source: tspsg-svn/trunk/src/tspsolver.cpp @ 75

Last change on this file since 75 was 74, checked in by laleppa, 15 years ago

+ CTSPSolver class now deletes all solution tree on cleanup and delete to avoid memory leaks.
+ List of alternate candidates for branching is now saved in every solution step and displayed on output.
+ New struct TCandidate that represents a candidate for branching.

  • Renamed sStep to SStep and tMatrix to TMatrix.
  • Made a better and more readable About window.
  • English translation is now loaded too. This is needed to support plurals (e.g., 1 candidate, 4 candidates).
  • Property svn:keywords set to Id URL
File size: 7.5 KB
RevLine 
[12]1/*
[42]2 *  TSPSG: TSP Solver and Generator
[17]3 *  Copyright (C) 2007-2009 Lёppa <contacts[at]oleksii[dot]name>
[12]4 *
5 *  $Id: tspsolver.cpp 74 2009-12-16 22:22:05Z laleppa $
6 *  $URL: https://tspsg.svn.sourceforge.net/svnroot/tspsg/trunk/src/tspsolver.cpp $
7 *
8 *  This file is part of TSPSG.
9 *
10 *  TSPSG is free software: you can redistribute it and/or modify
11 *  it under the terms of the GNU General Public License as published by
12 *  the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
13 *  (at your option) any later version.
14 *
15 *  TSPSG is distributed in the hope that it will be useful,
16 *  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
17 *  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
18 *  GNU General Public License for more details.
19 *
20 *  You should have received a copy of the GNU General Public License
21 *  along with TSPSG.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
22 */
23
24#include "tspsolver.h"
25
[65]26//! Class constructor
[13]27CTSPSolver::CTSPSolver()
[74]28        : nCities(0), root(NULL)
[13]29{
30}
[12]31
[67]32/*!
33 * \brief Returns the sorted optimal path, starting from City 1.
34 * \return A string, containing sorted optimal path.
35 */
36QString CTSPSolver::getSortedPath() const
[13]37{
[67]38        if (!root || route.isEmpty() || (route.size() != nCities))
39                return QString();
[42]40
[67]41int i = 0; // We start from City 1
42QString path = trUtf8("City %1").arg(1) + " -> ";
43        while ((i = route[i]) != 0) {
44                path += trUtf8("City %1").arg(i + 1) + " -> ";
45        }
46        // And finish in City 1, too
47        path += trUtf8("City %1").arg(1);
[12]48
[67]49        return path;
[12]50}
51
[67]52/*!
53 * \brief Returns CTSPSolver's version ID.
54 * \return A string: <b>\$Id: tspsolver.cpp 74 2009-12-16 22:22:05Z laleppa $</b>.
55 */
56QString CTSPSolver::getVersionId()
[12]57{
[67]58        return QString("$Id: tspsolver.cpp 74 2009-12-16 22:22:05Z laleppa $");
[42]59}
60
[67]61/*!
62 * \brief Returns whether or not the solution is definitely optimal.
63 * \return \c true if solution is definitely optimal, otherwise \c false.
64 *
65 *  The solution may need some further interations to determine whether it is optimal.
66 *  In such cases this function returns \c false.
67 */
68bool CTSPSolver::isOptimal() const
[42]69{
[67]70        return !mayNotBeOptimal;
[42]71}
72
[65]73/*!
74 * \brief Solves the given task.
75 * \param numCities Number of cities in the task.
76 * \param task The matrix of city-to-city travel costs.
77 * \param parent The parent widget for displaying messages and dialogs.
[66]78 * \return Pointer to the root of the solution tree.
[65]79 *
80 * \todo TODO: Comment the algorithm.
81 */
[74]82SStep *CTSPSolver::solve(int numCities, TMatrix task, QWidget *parent)
[42]83{
[12]84        if (numCities <= 1)
85                return NULL;
[42]86        cleanup();
[13]87        nCities = numCities;
[42]88QProgressDialog pd(parent);
89QProgressBar *pb = new QProgressBar(&pd);
90        pb->setAlignment(Qt::AlignCenter);
91        pb->setFormat(trUtf8("%v of %m parts found"));
92        pd.setBar(pb);
93        pd.setMaximum(nCities);
94        pd.setMinimumDuration(1000);
95        pd.setLabelText(trUtf8("Calculating optimal route..."));
96        pd.setWindowTitle(trUtf8("Solution Progress"));
97        pd.setWindowModality(Qt::ApplicationModal);
98        pd.setValue(0);
99
[74]100SStep *step = new SStep();
[13]101        step->matrix = task;
[60]102        step->price = align(step->matrix);
[13]103        root = step;
[12]104
[74]105SStep *left, *right;
[42]106int nRow, nCol;
[60]107bool firstStep = true;
108double check;
109        while (this->route.size() < nCities) {
[50]110//              forbidden.clear();
[60]111                step->alts = findCandidate(step->matrix,nRow,nCol);
[42]112                while (hasSubCycles(nRow,nCol)) {
[50]113//                      forbidden[nRow] = nCol;
[42]114                        step->matrix[nRow][nCol] = INFINITY;
115                        step->price += align(step->matrix);
[60]116                        step->alts = findCandidate(step->matrix,nRow,nCol);
[42]117                }
118                if ((nRow == -1) || (nCol == -1) || pd.wasCanceled()) {
[74]119                        cleanup();
[42]120                        break;
121                }
122
123                // Route with (nRow,nCol) path
[74]124                right = new SStep();
[42]125                right->matrix = step->matrix;
126                for (int k = 0; k < nCities; k++) {
127                        if (k != nCol)
128                                right->matrix[nRow][k] = INFINITY;
129                        if (k != nRow)
130                                right->matrix[k][nCol] = INFINITY;
131                }
132                right->price = step->price + align(right->matrix);
133                // Forbid selected route to exclude its reuse in next steps.
134                right->matrix[nCol][nRow] = INFINITY;
135                right->matrix[nRow][nCol] = INFINITY;
136
137                // Route without (nRow,nCol) path
[74]138                left = new SStep();
[42]139                left->matrix = step->matrix;
140                left->matrix[nRow][nCol] = INFINITY;
141                left->price = step->price + align(left->matrix);
142
143                step->candidate.nRow = nRow;
144                step->candidate.nCol = nCol;
145                step->plNode = left;
146                step->prNode = right;
147
148                if (right->price <= left->price) {
149                        // Route with (nRow,nCol) path is cheaper
150                        step = right;
[60]151                        this->route[nRow] = nCol;
152                        pd.setValue(this->route.size());
153                        if (firstStep) {
154                                check = left->price;
155                                firstStep = false;
156                        }
[42]157                } else {
158                        // Route without (nRow,nCol) path is cheaper
159                        step = left;
160                        qApp->processEvents();
[60]161                        if (firstStep) {
162                                check = right->price;
163                                firstStep = false;
164                        }
[42]165                }
166        }
167
168        if (!root && !pd.wasCanceled()) {
[50]169                pd.reset();
170                QMessageBox(QMessageBox::Warning,trUtf8("Solution Result"),trUtf8("Unable to find solution.\nMaybe, this task has no solutions."),QMessageBox::Ok,parent).exec();
[42]171        }
172
[50]173        qApp->processEvents();
174
[60]175        if (root) {
176                route = this->route;
177                mayNotBeOptimal = (check < step->price);
178        }
[42]179        return root;
[12]180}
[60]181
[74]182CTSPSolver::~CTSPSolver()
183{
184        if (root != NULL)
185                deleteNode(root);
186}
187
[67]188/* Privates **********************************************************/
189
[74]190double CTSPSolver::align(TMatrix &matrix)
[60]191{
[67]192double r = 0;
193double min;
194        for (int k = 0; k < nCities; k++) {
195                min = findMinInRow(k,matrix);
196                if (min > 0) {
197                        r += min;
198                        subRow(matrix,k,min);
199                }
[60]200        }
[67]201        for (int k = 0; k < nCities; k++) {
202                min = findMinInCol(k,matrix);
203                if (min > 0) {
204                        r += min;
205                        subCol(matrix,k,min);
206                }
207        }
208        return r;
209}
[60]210
[67]211void CTSPSolver::cleanup()
212{
213        route.clear();
214        mayNotBeOptimal = false;
[74]215        if (root != NULL)
216                deleteNode(root);
[60]217}
218
[74]219void CTSPSolver::deleteNode(SStep *node)
[63]220{
[74]221        if (node->plNode != NULL)
222                deleteNode(node->plNode);
223        if (node->prNode != NULL)
224                deleteNode(node->prNode);
225        delete node;
226        node = NULL;
227}
228
229QList<TCandidate> CTSPSolver::findCandidate(const TMatrix &matrix, int &nRow, int &nCol) const
230{
[67]231        nRow = -1;
232        nCol = -1;
[74]233QList<TCandidate> alts;
234TCandidate cand;
[67]235double h = -1;
236double sum;
237        for (int r = 0; r < nCities; r++)
238                for (int c = 0; c < nCities; c++)
239//                      if ((matrix.at(r).at(c) == 0) && !forbidden.values(r).contains(c)) {
240                        if (matrix.at(r).at(c) == 0) {
241                                sum = findMinInRow(r,matrix,c) + findMinInCol(c,matrix,r);
242                                if (sum > h) {
243                                        h = sum;
244                                        nRow = r;
245                                        nCol = c;
[74]246                                        alts.clear();
247                                } else if ((sum == h) && !hasSubCycles(r,c)) {
248                                        cand.nRow = r;
249                                        cand.nCol = c;
250                                        alts.append(cand);
251                                }
[67]252                        }
253        return alts;
[63]254}
255
[74]256double CTSPSolver::findMinInCol(int nCol, const TMatrix &matrix, int exr) const
[60]257{
[67]258double min = INFINITY;
259        for (int k = 0; k < nCities; k++)
260                if ((k != exr) && (min > matrix.at(k).at(nCol)))
261                        min = matrix.at(k).at(nCol);
262        return min == INFINITY ? 0 : min;
[60]263}
[67]264
[74]265double CTSPSolver::findMinInRow(int nRow, const TMatrix &matrix, int exc) const
[67]266{
267double min = INFINITY;
268        for (int k = 0; k < nCities; k++)
269                if (((k != exc)) && (min > matrix.at(nRow).at(k)))
270                        min = matrix.at(nRow).at(k);
271        return min == INFINITY ? 0 : min;
272}
273
[71]274bool CTSPSolver::hasSubCycles(int nRow, int nCol) const
[67]275{
276        if ((nRow < 0) || (nCol < 0) || route.isEmpty() || !(route.size() < nCities - 1) || !route.contains(nCol))
277                return false;
278int i = nCol;
279        while (true) {
280                if ((i = route[i]) == nRow)
281                        return true;
282                if (!route.contains(i))
283                        return false;
284        }
285        return false;
286}
287
[74]288void CTSPSolver::subCol(TMatrix &matrix, int nCol, double val)
[67]289{
290        for (int k = 0; k < nCities; k++)
291                if (k != nCol)
292                        matrix[k][nCol] -= val;
293}
294
[74]295void CTSPSolver::subRow(TMatrix &matrix, int nRow, double val)
[67]296{
297        for (int k = 0; k < nCities; k++)
298                if (k != nRow)
299                        matrix[nRow][k] -= val;
300}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.