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0033算法笔记——分支限界法与单源最短路径问题

发布时间:2019-06-06 07:38 来源:未知 编辑:admin

  是在结点扩展过程中,计算结点的上界(或下界),边搜索边减掉搜索树的某些分支,从而提高搜索效率。

  (2)原理:按照广度优先的原则,一个活结点一旦成为扩展结点(E-结点)R后,算法将依次生成它的全部孩子结点,将那些导致不可行解或导致非最优解的儿子舍弃,其余儿子加入活结点表中。然后,从活结点表中取出一个结点作为当前扩展结点。重复上述结点扩展过程,直至找到问题的解或判定无解为止。

  1)求解目标:回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解,而分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解,或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。

  2)搜索方式的不同:回溯法以深度优先的方式搜索解空间树,而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。

  搜索策略:一开始,根结点是唯一的活结点,根结点入队。从活结点队中取出根结点后,作为当前扩展结点。对当前扩展结点,先从左到右地产生它的所有儿子,用约束条件检查,把所有满足约束函数的儿子加入活结点队列中。再从活结点表中取出队首结点(队中最先进来的结点)为当前扩展结点,,直到找到一个解或活结点队列为空为止。

  基本思想:为了加速搜索的进程,应采用有效地方式选择活结点进行扩展。按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的结点成为当前扩展结点。

  搜索策略:对每一活结点计算一个优先级(某些信息的函数值),并根据这些优先级;从当前活结点表中优先选择一个优先级最高(最有利)的结点作为扩展结点,使搜索朝着解空间树上有最优解的分支推进,以便尽快地找出一个最优解。再从活结点表中下一个优先级别最高的结点为当前扩展结点,,直到找到一个解或活结点队列为空为止。

  在下图所给的有向图G中,每一边都有一个非负边权。要求图G的从源顶点s到目标顶点t之间的最短路径。

  下图是用优先队列式分支限界法解有向图G的单源最短路径问题产生的解空间树。其中,每一个结点旁边的数字表示该结点所对应的当前路长。

  算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。结点s被扩展后,它的儿子结点被依次插入堆中。此后,算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当前扩展结点,并依次检查与当前扩展结点相邻的所有顶点。如果从当前扩展结点i到顶点j有边可达,且从源出发,途经顶点i再到顶点j的所相应的路径的长度小于当前最优路径长度,则将该顶点作为活结点插入到活结点优先队列中。这个结点的扩展过程一直继续到活结点优先队列为空时为止。

  在算法扩展结点的过程中,一旦发现一个结点的下界不小于当前找到的最短路长,则算法剪去以该结点为根的子树。

  在算法中,利用结点间的控制关系进行剪枝。从源顶点s出发,2条不同路径到达图G的同一顶点。由于两条路径的路长不同,因此可以将路长长的路径所对应的树中的结点为根的子树剪去。

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