使用solve minimize
,即使有多个最佳解决方案,我也只能得到一个解决方案。我在求解器配置中启用了多个解决方案的打印输出。其他solve satisfy
以及非最优解都可以找到最优解。
难道基数函数card()
在两个集合大小相等的情况下按枚举值排序吗?换句话说,card(A, B) > card(B, C)
?如果是这样,我是否必须切换顶点的表示形式?
我正在创建一个MiniZinc程序,用于查找给定图形的最小顶点覆盖范围。本示例中的图形如下:
最小顶点覆盖解决方案是:
[{A, B, C, E}, {A, B, E, F}, {A, C, D, E}, {B, C, D, E}, {B, C, D, F}, {B, D, E, F}]
。 我的代码仅输出{A, B, C, E}
。
数据文件:
VERTEX = {A, B, C, D, E, F};
edges = [|1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0
|1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0
|0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0
|0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0
|0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1
|0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1|];
规划程序:
% Vertices in graph
enum VERTEX;
% Edges between vertices
array[VERTEX, int] of int: edges;
int: num_edges = (length(edges) div card(VERTEX));
% Set of vertices to find
var set of VERTEX: span;
% Number of vertices connected to edge resulting from span
array[1..num_edges] of var 0..num_edges: conn;
% All edges must be connected with at least one vertex from span
constraint forall(i in 1..num_edges)
(conn[i] >= 1);
% The number of connections to each edge is the number of vertices
% in span with a connection to that edge
constraint forall(i in 1..num_edges)
(conn[i] = sum([edges[vert,i]| vert in span]));
% Minimize the number of vertices in span
solve minimize card(span);
答案 0 :(得分:4)
solve minimize
仅显示一个最优解(在某些情况下,可能还会显示中间值)。
如果需要所有最佳解决方案,则必须使用solve satisfy
并添加具有最佳值的约束:
constraint card(span) = 4;
然后模型输出所有6个最优解:
card(cpan): 4
span: {A, B, C, E}
conn: [2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1]
----------
card(cpan): 4
span: {B, C, D, F}
conn: [1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1]
----------
card(cpan): 4
span: {A, C, D, E}
conn: [1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1]
----------
card(cpan): 4
span: {B, C, D, E}
conn: [1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1]
----------
card(cpan): 4
span: {A, B, E, F}
conn: [2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2]
----------
card(cpan): 4
span: {B, D, E, F}
conn: [1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2]
----------
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注意:我添加了output
部分以显示所有值:
output [
"card(cpan): \(card(span))\n",
"span: \(span)\n",
"conn: \(conn)"
];
答案 1 :(得分:3)
另一种解决方案是使用OptiMathSAT (v. 1.6.3)。
在优化模式下要求所有解时,求解器将返回具有相同最佳值的所有解(关于输出变量)。
示例:
~$ mzn2fzn test.mzn test.dzn # your instance
~$ optimathsat -input=fzn -opt.fzn.all_solutions=True < test.fzn
% allsat model
span = {2, 4, 5, 6};
conn = array1d(1..9, [1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2]);
----------
% allsat model
span = {1, 3, 4, 5};
conn = array1d(1..9, [1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1]);
----------
% allsat model
span = {1, 2, 3, 5};
conn = array1d(1..9, [2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1]);
----------
% allsat model
span = {1, 2, 5, 6};
conn = array1d(1..9, [2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2]);
----------
% allsat model
span = {2, 3, 4, 5};
conn = array1d(1..9, [1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1]);
----------
% allsat model
span = {2, 3, 4, 6};
conn = array1d(1..9, [1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1]);
----------
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主要优势。接受的答案中提出的方法是OptiMathSAT是 incremental (递增),这意味着该工具无需重新启动即可搜索其他解决方案,以便它可以重新使用以前生成的任何有用信息来加快速度,搜索(例如理论引理)。 [注意:这可能与小实例无关;另外,根据输入问题,其他MiniZinc解算器可能仍会更快]
注意:请注意,OptiMathSAT
不会打印每个VERTEX
的标签,因为mzn2fzn
编译器会删除这些标签编译文件时的标签。但是,数字和标签之间的映射应该很明显。
公开:我是该工具的开发者之一。