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题目
代码
结果

题目

见：SSCFLP（Single Source Capacity Facility Location Problem)

代码

from numpy import *
import re
import time
import random
import copy

global x_index
global y_index
global problem
global distance


class Factory:
    def __init__(self, capacity, open_cost):
        self.capacity = capacity
        self.open_cost = open_cost

    def whether(self, data):
        if self.capacity >= data:
            return True
        else:
            return False

    def minus(self, data):
        self.capacity -= data


class Customer:
    def __init__(self, need):
        self.need = need


class Problem:
    # 读取文件初始化数据
    def __init__(self, filename):
        self.data = open(filename, "r")
        [self.factory_size, self.customer_size] = self.list_str_to_int(self.data.readline().split())
        self.factory_capacity = zeros([self.factory_size], dtype=int)
        self.factory_cost = zeros([self.factory_size], dtype=int)
        self.customer = zeros([self.customer_size], dtype=int)
        self.c2f_fee = zeros([self.customer_size, self.factory_size], dtype=int)
        self.factorys = dict()
        self.customers = dict()
        for i in range(self.factory_size):
            [a, b] = self.list_str_to_int(self.data.readline().split())
            self.factory_capacity[i] = a
            self.factory_cost[i] = b
            self.factorys[i] = Factory(a, b)
        count = 0
        while count < self.customer_size:
            temp = self.list_str_to_int(re.split(r'[\s\.]+', self.data.readline()))
            l = len(temp)
            for i in range(l):
                self.customer[count] = temp[i]
                self.customers[count] = Customer(temp[i])
                count += 1
        self.max_num = 0
        for i in range(self.customer_size):
            count = 0
            while count < self.factory_size:
                temp = self.list_str_to_int(re.split(r'[\s\.]+', self.data.readline()))
                self.max_num = max(self.max_num, array(temp).max())
                l = len(temp)
                for j in range(l):
                    self.c2f_fee[i][j+count] = temp[j]
                count += l
        # print(self.factory_capacity)
        # print(self.factory_cost)
        # print(self.c2f_fee)
        # print(self.customer)
        self.c2f_fee2 = copy.deepcopy(self.c2f_fee)
        self.data.close()

    # 用于每一个获取被满足的用户的最小值之后的置为最大值，避免重取
    # 用于每一个达到最大的服务数量的工厂的重置，以避免重取
    def reset(self, customer_id=-1, factory_id=-1):
        if customer_id != -1:
            for i in range(self.factory_size):
                self.c2f_fee[customer_id][i] = self.max_num + 1
        else:
            for i in range(self.customer_size):
                self.c2f_fee[i][factory_id] = self.max_num + 1

    # 获取指定的工厂的最小值
    # 获取全图中的最小值
    # 返回最小值与坐标
    # 复杂度：o(m*n)
    def find_min(self, factory_id=[]):
        r = 0
        c = 0
        if factory_id != []:
            min_fee = self.c2f_fee[0][factory_id[0]]
            c = factory_id[0]
            for j in factory_id:
                for i in range(self.customer_size):
                    if min_fee > self.c2f_fee[i][j]:
                        r = i
                        c = j
                        min_fee = self.c2f_fee[i][j]
            return min_fee, [r, c]
        else:
            min_fee = self.c2f_fee[0][0]
            for i in range(self.customer_size):
                for j in range(self.factory_size):
                    if min_fee > self.c2f_fee[i][j]:
                        r = i
                        c = j
                        min_fee = self.c2f_fee[i][j]
            return min_fee, [r, c]

    # 用于字符串列表转化为int型
    def list_str_to_int(self, str_list):
        int_list = []
        for i in str_list:
            if i == "":
                continue
            int_list.append(int(i))
        return int_list

    def valid(self, arr):
        factorys = zeros([self.factory_size], dtype=int)
        sum_fee = 0
        judge = True
        for i in range(len(arr)):
            factorys[arr[i]] += self.customer[i]
            sum_fee += self.c2f_fee2[i][arr[i]]
        for i in range(self.factory_size):
            if factorys[i] > 0:
                sum_fee += self.factory_cost[i]
            if factorys[i] > self.factory_capacity[i]:
                judge = False
        return judge, sum_fee


# 第一种交换方式：两个点进行交换
def method1(arr):
    array1 = copy.deepcopy(arr)
    array1[x_index], array1[y_index] = arr[y_index], arr[x_index]
    tag, fee_sum = problem.valid(array1)
    return tag, fee_sum, array1


# 第二种交换方式，两个点之间的点进行逆序
def method2(arr):
    array2 = copy.deepcopy(arr)
    num_min = min(x_index, y_index)
    num_max = max(x_index, y_index)
    for i in range(num_max - num_min + 1):
        array2[num_min + i] = arr[num_max - i]
    tag, fee_sum = problem.valid(array2)
    return tag, fee_sum, array2


# 第三种交换方式，一个点的前移
def method3(arr):
    array3 = copy.deepcopy(arr)
    num_min = min(x_index, y_index)
    num_max = max(x_index, y_index)
    temp = arr[num_max]
    for i in range(num_max - num_min):
        array3[num_max - i] = arr[num_max - i - 1]
    array3[num_min] = temp
    tag, fee_sum = problem.valid(array3)
    return tag, fee_sum, array3


# 第四种交换方式：变异
def method4(arr):
    tag, fee_sum = problem.valid(arr)
    array4 = copy.deepcopy(arr)
    num1 = random.randint(0, problem.factory_size - 1)
    num2 = random.randint(0, problem.factory_size - 1)
    array4[x_index] = num1
    array4[y_index] = num2
    tag2, fee_sum2 = problem.valid(array4)
    dimension = len(arr)
    # 如果不合法
    if not tag2:
        return tag2, fee_sum2, array4
    # 如果合法
    else:
        # 如果比原来的值小则继续进行变异
        if fee_sum2 <= fee_sum:
            array5 = copy.deepcopy(array4)
            while tag2 and fee_sum2 < fee_sum:
                tag, fee_sum = tag2, fee_sum2
                array5 = copy.deepcopy(array4)
                num1 = random.randint(0, problem.factory_size - 1)
                num2 = random.randint(0, problem.factory_size - 1)
                index1 = random.randint(0, dimension - 1)
                index2 = random.randint(0, dimension - 1)
                while index1 == index2:
                    index2 = random.randint(0, dimension - 1)
                array4[index1] = num1
                array4[index2] = num2
                tag2, fee_sum2 = problem.valid(array4)
            return tag, fee_sum, array5
        # 否则返回大的值
        else:
            return tag2, fee_sum2, array4


# 总的交换处理函数，四种交换方式取最优（局部贪心）
def swap(arr, dimension):
    global x_index
    global y_index
    # 产生两个随机值（位置）
    x_index = random.randint(0, dimension - 1)
    y_index = random.randint(0, dimension - 1)
    # 如果相同则继续产生
    while x_index == y_index:
        y_index = random.randint(0, dimension - 1)
    result1 = method1(arr)
    result2 = method2(arr)
    result3 = method3(arr)
    result4 = method4(arr)
    tag, fee_sum  = problem.valid(arr)
    array_result = copy.deepcopy(arr)
    if not (result1[0] or result2[0] or result3[0] or result4[0]):
        return fee_sum, array_result
    elif result1[0]:
        fee_sum = result1[1]
        array_result = copy.deepcopy(result1[2])
    elif result2[0]:
        fee_sum = result2[1]
        array_result = copy.deepcopy(result2[2])
    elif result3[0]:
        fee_sum = result3[1]
        array_result = copy.deepcopy(result3[2])
    elif result4[0]:
        fee_sum = result4[1]
        array_result = copy.deepcopy(result4[2])


    if result1[0] and result1[1] < fee_sum:
        fee_sum = result1[1]
        array_result = copy.deepcopy(result1[2])
    if result2[0] and result2[1] < fee_sum:
        fee_sum = result2[1]
        array_result = copy.deepcopy(result2[2])
    if result3[0] and result3[1] < fee_sum:
        fee_sum = result3[1]
        array_result = copy.deepcopy(result3[2])
    if result4[0] and result4[1] < fee_sum:
        fee_sum = result4[1]
        array_result = copy.deepcopy(result4[2])
    return fee_sum, array_result


    # 模拟退火算法核心(注释掉if条件中的or部分就是局部搜索算法
def sscflp_sa(initial_temp, rate, arr, dimension):
    global distance
    while initial_temp > 0.1:
        for i in range(500):
            new_result = swap(arr, dimension)
            diff = abs(distance - new_result[0])
            # 注释掉接收差解
            if new_result[0] < distance :# or random.random() < math.exp(-1 * (diff / initial_temp)):
                distance = copy.deepcopy(new_result[0])
                arr = copy.deepcopy(new_result[1])
        initial_temp = initial_temp * rate
    return arr, distance


if __name__ == '__main__':
    global problem
    global distance
    # for i in range(71):
    #     num = str(i + 1)
    #     file = "./Instances/p" + num
    open_file = open("SA1.md", "a")
    for k in range(71):
        num = str(k + 1)
        file = "./Instances/p" + num
        problem = Problem(filename=file)
        # 以下部分是贪心算法
        open_list = []
        customer_list = []
        not_open_list = [i for i in range(problem.factory_size)]
        pairs = zeros([3, problem.customer_size], dtype=int)
        for j in range(problem.customer_size):
            pairs[0, j] = j
        min_fee, [r, c] = problem.find_min()
        fee = 0
        if problem.factorys[c].whether(problem.customers[r].need):
            open_list.append(c)
            not_open_list.remove(c)
            customer_list.append(r)
            pairs[1, r] = c
            pairs[2, r] = min_fee
            problem.factorys[c].minus(problem.customers[r].need)
            fee += (problem.factorys[c].open_cost + min_fee)
            problem.reset(customer_id=r)
        min_fee1, [r1, c1] = problem.find_min(factory_id=not_open_list)
        while len(customer_list) < problem.customer_size:
            if len(not_open_list) > 0:
                min_fee1, [r1, c1] = problem.find_min(factory_id=not_open_list)
            min_fee2, [r2, c2] = problem.find_min(factory_id=open_list)
            if len(not_open_list) > 0 and problem.factorys[c1].whether(problem.customers[r1].need) and (
                    min_fee2 != problem.max_num + 1 and problem.factorys[
                c1].open_cost + min_fee1 < min_fee2 or min_fee2 == problem.max_num + 1):
                open_list.append(c1)
                problem.factorys[c1].minus(problem.customers[r1].need)
                fee += problem.factorys[c1].open_cost + min_fee1
                customer_list.append(r1)
                pairs[1, r1] = c1
                pairs[2, r1] = min_fee1
                not_open_list.remove(c1)
                problem.reset(customer_id=r1)
            elif problem.factorys[c2].whether(problem.customers[r2].need):
                customer_list.append(r2)
                pairs[1, r2] = c2
                pairs[2, r2] = min_fee2
                problem.factorys[c2].minus(problem.customers[r2].need)
                fee += min_fee2
                problem.reset(customer_id=r2)
            elif not problem.factorys[c2].whether(problem.customers[r2].need):
                problem.reset(factory_id=c2)



        # 此处开始模拟退火算法
        initial_result = array(pairs[1, :])
        tag, distance = problem.valid(initial_result)
        start_time = time.time()
        arr, distance = sscflp_sa(100, 0.95, initial_result, problem.customer_size)
        # 总的计算时间
        calculate_time = time.time() - start_time
        # print(distance)
        # print(arr)
        fee = distance
        open_factory_list = []
        for i in range(len(arr)):
            pairs[1, i] = arr[i]
            pairs[2, i] = problem.c2f_fee2[i, arr[i]]
            if arr[i] not in open_factory_list:
                open_factory_list.append(arr[i])
        # print(calculate_time)
        # print(pairs)
        # print(open_factory_list)
        # 文件写入
        open_file.write("- " + str("test: " + str(k)) + "\n")
        open_file.write("- fee:" + str(fee) + "\n")
        # 写入打开的工厂
        open_file.write("- open-factory-list: " + str(open_factory_list) + "\n")
        open_file.write("- time" + str(calculate_time) + "\n")
        open_file.write("\n")
        # 写入每一个用户，从0-customer_size
        open_file.write("| customer")
        for j in range(len(pairs[0, :])):
            open_file.write(" | " + str(pairs[0, j]))
        open_file.write(" |\n")
        open_file.write("| ------ ")
        for j in range(len(pairs[0, :])):
            open_file.write("| ------ ")
        open_file.write("|\n")
        # 写入每一个用户的选择
        open_file.write("| factory")
        for j in range(len(pairs[1, :])):
            open_file.write("| " + str(pairs[1, j]))
        open_file.write(" |\n")
        # 写入每一个选择的费用
        open_file.write("| fee")
        for j in range(len(pairs[2, :])):
            open_file.write("| " + str(pairs[2, j]))
        open_file.write(" |\n")
        open_file.write("\n\n\n")
    open_file.close()

    # print(problem.valid(arr))

结果

test: 0
fee:10017
open-factory-list: [5, 7, 8, 2, 9, 6, 3, 0]
time31.39995527267456

customer	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36	37	38	39	40	41	42	43	44	45	46	47	48	49
factory	5	7	8	2	9	9	5	6	3	2	6	3	0	0	6	9	5	0	3	9	7	6	3	5	6	9	5	7	0	3	3	8	2	0	3	7	9	3	6	8	5	7	8	2	5	7	0	2	5	6
fee	161	29	79	28	68	28	242	80	234	104	33	99	249	140	156	219	59	84	94	138	73	108	23	9	141	157	357	25	281	118	90	200	104	222	132	186	61	180	147	223	14	148	108	200	161	183	54	187	209	172

test: 1
fee:9123
open-factory-list: [5, 7, 8, 2, 9, 6, 3, 1]
time30.07269811630249

customer	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36	37	38	39	40	41	42	43	44	45	46	47	48	49
factory	5	7	8	2	9	9	5	6	3	2	6	3	5	9	6	9	5	6	3	9	7	6	3	5	6	9	5	7	1	3	3	8	2	1	3	7	9	3	6	6	5	7	8	2	1	7	8	2	5	6
fee	161	29	79	28	68	28	242	80	234	104	33	99	274	162	156	219	59	135	94	138	73	108	23	9	141	157	357	25	332	118	90	200	104	124	132	186	61	180	147	334	14	148	108	200	83	183	96	187	209	172

test: 2
fee:10547
open-factory-list: [5, 7, 8, 2, 9, 6, 3, 4]
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SSCFLP Benchmark Data 基于贪心策略的局部搜索算法结果：

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