5G万物互联时代,井喷式增长的流量对传统网络带来巨大挑战,智能化的业务路径优化对建立一个高效的网络管道布局至关重要。特别是如何能在提供用户低时延,高带宽的网络服务前提下,提高整体利用率,更是网络规划,网络优化领域的重中之重。
通信网络架构复杂,涉及广泛的通信原理,理解起来需要很多背景知识。在某些场景下,我们可以将其理解为一个“高速运输网络”,那么我们的赛题可以如下描述定义:
给出一个运输网络,以及若干需要运送货物的出发点和目的地,求出整体运输成本最小的运送路线方案,其中:
比如:邻接运输站A、B之间车道1总承重量是10吨,运送一个4吨的货物后,A、B间车道1的总承重量就减为6吨(由于是无向图,承重量被双向占用。即,无论是A到B还是B到A都只剩下6吨),此时车道1仍能运送1吨、4吨的货物若干,但无法运送10吨的货物。
比如,若运输站A,B之间走车道1,那么在其他站点之间也只能使用车道1。
提交可运行的算法代码
提交算法在数据集上每个样本的总体成本值,以及计算时间
最终综合考虑成本值最小,计算时间最短两个指标,给出排名
数据集包含若干样本,每个样本包含:
运输线路网络图描述,json结构:
{
nodes:[0,1,2], # 节点id列表
edges:[
(0,1):{ # (起点, 终点)
roads: [0,1,2], # 路的id列表,数组长度为总条数
load_weights:[10, 10, 20] # 每条路的承重量
}
]
}
货物描述,每个货物也以json字符串的方式表示,即:[{"起点": 138, "终点": 206, "重量": 1}, {"起点": 74, "终点": 156, "重量": 1}]