最佳解法
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最佳解法(Exact Procedure)
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最佳解法又称“精确解法”、数学解析法,就是标准的”最佳化法”,将车辆配送问题,通过严谨的数学模型或计算机数据结构规划,利用数学法则或数据结构搜寻的方式,求得问题的解[1]。
使用者要先将所有的数据数据化,并且转换成符合表达式的数学因子,以供运算是使用,当条件都满足时,就可以经由反复的运算来获得最佳化的路线解,这种方法可以最准确的计算并且节省其运输成本,但是其最大的致命伤也是因为其反复的过程,会因子值的累积越积越大,需要许多时间来等待结果,所以时效上就差了许多[2]。
最佳解法的常见类型[3]
常见的有分枝界限法(Branch and Bound)、整数规划法(Integer Programming)、动态规划法(Dynamic Programming)。
1、分枝界限法把问题的可行解展开如树的分枝,再经由各个分枝中寻找最佳解。
2、整数规划法在数学模式中加入变量必须为整数的限制式,将问题列出目标方程序以及限制式来求解,能够将实际情形化做限制条件加入模式中,让一般人较容易理解及方便使用。这个解法会随限制式的增加而趋于复杂,使得演算复杂度大为提高。
3、动态规划法主要是将一个大问题分解成几个小问题来求解,以反向工作的方式,求解路径中连接两点的最短距离,但是动态规划法缺乏效率,比较适合小问题和批次问题。Bodin(1983)等人同时也指出,此类方法虽然可以求得最佳解,但其求解范围太小,当需求点数目大于25时便无法使用。