摘要：建立了雷达站选址双目标优化模型,第一目标函数为雷达站的建设成本以及雷达站与船舶交通管理(VTS)中心线路的铺设成本最小,第二目标函数为多重覆盖的水域单元权重之和最大;并针对模型设计遗传算法求解.算例结果显示,最终选址方案能够实现对水域的全面覆盖和重点加强,VTS中心的位置和雷达站盲区的存在都会对雷达站的选址方案造成影响.将程序运行10次,计算结果具有稳定性,表明模型算法是收敛、稳定及可行的.

摘要：给出了集合覆盖问题的一种随机近似算法。给定E={e1,e2,…,en}的子集的集合S和S中每个子集的权值,带权的集合覆盖问题是从S中选择费用和最小的子集使得其并集覆盖E。对E中每一个未被覆盖的元素,以某一精心设计的概率分布选择包含该元素的子集,直到E中所有元素均被覆盖,算法结束。该算法求出的覆盖的费用的期望值不超过***,其中opt为最优覆盖的费用,B=maxe∈E{|L(e)|},L(e)={s|e∈s,s∈S}。算法时间复杂度为O(n),其中n为E的元素数目。

摘要：集合覆盖问题在网络设计领域中有着良好的应用背景,但它在算法复杂性上却是NP-困难问题。建立了集合覆盖问题的0-1规划模型,给出了源于贪心思想的近似算法,并从原始-对偶规划的角度进行了证明,基于LINGO软件的传感器网络最优设计案例验证了模型的正确性和算法的有效性。

摘要：蜂窝网络的流量分布随着时间和空间发生波动,导致部分基站当流量较低时利用率较低。虽然利用率较低,但是这些基站仍然需要消耗大量能量。现有的基站关闭技术大多根据基站的当前负载将基站关闭,以节省能量。然而,不仅基站负载会影响基站关闭的过程,也会影响关闭基站的次序(基站排序)。为此,该文研究了多种不同的基站排序准则,并将基站关闭问题建模为容量受限的集合覆盖问题,进而提出一种集中式贪婪相加算法,以满足节能需求。在城市小型基站评估场景下对所提算法进行了仿真,实验结果表明,与基于当前负载的排序策略相比,该文方案的节能效果更为明显。

摘要：针对集合覆盖问题,提出一个高效的可解决大规模数据的二阶段遗传算法.二阶段遗传算法可以分为数据约简阶段和启发式求解阶段,论文形式化地描述了数据约简阶段的相关定义、定理和算法,证明了该约简方法的有效性;并给出了启发式求解阶段中针对集合覆盖问题的遗传算法中选择、交叉、变异算子的设计方法.对Beasley提出的45个测试用例的测试结果验证了二阶段遗传算法的求解效率和求解质量高于其它遗传算法.

摘要：集合覆盖问题是运筹学研究中的一个基本的组合优化问题,它通常描述成如下的一个覆盖问题:从一个m行、n列的0-1矩阵(aij)m×n中选出若干列盖住所有的行,使得付出的代价最小。集合覆盖问题被广泛应用到航空人员行程安排、电路设计、运输的车辆路线安排等领域。对这一问题,国内外学者提出了诸如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、人工神经网络算法等求解算法。本文以贪心算法为基础,利用人类的智慧和经验,提出了一种求解集合覆盖问题的启发式算法。算法的主要思想为:从某个解出发,随机移除一定比例的列,再用贪心策略加入若干列。用本文提出的算法,对Beasley提出的45个测试实例进行了实算测试,所得结果和最优解的平均相对差值为0.44%,并且得到了其中33个实例的最优解,实算结果表明,本文提出的算法对求解集合覆盖问题是行之有效的。

摘要：针对传统的养护站点布设造成养护资源浪费的问题,基于高速公路大中修养护、日常养护、应急养护的任务划分,对高速公路养护站点进行分级布设,设置出一级站和二级站的功能及其职责范围,综合考虑养护站点布设的经济性、时效性、便捷性等要求,建立了高速公路养护站点分级布设的集合覆盖模型,并设计了启发式贪婪算法对模型进行求解.将研究成果应用于某区域高速公路养护站点的布设,结果表明,养护站点分级布设能够降低养护成本,提高养护资源利用率.

摘要：有容量集合覆盖选址问题是组合优化中的一个经典的NP-Hard问题,在许多工程领域和科学领域中的应用十分广泛.本文将集合覆盖问题的模型应用到有容量设施选址问题中,首先研究了该问题的数学性质并给予相应的证明,利用这些数学性质能够对问题进行降阶,降低问题求解难度;然后设计了上界子算法、下界子算法和分配子算法,基于这些子算法提出了一种能够快速缩小问题规模同时能得到精确解的降阶回溯算法;最后文章通过分析和求解一个示例来进一步阐述本文算法的原理和执行过程.

摘要：在图形处理芯片GPU芯片架构设计过程中,针对C-model源代码管理,设计了一套检入管理系统CIMS(Check In Management System),并根据集合覆盖原理提出一种新的优选策略,用于筛选CIMS系统中的测试用例。实验表明,该算法获得的测试集合,在时间约束条件下,能有效覆盖已有代码,充分发挥预检功能。

摘要：集合覆盖问题是一个基本的组合优化问题,它是NP(多项式复杂程度的非确定性)完全问题.通过罚函数把问题转化为一个无约束最优化问题,给出一个辅助函数.它和问题有相同的离散全局极小解,设计一个算法,通过极小化该辅助函数得到问题的一个近似离散全局极小解.数值试验表明,算法对求解集合覆盖问题是有效的.