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    基于TSP問題求解高校寢室分配問題

    2018-01-08 15:19:47楊洋
    關(guān)鍵詞:遺傳算法

    楊洋

    【摘要】針對當(dāng)前大學(xué)生寢室沖突的普遍問題,基于人際吸引理論,將寢室人員依照相同的行為習(xí)慣等方式進行分配.對獨立個體是否具備訴求行為進行0-1坐標(biāo)賦值.采用坐標(biāo)代替獨立個體進行建模,通過計算各坐標(biāo)間的距離定義各獨立個體之間的適應(yīng)度函數(shù),建立目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)F(x).將問題轉(zhuǎn)化為一般TSP問題.運用遺傳算法,搜尋目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)解.最后對所得結(jié)果依照寢室入住人員數(shù)目對所得最優(yōu)解結(jié)果路徑進行切割得到結(jié)果.

    【關(guān)鍵詞】人際吸引;高校寢室;人員分配;TSP問題;遺傳算法

    近年來,高校寢室人員因?qū)嬍覂?nèi)部矛盾沖突導(dǎo)致他人死亡案件頻率逐步攀升.在當(dāng)前高校寢室人員矛盾沖突的解決方案中,較多的文獻提到關(guān)于高校學(xué)生心理輔導(dǎo)及組織干預(yù)建議.[1]但面對不同學(xué)生個體,心理輔導(dǎo)等方式操作相對困難.就實際情況而言,單純的心理干預(yù)和組織機制較難處理此類情況.

    一、問題背景

    近年來,高校寢室沖突案件頻率逐年攀升.關(guān)于高校寢室人際關(guān)系建設(shè)已逐年成為熱點.通過以“大學(xué)生”并含“寢室人際關(guān)系”作為主題在中國知網(wǎng)查詢近十年來的數(shù)據(jù),得表1.

    表12007年至2016年中國知網(wǎng)用“大學(xué)生”并含“寢室人際關(guān)系”查到的文章數(shù)

    年份2007200820092010201120122013201420152016

    文章數(shù)25711141221213023

    從表1中可明顯觀測到關(guān)于高校寢室人際關(guān)系的熱度近年來不斷攀升,以“復(fù)旦投毒案”為代表的一系列寢室人員關(guān)系沖突矛盾無疑昭示了大學(xué)生寢室人際關(guān)系問題日益突出這一突出現(xiàn)象.

    二、模型建立與求解

    (一)模型建立

    依據(jù)人際吸引理論,個人種族背景等相似程度都會影響人際間的吸引程度[2],人類更傾向于喜歡在態(tài)度等方面與自己相似的人[3].針對這種情況,建立數(shù)學(xué)模型,按照寢室人員是否具備某種個性行為進行合理科學(xué)分配,并對各獨立個體進行0-1賦值.以共同生活習(xí)慣為原則標(biāo)準(zhǔn)對寢室人員進行分配.由實際情況可知,當(dāng)寢室中存在兩個性格相近的人時,矛盾產(chǎn)生相對較少.且對任意兩個相同坐標(biāo)的獨立個體而言有‖xηi-xηi‖2=0,故將問題可轉(zhuǎn)化為TSP問題.[4]

    采用二進制編碼代入計算.建立如下數(shù)學(xué)模型:求滿足下式的最優(yōu)路徑X=(x0,x1,…,xn-1):

    minf(X).

    其中,f(X)=∑n-2i=1‖xηi-xηi+1‖2+‖xη1-xηn‖2-max1≤i≤j≤n‖xηi-xηj‖2,

    xηi為坐標(biāo)點的坐標(biāo),ηi是關(guān)于各坐標(biāo)點的一個排列.

    (二)問題求解

    1.模型求解

    遺傳算法是以適應(yīng)度為依據(jù)的逐代搜索過程,運用遺傳算法求解該數(shù)學(xué)模型的主要流程如下:

    (1)數(shù)據(jù)編碼.(2)初始化.(3)個體評價.(4)選擇操作.(5)交叉操作.(6)變異操作.(7)終止判斷.(8)輸出結(jié)果.[12]

    通過算法計算得到一個最短哈密頓回路.故在結(jié)果基礎(chǔ)上減去通過max函數(shù)所選取‖xi-xj‖2(1≤i≤j≤n)的最大值.得到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解.

    2.人員分配

    對于寢室最大人數(shù)容量m,首先考慮進行各坐標(biāo)點上的個體數(shù)量進行縮減.若對于在坐標(biāo)xηi上的獨立個體數(shù)目滿足:[card(xηi)/m-1]≥1,則其個體數(shù)量可以縮減為card(x′ηi)=card(xηi)-m*|card(xηi)/m-1|,則問題將簡化為尋找P=(p1,p2,…,pn)的最優(yōu)分配方案,其中pi=card(x′ηi).

    按照否0是1的情況予以賦值,統(tǒng)計得到最終衡量指標(biāo)L值.則得到最終最優(yōu)分配方案.

    三、仿真實驗與結(jié)果

    (一)參數(shù)取值

    本文仿真實驗選取訴求數(shù)k=3,m=6時的2 000份數(shù)據(jù).模型中種群規(guī)模設(shè)定為50,最大迭代次數(shù)為10,PC概率為0.9,Pm概率為0.05.

    (二)模型計算

    運用算法構(gòu)建初始種群T(0),例如,初始種群中的一個隨機值X0=(x1x4x3x5x2x7x6x8),其目標(biāo)函數(shù)值f(X0)為9.389.最終結(jié)果X4=(x1x5x6x2x4x8x7x3),其目標(biāo)函數(shù)值f(X4)為7.

    (三)人員分配

    1.人數(shù)縮減

    以x1為例,可對x1坐標(biāo)上的個體進行數(shù)量縮減.其縮減后的數(shù)量為card(x′1)=card(x1)-6*|card(x1)/6-1|=8.同理可得P=(8,7,8,7,9,6,6,7).

    2.人員分配

    設(shè){x′1}={x11,x12,…,x18},以此類推,將P中每個個體均賦予個體號予以區(qū)分.

    則按照模型要求.可得具體寢室安排:x11x12x13x14x15x16,x17x18x21x22x23x24,x25x26x27x31x32x33,x34x35x36x37x38x41,x42x43x44x45x46x47,x51x52x53x54x55x56,x57x58x59x61x62x63,x64x65x66x71x72x73,x74x75x76x81x82x83,x84x85x86x87.

    故最終將是否產(chǎn)生差異結(jié)果求和可知,在實際寢室人員分配中,該模型所得結(jié)果的最終值為L=6.

    【參考文獻】

    [1]賀恩格.高校寢室文化矛盾透析[J].長春師范大學(xué)學(xué)報,2014(4):133-135.

    [2]Kupersmidt,Derosier.Patterson Similarity as the basis for childrens friendship[J].Journal of Social and Personal Relationship,1995(12):439-452.

    [3]Simpson J A,Rholea W S.Attachment theory and close relationships[M].New York:Guilford Press,1994.

    [4]朱林杰.基于TSP的遺傳算法優(yōu)化研究[D].大連:大連理工大學(xué),2007:15-41.endprint

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