基于最短路径的口罩共享方案优化
基于最短路径的口罩共享方案优化
本文介绍了一种基于最短路径的口罩共享方案优化方法,该方法可以有效地将口罩分配给有需要的家庭,并减少快递费用。
代码实现
% 家庭住址坐标
address = [
30 35; % 班主任
18 12
23 17
10 0
15 25
13 10
20 20
20 25
32 15
15 18
24 9
3 8
33 3
34 26
37 23
18 4
42 8
50 23
53 16
55 38
7 42
];
% 拥有口罩数和最低需求口罩数
masks = [
14 15
14 9
15 9
4 8
8 10
12 8
13 18
7 11
11 18
23 24
15 4
17 10
5 9
19 27
11 5
20 7
2 6
10 8
11 18
13 18
];
% 初始化共享方案矩阵和口罩分配方案矩阵
sharing_scheme = zeros(20);
mask_allocation = zeros(20);
% 初始化充足口罩的家庭列表和不充足口罩的家庭列表
sufficient_list = [];
insufficient_list = [];
% 遍历每个家庭,标记是否口罩充足
for i = 1:20
if masks(i, 1) >= masks(i, 2) % 口罩充足
sufficient_list = [sufficient_list; i];
else % 口罩不足
insufficient_list = [insufficient_list; i];
end
end
% 计算每个家庭之间的距离
distances = pdist(address);
dist_matrix = squareform(distances); % 转换为距离矩阵
% 根据最短路径给不充足家庭分配口罩
[shortest_path, shortest_distance] = backtrack([1], 0, [1]);
% 根据最短路径给不充足家庭分配口罩
for i = 2:length(shortest_path)-1
receiver_idx = shortest_path(i);
receiver_demand = masks(receiver_idx, 2) - masks(receiver_idx, 1); % 口罩需求量
for j = 1:length(sufficient_list)
donor_idx = sufficient_list(j);
donor_supply = masks(donor_idx, 1) - masks(donor_idx, 2); % 口罩供应量
if donor_supply >= receiver_demand % 口罩充足,满足需求并退出循环
sharing_scheme(donor_idx, receiver_idx) = receiver_demand;
mask_allocation(receiver_idx, donor_idx) = receiver_demand;
masks(donor_idx, 1) = masks(donor_idx, 1) - receiver_demand;
break;
else % 口罩不足,分配所有可供应的口罩
sharing_scheme(donor_idx, receiver_idx) = donor_supply;
mask_allocation(receiver_idx, donor_idx) = donor_supply;
masks(donor_idx, 1) = masks(donor_idx, 2);
receiver_demand = receiver_demand - donor_supply;
end
end
end
% 输出最省钱的共享方案和总共需要支付的快递费
disp('最省钱的共享方案:')
disp(sharing_scheme)
% 输出给不充足家庭口罩的家庭列表
disp('给不充足家庭口罩的家庭列表:')
for i = 1:length(insufficient_list)
receiver_idx = insufficient_list(i);
donors = find(mask_allocation(receiver_idx, :) > 0);
for j = 1:length(donors)
donor_idx = donors(j);
disp(['家庭', num2str(donor_idx), ' 给予家庭', num2str(receiver_idx), ' ', num2str(mask_allocation(receiver_idx, donor_idx)), ' 个口罩'])
end
end
% 回溯算法函数
function [shortest_path, shortest_distance] = backtrack(path, distance, visited)
if length(path) == 21 % 所有家庭都已访问
shortest_path = path;
shortest_distance = distance;
return;
end
shortest_path = [];
shortest_distance = Inf;
for i = 2:21 % 从家庭2到家庭21依次访问
if ~ismember(i, visited) % 当前家庭未被访问
new_distance = distance + dist_matrix(path(end), i); % 更新路径距离
if new_distance < shortest_distance % 剪枝:如果当前路径距离已经大于最短路径,不再继续搜索
[new_path, new_distance] = backtrack([path, i], new_distance, [visited, i]); % 递归搜索下一个家庭
if new_distance < shortest_distance % 更新最短路径
shortest_path = new_path;
shortest_distance = new_distance;
end
end
end
end
end
代码说明
- 数据准备: 代码首先定义了每个家庭的住址坐标
address、拥有口罩数和最低需求口罩数masks。 - 初始化: 代码初始化了共享方案矩阵
sharing_scheme和口罩分配方案矩阵mask_allocation,并根据口罩数量将家庭分为充足口罩家庭列表sufficient_list和不充足口罩家庭列表insufficient_list。 - 计算距离: 代码使用
pdist函数计算所有家庭之间的距离,并使用squareform函数将其转换为距离矩阵dist_matrix。 - 最短路径算法: 代码使用回溯算法
backtrack计算出从第一个家庭到所有其他家庭的最短路径,该路径将被用来分配口罩。 - 口罩分配: 代码根据最短路径依次访问每个家庭,并根据其需求从充足的家庭分配口罩。
- 输出结果: 代码输出最省钱的共享方案和给不充足家庭口罩的家庭列表。
总结
该方法可以有效地将口罩分配给有需要的家庭,并减少快递费用。该方法可以根据实际情况进行调整,例如,可以考虑家庭之间的交通状况,以及每个家庭的口罩需求量等因素。
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