CHƯƠNG IV: Search and Evolutionary Scatter Search for ‘Tree-Star’ Network Problems, with Applications to Leased-Line Network Design
4.5. Tính toán kết quả
Trong phần này, chúng tôi báo cáo kết quả tính toán của chúng tôi cho một nhóm các vấn đề kiểm tra ngẫu nhiên được tạo ra. Trong tập này, các vị trí của các node mục tiêu và các node Steiner được tạo ra một cách ngẫu nhiên trong không gian Euclide với tọa độ sử dụng trong khoảng [0, 1000]. Khoảng Euclide được sử dụng bởi vì chúng là tài liệu để cung cấp cho các trường hợp khó nhất có thể tạo ra ngẫu nhiên trong vấn đề Steiner Tree cổ điển (Chopra and Rao, 1994). Chi phí cố định của việc lựa chọn một node Steiner được tạo ra ngẫu nhiên trong khoảng [10, 1000], cung cấp sự cân bằng khó nhất với các thông số khác được lựa chọn (Lee et al., 1996).
Chúng tôi tạo ra 21 vấn đề kiểm có kích thước như nhau. Trước tiên chúng tôi thiết lập giá trị của n tương ứng (số node Steiner) là 100, 125, 150, 175 và 200. Đối với mỗi n cố định, chúng tôi tạo ra ba vấn đề bằng cách thiết lập m (số node mục tiêu) bằng n, n + 50 và tương ứng n +100. Do đó, việc kiểm tra 15 vấn đề với kích thước được tạo ra như trên. Hơn nữa, chúng tôi tạo ra 6 vấn đề bổ sung được thiết kế khó khăn. Những vấn đề này có kích thước (ký hiệu là m × n) là 250 × 250, 300 × 250, 350×250, 100×300, 200×300 and 300×300. Như đã được thiết lập trong các nghiên cứu trước đây của chúng tôi (Xu et al., 1996b), có 21 vấn đề không thể được sử lý theo phương pháp chính xác (ví dụ nhánh và phương pháp cắt Lee et al., 1996) do thời gian tính toán và giới hạn bộ nhớ,
và thuật toán cải thiện tabu của chúng tôi mô tả trong phần 4.3 là chẩn đoán tốt nhất hiện có trong việc chẩn đoán constructive khác nhau.
