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最短路径问题(Lingo)代码及结果报告

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简介:
本报告通过Lingo软件探讨并解决最短路径问题,包含详细代码展示与实验结果分析。适合对运筹学和优化算法感兴趣的读者参考学习。 本段落档旨在解决最短路径问题,并使用Lingo语言实现该解决方案,同时提供了相应的代码与结果文档。给定N个点的情况下,计算从每个点到达终点Np的最短路线是本问题的核心。 我们采用动态规划方法来解决这个问题。首先定义状态空间为所有可能的城市集合;决策集是指除了当前城市之外的所有其他城市。选择一个特定的城市jp,并计算从ip到jp的距离ijc,然后将新状态设为jp。重复此过程直到达到终点Np。 接下来,定义函数f(ip)表示从点ip出发到达终点Np的最短路径长度。根据最优原则,我们可以通过以下递归公式来表达: \[ f(ip) = \min\{ ijc + f(jp)\} \] 其中jp是除了ip以外的所有可能的城市之一。 这个问题可以用Lingo语言轻松解决。以下是具体的代码实现: ```lingo model: data: n=10; end sets cities/1..n/; roads(cities,cities) /1,2: 6, 1,3: 5, 2,4: 3, 2,5: 6, 2,6: 9, ...(省略部分数据) : D; end data F(n)=0; @for(cities(i) | i #lt# n: F(i)=@min(roads(i,j): D(i,j)+F(j)); ); !如果 P(i,j)=1, 则点i到终点n的最短路径的第一步是i --> j,否则就不是。 @for(roads(i,j): P(i,j)=@if(F(i) #eq# D(i,j)+F(j), 1, 0); ); end ``` 计算结果如下: ```plaintext Feasible solution found at iteration: 0 Variable Value N 10.00000 F( 1) 17.00000 F( 2) 11.0000 ... P(9,10) 1.0 ``` 从结果可以看出,变量F(i)代表了从点i到终点Np的最短路径长度;而P(i,j)=1表示从城市i到j是到达终点的一个最优步骤。 本段落档展示了如何使用Lingo语言来解决最短路程问题,并提供了完整的代码和计算结果。详细解释了定义、方法及最终的结果。

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客服
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    本报告通过Lingo软件探讨并解决最短路径问题,包含详细代码展示与实验结果分析。适合对运筹学和优化算法感兴趣的读者参考学习。 本段落档旨在解决最短路径问题,并使用Lingo语言实现该解决方案,同时提供了相应的代码与结果文档。给定N个点的情况下,计算从每个点到达终点Np的最短路线是本问题的核心。 我们采用动态规划方法来解决这个问题。首先定义状态空间为所有可能的城市集合;决策集是指除了当前城市之外的所有其他城市。选择一个特定的城市jp,并计算从ip到jp的距离ijc,然后将新状态设为jp。重复此过程直到达到终点Np。 接下来,定义函数f(ip)表示从点ip出发到达终点Np的最短路径长度。根据最优原则,我们可以通过以下递归公式来表达: \[ f(ip) = \min\{ ijc + f(jp)\} \] 其中jp是除了ip以外的所有可能的城市之一。 这个问题可以用Lingo语言轻松解决。以下是具体的代码实现: ```lingo model: data: n=10; end sets cities/1..n/; roads(cities,cities) /1,2: 6, 1,3: 5, 2,4: 3, 2,5: 6, 2,6: 9, ...(省略部分数据) : D; end data F(n)=0; @for(cities(i) | i #lt# n: F(i)=@min(roads(i,j): D(i,j)+F(j)); ); !如果 P(i,j)=1, 则点i到终点n的最短路径的第一步是i --> j,否则就不是。 @for(roads(i,j): P(i,j)=@if(F(i) #eq# D(i,j)+F(j), 1, 0); ); end ``` 计算结果如下: ```plaintext Feasible solution found at iteration: 0 Variable Value N 10.00000 F( 1) 17.00000 F( 2) 11.0000 ... P(9,10) 1.0 ``` 从结果可以看出,变量F(i)代表了从点i到终点Np的最短路径长度;而P(i,j)=1表示从城市i到j是到达终点的一个最优步骤。 本段落档展示了如何使用Lingo语言来解决最短路程问题,并提供了完整的代码和计算结果。详细解释了定义、方法及最终的结果。
  • LINGO求解
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    本段落介绍了利用LINGO软件求解最短路径问题的具体方法和相关代码实现,适用于需要解决网络优化中路径规划问题的研究者与工程师。 关于LINGO最短路问题的讨论包括如何用代码解决这类问题以及常见的LINGO模型题型。
  • 运用LINGO软件计算
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    本文介绍了如何使用LINGO软件求解最短路径问题的方法和步骤,通过实例演示了建模过程及结果分析,为解决实际中的路径优化问题提供了有效工具。 使用LINGO软件编程求解最短路径问题。
  • 其应用——求解
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    本文章深入探讨了最短路径问题的概念、算法及其实用性,着重介绍了解决这类问题的经典方法如Dijkstra和Floyd-Warshall算法,并阐述其在交通导航、网络路由等领域的广泛应用。 最短路问题及其应用涉及图论中的核心概念,包括最短路径、树以及生成树。常见的求解方法有迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和弗罗伊德(Floyd)算法。这些技术在实际应用场景中具有广泛的应用价值。
  • 优质
    最短路径问题是图论中经典的算法问题,旨在寻找两个顶点之间的最短路径。广泛应用于导航系统、社交网络分析等领域。 Dijkstra算法用于解决从网络中的任一顶点(源点)出发到其他各顶点(终点)的最短路径问题。实际上,Dijkstra算法就是一种标号法。 该算法的具体步骤如下: 1. 使用带权邻接矩阵a来表示有向图,其中a[i, j]代表弧上的权重值。如果不存在,则将a[I,j]设为无穷大。S集合用于记录从V出发已找到最短路径的终点,并且初始时为空集。 2. 初始状态下,顶点v0到图上其余各顶点Vi可能达到的最短路径长度初始化如下:dist[i]:= a[v0,i]。 3. 选择一个顶点vj,使得d[j]=min{dist[i],vi∈V-S}。这时vj就是当前求得的一条从V出发的最短路径终点,并将S更新为 S=S∪{j}。 4. 更新从vj到集合V-S中任一顶点vk可达的最短路径长度,如果d[j]+a[j,k] < dist[k], 则修改dist[k]= d[j]+a[j, k]。 5. 重复步骤3和步骤4共n-1次。这样就能得到从v出发到图上其余各顶点的最短路径,并且这些路径是按照长度递增顺序排列的。
  • C语言算法与数据.zip
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    本资源包含使用C语言实现的算法与数据结构中最短路径问题的研究报告和源代码,适用于学习和项目参考。 C语言算法与数据结构最短路径报告及代码,适合初学者参考。
  • 迷宫中所有
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    本文章探讨在复杂网络结构中寻找迷宫最短路径以及获取全部可能路径的方法与算法,结合实际案例分析其应用价值。 迷宫问题涉及的是一个现实中的迷宫游戏求解最短路径及所有可能路径的问题。本程序相对航班信息查询系统来说较为简单,主要功能包括使用预设的迷宫(用户可以选择入口和出口,并输出所有可行路径以及最短路径)、创建自定义迷宫(可以自行设定迷宫大小和通路布局,选择入口和出口,并同样输出所有可能路径及最短路径)。在程序实现过程中应用了栈的数据结构,包括栈的建立、元素入栈与出栈等操作。
  • 《数据构课程设计》中的实验.docx
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    本实验报告出自《数据结构课程设计》,专注于解决最短路径问题,通过具体算法实现与分析,探讨了数据结构在实际应用中的关键作用。 《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告 在交通咨询系统的设计过程中,解决旅客出行中最短路径问题是关键任务之一。这个问题主要涉及图论与算法的知识,在实际应用中通常以城市间的距离、时间或费用作为边的权值来表示不同城市的连接关系。 一、概述 本设计旨在通过构建一个有效的交通咨询系统来帮助用户找到从起点到终点的最佳路线,无论是依据最短的距离、最少的时间还是最低的成本。该系统的实现依赖于图数据结构的设计与算法的应用。 二、系统分析 为了满足不同的查询需求和输入类型(如城市间的距离信息),我们需要设计能够灵活处理各种情况的解决方案,并且选择合适的算法来解决单源最短路径问题以及任意两点之间的最短路径计算,这里主要采用了迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。 三、概要设计 整个系统可以分为三个核心模块: 1. 构建图的数据结构; 2. 使用迪杰斯特拉算法求解单一起点的最优路线; 3. 利用弗洛伊德算法计算任意两点间的最短路径。 四、详细设计 1. 图数据结构构建:使用邻接矩阵来表示城市之间的连接及相应权值,定义了`MGraph`结构体来存储顶点和边的信息。 2. 单源最短路径求解:迪杰斯特拉算法通过逐步扩展已知的最短路径集合S,并最终覆盖所有节点以找到从特定起点到其他各处的最佳路线; 3. 任意两点间最短路径计算:弗洛伊德算法则通过对每一对顶点进行迭代更新,确保了在给定图中任何两个城市的最佳连接方式被准确地识别出来。 五、运行与测试 完成系统开发后,需要进行全面的测试以验证其功能正确性和性能稳定性。这包括对不同输入条件下路径查找的有效性以及用户界面友好性的评估。 六、结论 通过本课程设计中的最短路径问题实验报告,我们深入了解了图论的基本概念及其在交通咨询系统的应用,并掌握了求解此类优化问题的重要算法和技术手段。这些知识和技能不仅对于改善交通运输网络规划具有重要价值,在其他需要高效路径选择的领域如物流配送与互联网通信中同样有着广泛的应用前景。
  • 迷宫与数据
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    本篇文章探讨了利用不同的数据结构解决迷宫中最短路径问题的方法,分析了几种算法的效率和适用场景。 迷宫最短路径问题可以通过多种数据结构来解决。这类问题是算法设计中的经典案例之一,主要目标是找到从起点到终点的最短路线。在处理这样的问题时,通常会使用如图论相关的技术以及广度优先搜索(BFS)等方法。 对于二维网格形式的迷宫来说,可以将其视为一个无向图,并且每个单元格代表顶点,相邻两个单元格之间的边则表示路径的可能性。在这种情况下,利用队列实现广度优先搜索算法是一个高效的方法来寻找最短路径问题的答案。首先将起点加入到队列中开始进行探索;然后逐步从当前节点扩展至未访问的邻居,并更新这些邻居的状态和距离信息。 除了BFS之外,还可以考虑使用Dijkstra算法或者A*寻路算法等更复杂的技术,在某些特定条件下它们能提供更好的性能或准确性。当然选择何种方法取决于具体应用场景的需求以及迷宫结构的特点等因素的影响。 总之解决迷宫最短路径问题需要结合实际需求和数据特点合理选用合适的数据结构与算法策略,以达到最优解的目的。