phẳng
Để ý rằng, tất cả các giải thuật được đưa ra ở trên, chưa đề cập đến trường hợp giải quyết vấn đề trên mặt phẳng (tức là với các bộ dữ liệu Euclide). Vì vậy, ở phần này sẽ đưa ra một số công việc cần xử lý khi áp dụng bài toán đối với bộ dữ liệu
Euclide.
Ràng buộc Non-Crossing được phát biểu như sau: Các kết nối không thể vượt qua (cắt chéo) các kết nối khác trên mặt phẳng.
heuristic.
Như vậy để giải quyết ràng buộc này, các giải thuật tìm đường đi ngắn nhất Dijkstra và tìm cây khung nhỏ nhất Kruskal được sửa chữa để tương thích với ràng buộc “Non-crossing”. Có 4 cách để giải quyết khi gặp trường hợp bắt chéo (hai kết nối cắt nhau trên mặt phẳng) như sau:
Cạnh có chi phí nhỏ hơn (Cheapest edge): Nếu hai cạnh chéo nhau, chỉ cạnh có chi phí nhỏ hơn được thêm vào đồ thị giải pháp.
Cạnh có chi phí lớn hơn (Most expensive edge): Nếu hai cạnh chéo nhau, chỉ cạnh có chi phí lớn hơn được thêm vào đồ thị giải pháp.
Cạnh ngẫu nhiên (Random edge): Nếu hai cạnh chéo nhau, lấy cạnh ngẫu nhiên trong hai cạnh này để thêm vào đồ thị giải pháp
Cạnh đầu tiên (First edge): Khi một cạnh được thêm vào đồ thị giải pháp, tất cả cạnh đã được thêm vào mà bắt chéo cạnh này sẽ trở thành không khả thi để chọn lựa. Trong trường hợp này, tất cả các cạnh trở thành không khả thi bị gây ra bởi cạnh này bị xóa khỏi giải pháp, đồng thời cạnh đó được thêm vào đồ thị giải pháp.
Ở đây, áp dụng loại sửa chữa cuối cùng “first edge” để giải quyết ràng buộc không bắt chéo. Loại sửa chữa này ảnh hưởng đến các giải thuật ở bước tăng đường cho các khách hàng C2(khi thứ tự các đỉnh khách hàng C2 khi thực hiện tăng đường thay đổi, thì giải pháp tìm thấy khác nhau).
KẾT LUẬN
1. Các kết quả đạt được
Về mặt lý thuyết, bài thu hoạch đã trình bày được các nội dung sau:
Các khái niệm cơ bản về đồ thị, phân lớp bài toán, qua đó phát biểu bài toán thiết kế mạng chịu lỗi (SNDP) bằng mô hình đồ thị cùng các ứng dụng
Tổng quan các giải thuật tìm đường đi ngắn nhất giữa các cặp đỉnh trên đồ thị Tổng quan giải thuật heuristic, meta-heuristic
Đề xuất giải thuật heuristic, meta-heuristic để giải bài toán SNDP 2. Hạn chế:
Chưa cài đặt ứng dụng.