容量约束黏菌求解器
神经与进化计算
2020-10-20 v1 最优化与控制
摘要
受多头绒泡菌启发的算法（PPA），亦称黏菌求解器，已引起极大关注。通过将现实问题建模为带网络流的图，并采用适当方程计算图中节点间距离，PPA可用于求解系统优化问题或用户均衡问题。然而，诸如最大流（MF）问题、最小费用最大流（MCMF）问题及链路容量约束交通分配问题（CTAP）等一些问题的链路流需遵循容量约束。受相关基于PPA研究缺乏的驱动，提出一种新颖框架——容量约束多头绒泡菌启发算法（CPPA），以在PPA中允许对链路流施加容量约束。为证明CPPA有效性，我们开发了CPPA的三种应用，即用于MF问题的CPPA（CPPA-MF）、用于MCFC问题的CPPA，以及用于链路容量约束交通分配问题的CPPA（CPPA-CTAP）。实验中，CPPA的所有应用均成功求解问题，其中部分相较基线算法展现出效率。实验结果证明在PPA中使用CPPA框架控制链路流是有效的。CPPA亦非常鲁棒且易实现，因可成功应用于三种不同场景。所提方法表明：具备控制PPA中链路流最大值的能力，CPPA未来可处理更复杂的现实问题。
引用
@article{arxiv.2010.09280,
title = {The Capacity Constraint Physarum Solver},
author = {Yusheng Huang and Dong Chu and Yong Deng and Kang Hao Cheong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09280},
year = {2020}
}