图度量下的带容量车辆路径问题
数据结构与算法
2022-10-19 v1
摘要
我们研究图度量下的带容量车辆路径问题（graphic CVRP）。我们的主要贡献是针对最优解代价的一个新下界。对于图度量，该下界是紧的，且显著强于通用度量下著名的下界。新下界的证明简单且组合化。利用该下界，我们分析了经典迭代巡划分算法结合 Christofides [1976]、M"omke-Svensson [JACM 2016] 和 Seb\H{o}-Vygen [Combinatorica 2014] 的图度量 TSP 算法的近似比。特别地，我们获得了 graphic CVRP 的 1.95-近似。
引用
@article{arxiv.2210.09806,
title = {Capacitated Vehicle Routing in Graphic Metrics},
author = {Tobias Mömke and Hang Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.09806},
year = {2022}
}