【数学建模与MATLAB】第8讲 最短路线问题

先写出带权邻接矩阵：
0 2 1 8 0 6 1 0 7 9 0 5 1 2 W 0 3 0 4 0
9 6 3 0
因 G 是无向图，故 W 是对称矩阵．
迭代 次数 １ 2 3 4 5 6 7 8 最后标记:
( d ij2) 是从 v i 到 v j 的只允许以 v 1 、 v 2 作为中间点的路径中最短路的长度．
…
( ( （ ）D(ν)= (d ij ) ) ，其中 dij ) min{ ij 1) , di( 1) d(j 1) } d(
( d ij ) 是从 v i 到 v j 的只允许以 v 1、 v 2、…、 v 作为中间点的路径中最短路 的长度．即是从 v i 到 v j 中间可插入任何顶点的路径中最短路的长，因此
l (ui )
u1
０ 0
u2
２ 2
u3
１
u4
８ 8 8 8 7
u5
3
u6
6
u7
10 10 10 10 9
u8

12 12 12 12 12 u5
l (v) z (1
u1
u1
7 u6
3 u2
6 u5
9 u4
l (ui )
u1
最后标记:
对有向图Ｇ，其关联矩阵Ｍ＝ (mij ) ，其中：
1 mij 1 0
若vi 是e j的起点 若vi 是e j的终点 若vi 与e j 不关联
返回
邻接矩阵
对无向图Ｇ，其邻接矩阵 A (aij ) ，其中：
aij 1 0
若vi 与v j 相邻 若vi 与v j 不相邻
数学建模与数学实验 最短路问题
实验目的
1．了解最短路的算法及其应用 2．会用MATLAB软件求最短路
实验内容
1．图 论 的 基 本 概 念
2．最 短 路 问 题 及 其 算 法
3．最 短 路 的 应 用
4．建模案例：最优截断切割问题
5．实验作业
图论的基本概念
一、 图 的 概 念 1．图的定义 2．顶点的次数
定义２ （１）任意两点均有路径的图称为连通图． （２）起点与终点重合的路径称为圈． （３）连通而无圈的图称为树．
定义３ （１）设 P(u , v) 是赋权图 G 中从 u 到 v 的路径， 则称 w( P)
eE ( P )
w(e) 为路径 P 的权．
(2)
在赋权图 G 中，从顶点 u 到顶点 v 的具有最小权的路
P (u, v) ，称为 u 到 v 的最短路．
返回
固 定 起 点 的 最 短 路
最短路是一条路径，且最短路的任一段也是最短路． 假设在u0-v0的最短路中只取一条，则从u0到其 余顶点的最短路将构成一棵以u0为根的树．
因此, 可采用树生长的过程来求指定顶点到其余顶点 的最短路．
Dijkstra 算法：求 G 中从顶点 u0 到其余顶点的最短路.
G
G[{v1,v4,v5}]
G[{e1,e2,e3}]
返回
关联矩阵
对无向图Ｇ，其关联矩阵Ｍ＝ (mij ) ，其中：
1 mij 0
若vi与e j 相关联 若vi与e j不关联 e1 e2 1 0 M= 1 1 0 0 0 1
注：假设图为简单图
e3 e4 e5 0 0 1 v1 0 1 0 v2 1 1 0 v3 1 0 1 v4
( ( （１）D(1)= (d ij1) ) ，其中 dij1) min{ ij0) , di(10) d1( 0) } d( j
( d ij1) 是从 v i 到 v j 的只允许以 v 1 作为中间点的路径中最短路的长度．
( 1 ( ( （2）D(2)= (d ij2) ) ，其中 d ij2) min{ ij1) , d i(2) d 21j) } d(
设 G 为赋权有向图或无向图，G 边上的权均非负．
对每个顶点，定义两个标记（ l (v) ， z(v ) ） ，其中:
l (v) ：表从顶点 u0 到 v 的一条路的权． z(v ) ：v 的父亲点，用以确定最短路的路线
算法的过程就是在每一步改进这两个标记，使最终 l (v) 为从顶点
u0 到 v 的最短路的权．
对有向赋权图Ｇ，其邻接矩阵 A (aij ) ，其中：
wij aij 0
若(vi , v j ) E, 且wij为其权 若i j 若(vi , v j ) E
无向赋权图的邻接矩阵可类似定义．
v1 v 2 0 2 A= 2 0 8 7 3
S：具有永久标号的顶点集
输入: G 的带权邻接矩阵 w(u , v)
算法步骤：
（１）赋初值：令 S＝{ u0 }, l ( u0 ) =0
v S V \ S ,令 l (v) = W (u0 , v ) , z(v ) = u0 u u0 （2）更新 l (v) 、z(v ) ： v S V \ S ,若 (v) > l (u) W (u, v ) l 则令l (v) = l (u) W (u, v ) ,z(v ) u=
w (v0 e1v1e2 vk 1ek vk ) 称为一条从 v0 到 vk 的通路，记为 Wv0vk
（２）边不重复但顶点可重复的通路称为道路，记为 Tv0vk （３）边与顶点均不重复的通路称为路径，记为 Pv 0 v k
通路 W v1v4 v1 e 4 v 4 e5 v 2 e1 v1 e 4 v 4 道路 Tv1v4 v1 e1 v 2 e5 v 4 e 6 v 2 e 2 v 3 e3 v 4 路径 Pv1v4 v1 e1 v 2 e5 v 4
注：假设图为简单图
v4 v1 v2 v 3 v 4
v1 v2 v3 0 1 0 1 A= 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0
对有向图Ｇ＝（Ｖ，Ｅ） ，其邻接矩阵 A (aij ) ，其中：
aij 1 0
若（vi，v j） E 若（vi，v j） E
(e1 ) v1v2 , (e2 ) v1v3 , (e3 ) v1v4 , (e4 ) v1v4 , (e5 ) v4v4 .
G 的图解如图
V={v1 ,v2 , v3 , v4}， E={e1, e2 , e3, e4, e5},
定义 在图 G 中， V 中的有序偶(vi， vj)对应的边 e ， 与 称为图的有向边
3．子图
二、 图 的 矩 阵 表 示
1． 关联矩阵
2． 邻接矩阵
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图的定义
定义 有序三元组G=(V,E, )称为一个图,如果：
[1] V= {v1 , v2 ,, vn } 是有限非空集，V 称为顶点集， 其中的元素叫图 G 的顶点. [2] E 称为边集，其中的元素叫图 G 的边. [3] 是从边集 E 到顶点集 V 中的有序或无序的元素 偶对构成集合的映射，称为关联函数. 例1 设 G=(V,E, )，其中
v3 v 4 7 v1 8 3 v2 0 5 v3 5 0 v4
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最短路问题及其算法
一、 基 本 概 念 二、固 定 起 点 的 最 短 路 三、每 对 顶 点 之 间 的 最 短 路
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基 本 概 念
定义１ 在无向图 G=(V,E, )中： （１）顶点与边相互交错且 (ei ) vi 1vi (i=1,2,…,k)的有限非空序列
规定用记号 和 分别表示图的顶点数和边数.
常用术语： （１）端点相同的边称为环． （２）若一对顶点之间有两条以上的边联结，则这些边称为重边． （３）有边联结的两个顶点称为相邻的顶点，有一个公共端点的边 称为相邻的边． （４）边和它的端点称为互相关联的． （５）既没有环也没有平行边的图，称为简单图． （６）任意两顶点都相邻的简单图，称为完备图，记为 Kn，其中 n 为顶点的数目． ( 7)若 V=X Y，X Y= ，且 X 中任两顶点不相邻，Y 中任两顶 点不相邻，则称 G 为二元图；若 X 中每一顶点皆与 Y 中一切顶点 相邻，则 G 称为完备二元图，记为 Km,n，其中 m,n 分别为 X 与 Y 的顶 点数目．
u2
2
u3
1
u4
7 u6
u5
3 u2
u6
6 u5
u7
9 u4
u8
12 u5
l (v) z (v)
0
u1
u1
u1
u2
u5
u1
u4
u6
u8
返回
u3
u7
每 对 顶 点 之 间 的 最 短 路
（一）算法的基本思想
(二)算法原理
1．求距离矩阵的方法
2．求路径矩阵的方法
3．查找最短路路径的方法
（三）算法步骤
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算法的基本思想
直接在图的带权邻接矩阵中用插入顶点的方法 依次构造出 个矩阵 D(1)、 D(2)、… 、D( )，使最 后得到的矩阵 D( )成为图的距离矩阵，同时也求出 插入点矩阵以便得到两点间的最短路径．
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算法原理—— 求距离矩阵的方法
( 把带权邻接矩阵 W 作为距离矩阵的初值，即 D(0)= (d ij0) ) =W
（3） 设 v 是使 l (v) 取最小值的 S 中的顶点，则令 S=S∪{ v }，
* *
u v*
（4） 若S φ ，转 2，否则，停止.
用上述算法求出的 l (v) 就是 u0 到 v 的最短路的权，从 v 的父亲标记
z (v) 追溯到 u0 , 就得到 u0 到 v 的最短路的路线.