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限制性支撐樹最大容量擴(kuò)張問題

2024-01-12 02:54:18楊子蘭楊惠娟
大理大學(xué)學(xué)報(bào) 2023年12期
關(guān)鍵詞:研究

楊子蘭,楊惠娟,李 睿*

(1.麗江文化旅游學(xué)院信息學(xué)院,云南麗江 674199;2.昭通學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,云南昭通 657000)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,人們的生活變得越來越網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)化、信息化、智能化,這給通信網(wǎng)絡(luò)的流量傳輸能力帶來嚴(yán)峻的考驗(yàn)。通信網(wǎng)絡(luò)分為有線通信網(wǎng)絡(luò)和無線通信網(wǎng)絡(luò)。盡管無線通信網(wǎng)絡(luò)有很好的發(fā)展優(yōu)勢,但是有線通信網(wǎng)絡(luò)一直保持著無可替代的地位。如5G 通信系統(tǒng)中5G 基站的建設(shè)需要密集組網(wǎng),只有光纖通信網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)能為其提供低延時(shí)和高帶寬的通信,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)5G 的順利入網(wǎng)〔1〕。光纖通信網(wǎng)絡(luò)屬于有線通信網(wǎng)絡(luò)。有線通信網(wǎng)絡(luò)往往是大型通信網(wǎng)絡(luò)的主干道和基礎(chǔ)設(shè)施,特別是考慮到遠(yuǎn)程通信的可靠性和穩(wěn)定性,有線通信具有不可替代的作用〔2〕。有線通信網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中將金屬材質(zhì)的導(dǎo)線作為連通載體,可以傳輸?shù)男畔ㄎ谋尽⑽募D像、音頻等〔3〕。

文獻(xiàn)〔4〕中作者指出未來網(wǎng)絡(luò)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向,預(yù)計(jì)在2030 年將支撐萬億級、人機(jī)物、全時(shí)空、安全、智能的連接與服務(wù),將重點(diǎn)聚焦在加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新、促進(jìn)運(yùn)營商轉(zhuǎn)型、滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需求等方面的發(fā)展。面對如此龐大的需求壓力和發(fā)展壓力,對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行升級變成學(xué)者們一直關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)問題〔5-7〕,然而在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)行升級,需要消耗資源,升級后網(wǎng)絡(luò)必須保證通信質(zhì)量且需要維護(hù),這些都涉及費(fèi)用問題。因此,如何對現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行科學(xué)合理的升級使其滿足不斷增長的用戶流量需求成為一個(gè)重點(diǎn)問題。對通信網(wǎng)絡(luò)容量進(jìn)行升級不僅要考慮當(dāng)前用戶的流量需求、單位擴(kuò)容費(fèi)用以及擴(kuò)容后的維護(hù)費(fèi)用,還要確保通信質(zhì)量以及可靠性。與此同時(shí),通信線路太長不僅會增加成本,還會影響通信質(zhì)量。

結(jié)合以上實(shí)際情況,為應(yīng)對高峰期客戶的流量需求值,為確保可靠的通信,本研究旨在原有的有線通信網(wǎng)絡(luò)中找到一個(gè)子網(wǎng)絡(luò),對子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行適當(dāng)?shù)纳壥沟谜麄€(gè)子網(wǎng)絡(luò)的流量傳輸能力盡可能地大。同時(shí),子網(wǎng)絡(luò)的線路總長不能超過限制值。求總費(fèi)用最少的網(wǎng)絡(luò)升級方案,本研究把用戶抽象成圖論中的頂點(diǎn),把傳輸信息的連通載體抽象成圖論中的邊,提出基于流量需求d 的限制性支撐樹最大容量擴(kuò)張問題(the maximum capacity expansion of spanning tree problem with constraints,MCESTC)。

MCESTC 定義如下:給定一個(gè)無向圖G=(V,E,l,c,p,p'),其中V 表示圖G 的頂點(diǎn)集,E 表示圖G的邊集合,|V|=n,|E|=m。對?e∈E,設(shè)l(e)、c(e)、p(e)、p'(e)分別表示邊e 的長度權(quán)重、容量、單位擴(kuò)張費(fèi)用、單位邊維護(hù)費(fèi)用,且l(e)、c(e)、p(e)、p'(e)≥0,則p(e)+p'(e)表示邊e 上的單位邊擴(kuò)張總費(fèi)用。考慮在圖G 中找到一棵支撐樹T 使其滿足條件:(1)l(T)=Σe∈Tl(e)≤L;(2)cap(T)≥d,其中L>0表示長度權(quán)重限制指標(biāo)值,d>0 表示當(dāng)前的流量需求值,cap(T)=min{c(e)|e∈T}。?e∈E,設(shè)△c(e)表示邊e 上實(shí)際增加的容量,則可建立MCESTC 數(shù)學(xué)模型如下:

其中,Г 是圖G 中所有支撐樹構(gòu)成的集合。

本研究提出的MCESTC 是一種新的擴(kuò)容模型。與文獻(xiàn)〔5-7〕相比較,此模型不同之處在于不僅考慮了擴(kuò)容后的維護(hù)費(fèi)用,還考慮了整個(gè)子網(wǎng)絡(luò)T 的流量通行能力盡可能大于等于d。文獻(xiàn)〔5〕中網(wǎng)絡(luò)中支撐樹的邊擴(kuò)容問題屬于本研究的一種特殊情形。

由于限制性支撐樹問題(constrained spanning tree problem,CST)是NP-難問題,并且借鑒文獻(xiàn)〔5〕中命題1 的證明方法,可證明本研究的MCESTC 和CST 問題是多項(xiàng)式時(shí)間等價(jià)的,所以本研究MCESTC 問題也是NP-難問題。

本研究的創(chuàng)新點(diǎn)有3 個(gè)方面:第一個(gè)方面是模型的創(chuàng)新。本研究不僅考慮擴(kuò)容時(shí)的擴(kuò)張費(fèi)用,還考慮了擴(kuò)容后的維護(hù)費(fèi)用,并且還考慮了整個(gè)子網(wǎng)絡(luò)T 的流量通行能力盡可能大,得到的數(shù)學(xué)模型更符合實(shí)際情況。第二個(gè)方面是算法的創(chuàng)新。擴(kuò)容時(shí),傳統(tǒng)的刪邊策略大都采用降低樹的長度權(quán)重值的策略,整個(gè)過程中從不允許樹的長度值增加,這樣容易出現(xiàn)無解的情況。本研究提出的算法中刪邊策略采用雙邊替換策略,允許增加樹的長度值,每一次的刪邊替換中,到底選擇增加樹的長度值還是選擇減少樹的長度值的策略,這取決于哪種策略對整個(gè)問題的貢獻(xiàn)最大。第三個(gè)方面是理論應(yīng)用的創(chuàng)新。本研究恰當(dāng)?shù)匕讯繄D、完美匹配等理論應(yīng)用在算法中,效果較好。

1 雙邊替換基礎(chǔ)知識

參考文獻(xiàn)〔8〕,對于?e∈E,設(shè)p*(e)=(p(e)+p'(e))△c(e)(權(quán)重p*(e)為邊e 的總擴(kuò)張費(fèi)用),得出以下定義:

定義1 (樹邊替換)設(shè)T 是圖G 的一棵樹,對于?e∈T,e'∈GT,假如有T{e}∪{e'}仍然構(gòu)成圖G 的一棵樹,則稱(e',e)為圖G 中關(guān)于T 的一個(gè)樹邊替換。

定義2 設(shè)(e',e)為圖G 中關(guān)于T 的一個(gè)樹邊替換。記l(e',e)=l(e')-l(e),p*(e',e)=p*(e')-p*(e),則稱為長度與費(fèi)用權(quán)重之間的交換比率,即r(e',e)表示費(fèi)用權(quán)重p*每改變一個(gè)單位,長度權(quán)重改變r(jià)(e',e)個(gè)單位。

定義3 (雙邊替換)設(shè)T 是圖G 的一棵支撐樹,l(T)>L,圖G 中所有關(guān)于T 的樹邊替換構(gòu)成的集合記為TER。設(shè)△L=L-l(T),△P*=P*OPT-p*(T),P*OPT是MCESTC 問題的一個(gè)最優(yōu)解,則定義以下3種類型的雙邊替換:

(1)(e',e)∈TER,假如l(e',e)<0,p*(e',e)≤0或l(e',e)≤0,p*(e',e)<0,則稱(e',e)是第一種類型的雙邊替換。圖G 中所有關(guān)于支撐樹T 的第一種類型的雙邊替換構(gòu)成的集合記為BER-Ⅰ;(2)設(shè)(e'1,e1)∈TER,l(e'1,e1)<0,p*(e'1,e1)>0,使得<0,p*(e',e)>0};設(shè)(e'2,e2)∈TER,l(e'2,e2)>0,使 得(e'2,e2)=arg則假如r(e'1,e1)≥r(e'2,e2),稱(e'1,e1)為第二種類型的雙邊替換;假如r(e'1,e1)<r(e'2,e2),稱(e'2,e2)為第三種類型的雙邊替換。圖G 中所有關(guān)于支撐樹T 的第二種類型的雙邊替換構(gòu)成的集合記為BER-Ⅱ,關(guān)于支撐樹T 的第三種類型的雙邊替換構(gòu)成的集合記為BER-Ⅲ。

引理1 設(shè)T,T ' 是圖G 的兩棵不同的支撐樹,記E1=E(T)E(T '),E2=E(T ')E(T)。構(gòu)造二部圖H=(U,V,E),其中U=E1,V=E2,E(H)={(e',e)|e∈E1,e'∈E2,T{e}∪{e'}是一棵支撐樹}〔8〕。

根據(jù)引理1,可以得出以下推論。

選擇我院2016年1月至2017年8月收治的70例COPD急性加重期患者為研究對象,以隨機(jī)數(shù)字表法分為A組與B兩組各35例。A組:男性19例,女性16例,年齡63~84歲,平均年齡(73.5±2.4)歲;COPD急性加重期病程3~16d,平均病程(8.0±1.5)d。B組:男性18例,女性17例,年齡63~85歲,平均年齡(74.0±2.2)歲;COPD急性加重期病程2~15d,平均病程(8.5±1.0)d。兩組患者一般資料無明顯差異(P>0.05),存在可比性。

推論1 設(shè)T 是圖G 的一棵支撐樹,T* 是MCESTC 問題的最優(yōu)支撐樹,則TT*與T*T 之間存在一個(gè)完美匹配P 滿足以下條件:

(1)|P|=|TT*|=|T*T|;(2)?x,y∈P,x≠y,有x∩y=?;(3)對于?(e',e)∈P,有e∈TT*,e'∈T*T 成立,并且T{e}∪{e'}是一棵支撐樹。

2 MCESTC 問題的算法分析

在文獻(xiàn)〔8〕中,作者對CST 問題展開研究,并采用雙邊替換策略設(shè)計(jì)一個(gè)精確算法求解了邊的長度權(quán)重取值為1 或0 的CST 問題。本研究提出的MCESTC 問題是一種新的CST 問題且是NP-難的。本研究提出的擴(kuò)容模型的目標(biāo)函數(shù)與文獻(xiàn)〔8〕的目標(biāo)函數(shù)不同,并且模型多了整個(gè)子網(wǎng)絡(luò)T 的流量通行能力盡可能大于等于d 的約束條件,所以研究的問題比文獻(xiàn)〔8〕中的CST 問題更復(fù)雜,更具挑戰(zhàn)性。對于屬于NP-難的組合優(yōu)化問題,有些時(shí)候考慮的是能盡快找到一個(gè)滿意解,因此常常設(shè)計(jì)一個(gè)啟發(fā)式算法求解該類問題。受文獻(xiàn)〔8〕的啟發(fā),對文獻(xiàn)〔8〕中的雙邊替換算法進(jìn)行修改,設(shè)計(jì)出一個(gè)雙邊替換算法求解擴(kuò)容模型。具體思路如下:

首先,考慮找到圖G 的一棵支撐樹T 且保證cap(T)=d。為實(shí)現(xiàn)此目標(biāo),只需對?e∈E,當(dāng)容量c(e)<d 時(shí),取△c(e)=d-c(e);當(dāng)c(e)≥d 時(shí),取△c(e)=0 即可。其次,在不考慮長度權(quán)重限制的條件下,求出關(guān)于權(quán)重p*最小的支撐樹T。最后,檢查T的長度權(quán)重值,若l(T)≤L,則T 為MCESTC 問題的一個(gè)可行解,算法停止;若l(T)>L,則采用允許增加T 的長度權(quán)重值的雙邊替換策略,對T 的長度權(quán)重進(jìn)行調(diào)整,直到調(diào)整后的T 滿足l(T)≤L。

當(dāng)l(T)>L 時(shí),假如關(guān)于支撐樹T 的第一類型的雙邊替換BER-Ⅰ≠?,則選擇(e',e)∈BER-Ⅰ,置T=T∪{e'}{e},這樣能保證不增加總費(fèi)用p*的前提下,最大可能地減少l(T)的值。假如關(guān)于支撐樹T 的第一類型的雙邊替換BER-Ⅰ=?,則首先選(e'1,e1)=arg min(e',e)∈TER{r(e',e)|l(e',e)<0,p*(e',e)>0},即選擇費(fèi)用權(quán)重p*每增加一個(gè)單位時(shí),單位長度減少量最大的雙邊替換(e'1,e1),此時(shí);其次選擇(e'2,e2)=arg max(e',e)∈TER{r(e',e)|l(e',e)>0,p*(e',e)<0},即選擇費(fèi)用權(quán)重p*每減少一個(gè)單位時(shí),單位長度增加量最小的雙邊替換(e'2,e2),此時(shí);最后,在(e'1,e1)與(e'2,e2)之間選擇對整體更有利的雙邊替換(e*',e*)=arg max{r(e'1,e1),r(e'2,e2)}。置T =T ∪{e*'}{e*},這樣即使選到BER-Ⅲ中的雙邊替換,也能保證在長度權(quán)重增加量較少的情況下,減少總費(fèi)用p*。根據(jù)以上思路,允許增加T 的長度權(quán)重的雙邊替換策略具體步驟如下:

第1 步:在圖G 中求出關(guān)于支撐樹T 的樹邊替換,記TER={(e',e)|e∈T,e'∈GT 且T{e}∪{e'}是一棵支撐樹}。把TER 分成BER-Ⅰ、BER-Ⅱ、BER-Ⅲ3 類;第2 步:優(yōu)先選擇BER-Ⅰ中的雙邊替換進(jìn)行替換。若BER-Ⅰ=?,則在BER-Ⅱ、BER-Ⅲ中選擇r(e',e)值最大的雙邊替換,即選擇雙邊替換(e*',e*)=arg max(e',e)∈TER{r(e',e)|(e',e)∈BER-Ⅱ或(e',e)∈BER-Ⅲ},置T=T∪{e*'}{e*};第3 步:若l(T)≤L,則T 為MCESTC 問題的一個(gè)可行解,算法停止;若l(T)>L,則重復(fù)第2 步,直到調(diào)整后的支撐樹T 滿足l(T)≤L。

當(dāng)T 是不考慮長度權(quán)重限制的條件下關(guān)于權(quán)重p*最小的支撐樹時(shí),顯然關(guān)于支撐樹T 的第一類型的雙邊替換BER-Ⅰ=? 成立。綜合以上分析,設(shè)計(jì)詳細(xì)的算法步驟如下:

MCESTC 算法:

輸出:支撐樹T。

第1 步:置p*(e)=(p(e)+p'(e))△c(e),構(gòu)造新圖G'=(V,E,p*,L,d)。其中?e∈E,當(dāng)容量c(e)<d時(shí),△c(e)=d-c(e);當(dāng)c(e)≥d,△c(e)=0。

第2 步:在不考慮長度權(quán)重限制的條件下,用Prim 算法〔9〕在新圖G'中求出關(guān)于權(quán)重p*最小的支撐樹T。

第3 步:若l(T)≤L,則T 為MCESTC 問題的一個(gè)可行解,算法停止;若l(T)>L,則轉(zhuǎn)第4 步。

第4 步:在圖G'中求出關(guān)于支撐樹T 的樹邊替換,記TER={(e',e)|e∈T,e'∈GT 且T{e}∪{e'}是一棵支撐樹}。把TER 分成BER-Ⅰ、BER-Ⅱ、BER-Ⅲ3 類。

第5 步:優(yōu)先選擇BER-Ⅰ中的雙邊替換(e',e)進(jìn)行替換。若BER-Ⅰ=?,則在BER-Ⅱ、BER-Ⅲ中選擇r(e',e)值最大的雙邊替換,即選擇(e*',e*)=arg max(e',e)∈TER{r(e',e)|(e',e)∈BER-Ⅱ或(e',e)∈BER-Ⅲ},置T=T∪{e*'}{e*},轉(zhuǎn)第3 步。

盡管有較多的多項(xiàng)式時(shí)間算法可以用來求解最小支撐樹問題〔10〕,但是到目前為止,Kruskal 算法〔11〕和Prim 算法是兩個(gè)比較簡單的算法,所以本研究算法中,采用Prim 算法在新圖G'中求出關(guān)于權(quán)重p*最小的支撐樹T。

定理1 若MCESTC 問題存在可行解,則算法MCESTC 一定能求出MCESTC 問題的一個(gè)滿意解,其算法時(shí)間復(fù)雜度為O(mn2)。

證明:設(shè)Ti是算法MCESTC 的第3 步至第5 步經(jīng)過第i 次循環(huán)得到的支撐樹,若l(Ti)≤L,則輸出可行解Ti,算法停止;否則不斷調(diào)用MCESTC 算法的第3 步至第5 步,進(jìn)行雙邊替換,直到l(Ti)≤L,輸出可行解Ti,算法停止。所以若MCESTC 問題存在可行解,則MCESTC 算法能求出MCESTC 問題的可行解。

算法第2 步考慮在新圖G'中求出關(guān)于權(quán)重p*最小的支撐樹T,即找出使得目標(biāo)函數(shù)值Σe∈Tp*(e)=Σe∈T(p(e)+p'(e))△c(e)最小的支撐樹T,如果l(T)≤L,則T 為MCESTC 問題的最優(yōu)解,算法停止;若l(T)>L,則選擇對整個(gè)問題貢獻(xiàn)最大的雙邊替換進(jìn)行替換(見算法第5 步),直到l(T)≤L 為止。所以MCESTC 算法能求出MCESTC 問題的一個(gè)滿意解。

MCESTC 算法中的第1 步構(gòu)造新圖,能在線性時(shí)間內(nèi)完成;第2 步利用Prim 算法,求出關(guān)于權(quán)重p*最小的支撐樹T,時(shí)間復(fù)雜度為O(n2);第3 步至第5 步最多循環(huán)l(T)次,且l(T)≤n,每一次循環(huán)中的算法復(fù)雜度主要取決于找到雙邊替換的復(fù)雜度,找到雙邊替換的復(fù)雜度為O(mn)。故MCESTC 算法的總的時(shí)間復(fù)雜度為O(mn2)。

3 實(shí)列

給定無向網(wǎng)絡(luò)圖G=(V,E,l,c,p,p'),見圖1。L=11,d=3,G 中每條邊上的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)見表1。

圖1 網(wǎng)絡(luò)G

設(shè)p*(e)=(p(e)+p'(e))△c(e),根據(jù)MCESTC算法第1 步,得到表1 中△c(e)和p*(e)兩行的數(shù)據(jù)。根據(jù)MCESTC 算法第2 步,取v1為初始點(diǎn),利用Prim算法求得關(guān)于權(quán)重p*最小的支撐樹T,見圖2。

圖2 支撐樹T

因?yàn)閘(T)=22>L,根據(jù)MCESTC 算法第4 步,求出關(guān)于T 的雙邊替換:不存在l(e',e)<0,p*(e',e)≤0 或l(e',e)≤0,p*(e',e)<0 的雙邊替換,也不存在l(e',e)>0,p*(e',e)<0 的雙邊替換,但是存在l(e',e)<0,p*(e',e)>0 的雙邊替換:(e2,e7),(e4,e9),(e8,e9),(e6,e9),(e2,e10)。根據(jù)MCESTC 算法第5 步有BER-Ⅰ=?、BER-Ⅱ={(e4,e7)}、BER-Ⅲ=?,置T=T∪{e4}{e9},T 的圖形見圖3。

圖3 修正的支撐樹T

同理,因?yàn)閘(T)=12>L,再次調(diào)用MCESTC 算法第4 步至第5 步得出BER-Ⅰ=?、BER-Ⅱ={(e2,e10)}、BER-Ⅲ=?,置T=T∪{e1}{e10},此時(shí)因?yàn)閘(T)=11=L,輸T,算法停止。可行解T 的圖形見圖4。

圖4 可行解支撐樹T

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