旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的+Leapms线性规划模型及c++调用

时间:2021-11-02 07:05:41

知识点

旅行商问题的线性规划模型
旅行商问题的+Leapms模型及CPLEX求解
C++调用+Leapms

旅行商问题

旅行商问题是一个重要的NP-难问题。一个旅行商人目前在城市1,他必须对其余n-1个城市访问且仅访问一次而后回到城市1,请规

划其最短的循环路线。

旅行商问题的建模

设城市i,j之间的距离为D[i][j],又设0-1变量x[i][j]表示从城市i到城市j的道路是否在循环路线上。于是旅行商问题的目标可以被写成:

min sum{i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j}(D[i][j] x[i][j])

因每个城市必须被访问一次且仅被访问一次,于是对每个城市需要进入一次且仅一次,而且出去一次且仅一次,于是有以下两个约束:

sum{i=1,...,n;i<>j} x[i][j] = 1 | j=2,...,n
sum{j=1,...,n;i<>j} x[i][j] = 1 | i=2,...,n

仅采用以上约束时,结果会形成多个不联通的循环。为防止这种情况,为每个城市规定一个访问循序的编号u[i]变量。u[i]=k表示该城市是第k个被访问的城市。规定u[0]=1,任意u[i]<=n-1。显然如果x[i][j]=1,即道路 i,j 被选定在循环路径中,则u[j]>=u[i]+1。用以下约束表达这个逻辑:

u[j]>=u[i]+1-n(1-x[i][j])|i=1,...,n;j=2,...,n;i<>j

上式中,如果x[i][j]=1, 则等价于u[j]>=u[i]+1。如果x[i][j]=0,则右端小于等于0,恒小于等于左端,相当于该约束不存在。

旅行商问题的Leapms模型

使用Cd表示城市的地理坐标,则问题的Leapms模型为

//The Traveling Salesman Problem
min sum{i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j} x[i][j] D[i][j]
subject to
sum{i=1,...,n;i<>j} x[i][j] = 1 | j=2,...,n
sum{j=1,...,n;i<>j} x[i][j] = 1 | i=2,...,n u[1]=0
u[j]>=u[i]+1-n(1-x[i][j])|i=1,...,n;j=2,...,n;i<>j
u[i]<=n-1|i=1,...,n
where
n is an integer
Cd is a set
D[i][j] is a number|i=1,...,n;j=1,...,n
x[i][j] is a variable of binary|i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j
u[i] is a variable of nonnegative number|i=1,...,n
data_relation
n=_$(Cd)/2
D[i][j]=sqrt((Cd[2i-1]-Cd[2j-1])^2+(Cd[2i]-Cd[2j])^2) -->
|i=1,...,n;j=1,...,n
data
Cd={
0 0
1062 182
1028 503
206 200
473 291
1741 233
}//六个城市

使用mip或者cplex命令瞬间可以求解上述模型

Welcome to +Leapms ver 1.1(162260) Teaching Version  -- an LP/LMIP modeling and
solving tool.欢迎使用利珀 版本1.1(162260) Teaching Version -- LP/LMIP 建模和求
解工具. +Leapms>load
Current directory is "ROOT".
.........
current.leap
tsp.leap
tsp_tamplet.leap
.........
please input the filename:tsp
================================================================
1: //The Traveling Salesman Problem
2: min sum{i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j} x[i][j] D[i][j]
3: subject to
4: sum{i=1,...,n;i<>j} x[i][j] = 1 | j=2,...,n
5: sum{j=1,...,n;i<>j} x[i][j] = 1 | i=2,...,n
6:
7: u[1]=0
8: u[j]>=u[i]+1-n(1-x[i][j])|i=1,...,n;j=2,...,n;i<>j
9: u[i]<=n-1|i=1,...,n
10: where
11: n is an integer
12: Cd is a set
13: D[i][j] is a number|i=1,...,n;j=1,...,n
14: x[i][j] is a variable of binary|i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j
15: u[i] is a variable of nonnegative number|i=1,...,n
16: data_relation
17: n=_$(Cd)/2
18: D[i][j]=sqrt((Cd[2i-1]-Cd[2j-1])^2+(Cd[2i]-Cd[2j])^2) -->
19: |i=1,...,n;j=1,...,n
20: data
21: Cd={
22: 0 0
23: 1062 182
24: 1028 503
25: 206 200
26: 473 291
27: 1741 233
28: 1815 633
29: 1060 916
30: }//八个城市
31:
================================================================
>>end of the file.
Parsing model:
1D
2R
3V
4O
5C
6S
7End.
..................................
number of variables=64
number of constraints=72
..................................
+Leapms>mip
relexed_solution=3006.07; number_of_nodes_branched=0; memindex=(2,2)
nbnode=138; memindex=(26,26) zstar=4880.76; GB->zi=4802.4
nbnode=337; memindex=(24,24) zstar=4328.8; GB->zi=4802.4
nbnode=513; memindex=(12,12) zstar=4112.39; GB->zi=4549.03
nbnode=697; memindex=(16,16) zstar=4541.65; GB->zi=4549.03
The Problem is solved to optimal as an MIP.
找到整数规划的最优解.非零变量值和最优目标值如下:
.........
u2* =1
u3* =5
u4* =7
u5* =6
u6* =2
u7* =3
u8* =4
x1_2* =1
x2_6* =1
x3_5* =1
x4_1* =1
x5_4* =1
x6_7* =1
x7_8* =1
x8_3* =1
.........
Objective*=4549.03
.........
+Leapms>

 C++调用+Leapms模型

直接的+leapms求解得到的是变量的结果数据,如果要进一步处理,则使用高级语言调用则更加方便。

+Leapms提供了c_leap类可以做此工作。主要的函数是:

c_leap::loadleap(char *leapfile) -- 调入名为leapfile的leapms模型

c_leap::mip() -- 求解当前的leapms模型(使用leapms自带求解器,功能较弱)

c_leap::cplex() -- 求解当前的leapms模型(使用CPLEX求解器)

c_leap::getObj() -- 返回当前最优解的目标值

c_leap::getVar(char *varname) -- 返回变量名为varname的值

c_leap::getVar(char *varname,int nid, int id1,...) -- 返回变量名为varname,脚标个数为nid, 脚标分别为id1,...的变量的值。

把城市坐标数据放在loc.txt中,下面的c++代码可以根据leapms模型模板(即去掉data段的旅行商问题leapms模型)生成当前模型、求解当前模型,并输出autocad批处理图形脚本。

#include<iostream>
#include<fstream>
#include "leap.h"
using namespace std; int m;
double x[3000],y[3000]; //实例化leap对象
c_leap lp; //读原始数据生成当前模型
bool genModel(string fmodel,string fdata){
ifstream iff;
ofstream off; //复制模板到当前模型current.leap中
iff.open(fmodel);
off.open("current.leap");
if(!iff||!off)return false;
string line;
while(getline(iff,line)){
off<<line<<endl;
}
iff.close(); //读入数据文件添加到当前模型的数据区
iff.open(fdata);
if(!iff)return false; off<<"data"<<endl<<"\tCd={"<<endl;
int i=0;
while(!iff.eof()){
iff>>x[i]>>y[i];
off<<"\t\t"<<x[i]<<" "<<y[i]<<endl;
i++;
}
m=i;
off<<"\t}"<<endl; iff.close();
off.close(); //结束模型生成过程
return true;
} //输出图形
void draw(){ ofstream ocad;
ocad.open("tsp.scr");
if(!ocad){
cout<<"\t输出图形错误!"<<endl;
return;
} for(int i=0;i<m;i++){
ocad<<"color 7"<<endl;
ocad<<"point "<<x[i]<<","<<y[i]<<endl;
for(int j=0;j<m;j++){
if(i==j)continue;
if(lp.getVar("x",2,i+1,j+1)>0){
ocad<<"color 1"<<endl;
ocad<<"line "<<x[i]<<","<<y[i]<<" "<<x[j]<<","<<y[j]<<" "<<endl;
}
} }
ocad.close();
} int main(){ //读原始数据生成当前模型
if(!genModel("tsp_tamplet.leap","loc.txt")){
cout<<"\t错误!不能打开文件!"<<endl;
return -1;
} //调入模型
lp.loadLeap("current.leap"); //使用cplex求解模型的整数解
lp.cplex(); //输出旅行商路径图形
draw(); //结束程序
return 0;
}

对31个城市TSP问题的求解结果

城市分布

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的+Leapms线性规划模型及c++调用

巡回路线

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的+Leapms线性规划模型及c++调用