Об одном методе декомпозиции для решения задач синтеза коммуникационных сетей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается алгоритм решения задачи о формировании коммуникационной сети для нахождения гарантированного плана перевозок заданного объема при наличии неопределенных факторов. Объемы производств и пропускные способности коммуникаций выражены линейными функциями от вложенных ресурсов. Для решения двойственной задачи, в силу ее ступенчатой блочной структуры, применяется известный алгоритм декомпозиции Данцига – Вулфа. Возникающие на итерациях линейные задачи предлагается решать, используя их специфику, на основе эффективных сетевых методов и методов теории графов, а именно: нахождения максимального потока, минимального разреза в сети, компонент связности и минимальных остовных деревьев графов. Существующие для этих задач алгоритмы имеют оценки сложности О( ), О( ) и О(n+m), где n – число вершин графа, m – число ребер.

Об авторах

О. А Косоруков

МГУ им. М.В. Ломоносова

Email: kosorukovoa@mail.ru
г. Москва, Россия

Д. В Лемтюжникова

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; МАИ (национальный исследовательский университет)

Email: darabbt@gmail.com
г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Давыдов Э.Г. Игры, графы, ресурсы. – М.: Радио и связь, 1981. – 112 с. [Davydov, E.G. Games, Gaphs, Resources. – M.: Radio and svyaz, 1981. – 112 s. (In Russian)]
  2. Адельсон-Вельский Г.М., Диниц Е.А., Карзанов А.В. Потоковые алгоритмы. – М.: Наука, 1975. – 118 с. [Adelson-Velsky, G.M., Dinits, E.A., Karzanov, A.V. Streaming Algorithms. – Moscow: Nauka, 1975. – 118 p. (In Russian)]
  3. Гейл Д. Теория линейных экономических моделей. – М.: Изд-во иностр. лит., 1963. – 418 с. [Gale, D. Theory of Linear Economic Models. – N.-Y.: McGraw-Hill, 1960.]
  4. Романовский И.В. Алгоритмы решения экстремальных задач. – М.: Наука, 1977. – 352 с. [Romanovsky, I.V. Algorithms for Solving Extreme Problems. – Moscow: Nauka, 1977. – 352 p. (In Russian)]
  5. Лемешко В.Ю. Методы оптимизации: лекции. – Новосибирск: Изд-во НГУ, 2009. – 126 с. [Lemeshko, V.Yu. Optimization Methods: Lectures. – Novosibirsk: Publishing House of NSU, 2009. – 126 p. (In Russian)]
  6. Раскин Л.Г., Кириченко И.О. Многоиндексные задачи линейного программирования. – М.: Радио и связь, 1982. – 240 с. [Raskin, L.G., Kirichenko, I.O. Multi-index Problems of Linear Programming. – Moscow: Radio and Communication, 1982. – 240 p. (In Russian)]
  7. Серая О.В. Многомерные модели логистики в условиях неопределенности: монография. – Харьков: ФОП Стеценко И.И., 2010. – 512с. [Seraya, O.V. Multidimensional Models of Logistics Under Uncertainty: monograph. – Kharkov: FOP Stetsenko, I.I., 2010. – 512p. (In Russian)]
  8. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. – СПб: Питер, 2000. – 208 с. [Konyukhovsky, P.V. Mathematical Methods for Researching Operations in Economics. – St. Petersburg: Peter, 2000. – 208 p. (In Russian)]
  9. Kosorukov, O. The Algorithm of the Method of Generalized Potentials for the Problem of Optimal Synthesis of Communication Network // International Journal of Communications. – 2017. – Vol. 2. – P. 77–85.
  10. Kosorukov, O.A. Algorithm of the Method of Generalized Potentials for Problems of the Optimum Synthesis of Communication Networks with Undefined Factors // Moscow University Computational Mathematics and Cybernetic. – 2019. – Vol. 43, no. 3. – P. 138–142.
  11. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. Пер. с англ. – М.: Мир, 1981. – 324 c. [Minieka, E. Optimization Algorithms for Networks and Graphs. – N.-Y.: M. Dekker, 1978.]
  12. Лэсдон Л. С. Оптимизация больших систем. Пер. с англ. – М.: Наука, 1975. – 432 c. [Lasdon, L. S. Optimization Theory for Large Systems. – London: Macmillan & Co., 1970.]
  13. Берж К. Теория графов и ее применения. – М.: Изд-во иностр. лит. – 1967. – 320 с. [Berge, C. Theory of Graphs and Its Applications. – London : Methuen, 1962.]
  14. Берзин Е.А. Оптимальное распределение ресурсов и элементы синтеза систем. – М.: Сов. радио, – 1974. – 303 с. [Berzin, E.A. Optimal Distribution of Resources and Elements of Systems Synthesis. – Moscow: Sov. Radio. – 1974. – 303 p. (In Russian)]
  15. Хачиян Л.Г. Полиномиальный алгоритм в линейном программировании // ДАН СССР. – 1979. – T. 244. – С. 1093–1096. [Khachiyan, L. A Polynomial Algorithm in Linear Programming // Soviet Mathematics Doklady – 1979. – Vol. 20. – P. 191–194.]
  16. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ. – М.: Вильямс. – 2005. – 1296 с. [Cormen, T.H., Leiserson, Ch.E., Rivest, R.L, and Stein, C. Introduction to Algorithms, 3rd ed. Cambridge: MIT Press, 2009.]
  17. Седжвик P. Алгоритмы на графах. – Россия, Санкт-Петербург: «ДиаСофтЮП». – 2002. – 496 с. [Sedgwick, R. Algorithms on Graphs. – Boston: Addison-Wesley Professional, 2002. – 496 p.]
  18. Форд Л.Р., Фалкерсон Д.Р. Потоки в сетях. Пер. с англ. – М.: Мир, 1966. – 277 с. [Ford, L.R., Fulkerson, D.R. Flows in Networks. – Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1962.]
  19. Hanaka, T., Kanemoto, K., Kagawa, S. Multi-perspective Structural Analysis of Supply Chain Networks // Economic Systems Research. – 2022. – Vol. 34, iss. 2. – P. 199–214.
  20. Turken, N., Cannataro, V., Geda, A., Dixit, A. Nature Inspired Supply Chain Solutions: Definitions, Analogies, and Future Research Directions // International Journal of Production Research. – 2020. – Vol. 58, iss. 15. – P. 91–102.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».