实际操作中应对路径扰动，以实现高效的决策支持。这一研究对于理解动态环境下的路线优化和实时决策具有重要意义，对于物流、交通管理以及其他需要应对不确定性和变化的领域具有广泛的实践价值。