2017华为codecraft 《大视频时代布局》

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一名渣渣的参赛经历，这篇博文，我会把自己试探过的所有想法，写过的所有可行的代码贴上来（然而在竞争激烈的西北赛区，我并没能冲进64强，所以代码大家看看就行了，欢迎拍砖）;

3.3 — 3.7

华为在3月3号在官网上正式发布的赛题（其实提前就已经泄题了，可是提前泄题对我这种渣渣并没有什么卵用,23333）

图中黑色的结点表示一些网络结点，表示可以在这些结点上建立提供输出的服务器，通过黑色的网络边来流向红色的结点，每条边上跑的流量不能超过该条边的容量，且边上的流量上下行互不影响。最终的设计方案需要在总花费最小的情况下满足图中所有消费结点（红色）的消费需求。
说一说我对题目本身的理解：服务器的个数，服务器的位置都是未知数，所以这是一个组合爆炸的问题。但是一旦服务器的位置个数确定，这个问题又可以转化为一个较为简单的多源多汇问题，目前多源多汇的较为主流的求解方法有规划方法（线性规划，整数规划），图论的方法（spfa求增广路）。
我一开始拿到这个问题感觉无从下手，但是由于我有比较熟悉线性规划和整数规划，所以初期的思路一致在往这上面靠。

3.7 — 3.15（前k条最短路 + 整数规划）

第一个解题思路已经形成： 该解题思路基于这样一个事实，假设服务器结点到消费结点有3条路径，那么最优解总是先走满代价最小的路径之后再走其他路径。

如上图所示，服务器结点S到消费结点D有3条路径,PathA, PathB,PathC。其中，路径PathA上的单位代价为11(1+2+8),可以流过的最大流量为3,记为A(3,11)。同样的，我们有B(5,18),C(6,6)。如果D的需求为10个流量，那么最优解会在PathC上走6个流量，会在PathA上走3个流量，在PathB上走1个流量，对应的网络代价为6*6+ 3*11 + 18。基于这样一个事实，我们构建了如下的一个数据立方体：所有结点到所有消费结点的前k条最短路径，这就构成了最优解的解空间。

举一个具体的例子：50个结点，9个消费结点，上述的数据立方体k_path_cube中的k取5，即就是k_path_cube里面存储50个结点到9个消费结点的前5条最短路径。建立K_path_cube的时候，我们把每条路径存储起来，同时我们可以计算出每条路径的单位代价，记为pathPricei,j,k,和每条路径可以跑的最大流量pathMaxFlowi,j,k。那我们的优化目标就很明确了，网络代价分为两部分，第一部分是路径上的费用，第二部分是服务器费用。以路径和结点为变量，可对该问题写出如下的优化目标和约束方程：
min  ∑i∑j∑kpathPricei,j,k∗xi,j,k+∑jserverPrice∗yi

s.t.\left{ \begin{aligned} x_{i,j,k}  
<=pathMaxFlow_{i,j,k} &  &  \ \sum_{i,j\in  
edge_{i,j}}<=edgeCapcity_{i,j} &  &  \ \sum_i x_{i,j,k}*y_i =  
consumerRequire_i &  & \ \end{aligned} \right.

解释一下上面三个约束，第一个约束表示每条路径走过的流量不能超过该条路径允许的最大流；第二个约束表示通过某一条边的所有路径的流量总和不能超过该条边的容量（其实这个约束已经包含了第一层约束）;第三个约束表示从每个结点出发的路径要满足该结点的流量需求；但是上述的第三个约束是一个非线性的约束，这样我所熟悉的线性规划就且就不了这个问题了。但是，我们观察到y的取值是非0即1的，那么也就表示某一点如果有流量流出，那么该点的y就必须取值为1。我们可以对上述约束做一点改变：min∑i∑j∑kpathPricei,j,k∗xi,j,k+∑jserverPrice∗yi

s.t.\left\ { \begin{aligned} \sum_{i,j\in
 edge_{i,j}}<=edgeCapcity_{i,j} &  &  \\  \sum_i \sum_k x_{i,j,k} =
 consumerRequire_j&  &  \\ \frac{\sum_i \sum_k x_{i,j,k}}{capacity_i}
<= y_i  &  & \ \end{aligned} \right

解释一下改变的第二个和第三个约束，第二个约束表示，流向第j个结点的所有路径上的流量总和要满足第j个结点的消费需求；第三个约束表示，只要有流量从第i个结点流出，那么第i个结点上就需要建立一个服务器。
约束方程写好，我们先用了线性规划的一个常用库lp_solver进行求解。
总结来说，我们的第一个基于整数规划的数学模型已经建立完成，所有的初级case（50个结点，9个消费结点）都在1000ms左右求除了全局最优解。
此时由于还没有放出高级case,我们还没评估整数规划模型对大规模case的求解情况，我们把优化目标转向了k_path_cube上，当网络结构变得复杂的时候，k_path_cube的建立是一个相当费时的过程，而k值估计要取到10-20之间才能包含全局最优解。先不说其他，50个结点，9个消费结点，求取前5条最短路径，那么这个整数规划的模型就有2250个未知数，这对于阶乘复杂度的整数规划来说，一旦数据量增加，求解时间将无限上升。果然，我们用上述模型求解了一个400点的网络，在程序运行3小时后，我们直接放弃了第一条路—–整数规划。

3.15 — 3.21 （多源多汇 + 无约束整数优化）

第一个模型建立算是失败，究其原因是因为该模型未知数变量太多，数据量稍微增加，该模型的复杂度直线上升。为此，我们建立了第二个基于多源多汇的整数模型。多源多汇的思想:将图中的每一个结点通过一条带宽为无穷大，路径代价为0的边直接与每一个虚拟源节点相连，如果该源节点有流量流向相连的结点，那么源节点就必须建立服务器。这样未知数就从k_path直接减少到了
边数 + 两倍的结点数。对网络的约束也可以这样来写：
1）普通结点的约束：流入普通结点的流量 = 流出普通结点的流量
2）消费结点的约束：流入消费结点的流量 - 流出消费结点的流量 = 该消费结点的需求 3）对边的约束：任一条边上走过的流量 <=该条边的容量
4）网络的约束：从虚拟源节点流出的流量和 = 消费结点的总需求
根据上述4个约束条件，我还是先用整数规划进行了算法验证，所有初级case均在600ms以内求出了最优解。正如上文所提到的，我们并没有打算用整数规划的方法来求解复杂网络。通过查阅相关文献，我们发现整数规划可以转换为无约束的优化问题，xi<=10,xi∈Z,那么就可以将xi写进优化目标xi2(xi−1)2...(xi−b)2,要使目标函数最小，xi就必须取0-b的整数使的这一项为0。通过这样类似的转换，我们将等数约束和不等式约束都直接写进目标函数里面，使得目标函数最小。
对于无约束问题的求解，常见的方法有梯度下降法以及各种启发式算法。但由于只有目标函数时凸函数的情况下，梯度下降法才能取得最优解，并且优化目标里包含了这一函数：xi2(xi−1)2...(xi−b)2，这就使得在搜索范围内，优化函数存在着诸多的局部最优解。既然传统的梯度下降法不能用于求解此问题最优解，我们就尝试了启发式算法：粒子群算法和模拟退火算法。这两种算法运用后，发现很容易收敛到一个局部最优解并且很难找到一组适合所有case的算法参数。在这里由于算法实现后的效果并不好，我就不直接贴代码了，有需要退火或者粒子群算法的代码，可以私信我哟。

3.21 — 4.3 （遗传算法 + 最小费用最大流）

上述两个模型的失败，有一个很重要的原因，即就是未知数维度一直没能下降太多，导致最优解搜寻的时候解空间的范围太大，且无论是模型一以路径为变量还是模型二以网络的边为变量，他们的取值范围相对来说还比较大，加之局部最优解太多，导致了启发式算法收敛太慢甚至不收敛。
我们建立的最后一个数学模型从根本上缩减了未知数的维度，以结点为未知数，则每个结点上存在着建立或者不建立服务器，对应的是该点的取值为{0,1}，对于这种天然0,1编码的未知数来说，我们想到了遗传算法。用遗传算法确定服务器的位置，一旦服务器位置确定，那么该问题就变成了一个典型的多源多汇问题。

将所有服务器结点与一个超级源节点相连，其中边的带宽为无穷大，代价为0；再将所有消费结点与一个超级汇点相连，其中变得带宽为该消费结点的消费需求，代价为0。那么该多元多汇问题就转化为一个典型的单源单汇问题，而此问题可以通过构建一个最小费用最大流的模型，用spfa算法找增广路径进行求解（当用例图像过大，图较为稠密的时候，spfa算法可能效率上不如zkw算法）。
在说说我们用于遗传算法的技巧：
1)初始解的选取：启发式算法对初始解的选取特别敏感，好的初始解可以加快这类算法的收敛性。遗传算法的初始种群包含很多初始解。所以在我们初始解的选取原则有以下几条：a)直接将服务器放置在消费结点上;b)服务器大概率建在出度较大的点上
2)选择算子：我们采用的是赌轮盘选择算子
3)交叉算子：根据结点的规模采用双点交叉算子（经测试，双点交叉算子的稳定性优于单点交叉算子）。
4)变异算子：3-opts变异算子，对种群中的某个解向量的3个连续位置进行3点变异（3个点有000,001，…,111等8种组合，3-opts变异算子将挑选8中组合当中的最优组合进行变异）。
5)适应度函数：适应度函数和遗传算法的收敛性关联最大，适应度函数的取值范围为[0,1]，代表着种群中该个体的适应能力。即就是适应度函数越大，该种群存活的概率越大，所以适应度函数的斜率决定着遗传算法的收敛性，斜率越高，收敛越快，但是过高会陷入局部最优解。结合适应度函数的这些特性，我们创新性的提出了改进的sigmoid函数作为适应度函数
前期的适应度函数为 11+exp[2(x)]逐步过渡为后期的11+exp[3(x−0.6)]。
基于这样的算法框架，我们试了试初级case（50个结点），所有case在50ms内收敛到了全局最优解，当时还有点小兴奋呢。
无奈自己搞的最小费用最大流不够优，导致大case的时候，迭代次数太少，总是还没收敛就到时间了。最终页没能进前64（西北赛区竞争太大了）。

本文中的三个版本的代码，我将在随后整理贴出来，欢迎拍砖呀。
说一说比赛的感想：实验室催活也比较紧，只能利用周末来搞这个，干些队友们和我一起讨论各种算法，做各种尝试。最为一个渣渣感觉这次参赛无论是从算法还是代码力上，都有一定的提升。

下面贴出三个版本的代码： 链接：http://pan.baidu.com/s/1hszHx4K 密码：m8ms