标号法求网络最大流量
网络最大流

容量为20 容量为
• 最小截集: • 容量最小截集的称为网络G的最小截集。 • 最大流-最小截集定理: • 在任一个网络D中,从vs到vt的最大流的 流量等于分离的最小截集的容量。
(二)、 求最大流的标号法
标号过程: 1. 给发点vs 标号(0,+∞)。 2. 取一个已标号的点vi,对于vi一切未标号的邻 接点vj 按下列规则处理: (1)如果边 (v j , vi ) ∈ E ,且 f j i > 0 ,那么给vj 标 号 (−vi , δ j ) ,其中: δ j = min( f j i , δ i ) (2)如果边 (vi , v j ) ∈ E ,且 f ij < cij,那么给vj 标号 ( +vi , δ δ j = min(ci j − f i j , δ i ) ,其中:j ) 3.重复步骤2,直到vt被标号或标号过程无法进 行下去,则标号结束。若vt被标号,则存在一条增广 链,转调整过程;若vt未被标号,而标号过程无法进 行下去,这时的可行流就是最大流。
2.去掉所有标号,回到第一步,对可行流 重新标号。
求下图所示网络中的最大流,弧旁数为
v2 (3 , 3) vs (5 , 1) (1 , 1) v1 (-v1, 1) ) v2 (3 , 3) (0,+∞) , ) vs (5 , 1) v1 (+ vs , 4) ) (2 , 2) (1 ,1) (1 , 1) (3 ,0) (2 ,1) v3 (-v2 ,1) ) (2 , 2) (4 ,3) (1 ,1) (3 ,0) (2 ,1) v3 (+v2,1) ) v4 (5 ,3) v4 (5 ,3) vt
f = f (v i , v j ) = { f i j }
最大流算法小结

网络最大流的算法网络最大流的算法分类:一、Ford-Fulkerson增广路方法1、Ford-Fulkerson标号算法(最简单的实现)分别记录这一轮扩展过程中的每个点的前驱与到该节点的增广最大流量,从源点开始扩展,每次选择一个点(必须保证已经扩展到这个点),检查与它连接的所有边,并进行扩展,直到扩展到t。
2、最大容量增广路算法每次找一条容量最大的增广路来增广,找的过程类似Dijkstra,实现起来相当简单。
3、Edmonds-Karp,最短路增广算法的BFS实现每次找一条最短的增广路,BFS是一个可以很方便的实现思想。
4、距离标号算法最短路增广的O(n)寻找实现,使用距离函数d:d[t]=0;d<=d[j]+1若存在(i,j)∈E;只有路径上满足d=d[i+1]+1的增广路才为满足要求的,一开始我们初始化使标号恰好满足要求,之后不断更改标号使其可以使增广继续。
5、Dinic,分层思想对网络分层(按照距t的距离),保留相邻层之间的边,然后运用一次类似于距离标号的方法(其实质是DFS)进行增广。
二、预留与推进算法1、一般性算法随便找个点,要么将他的盈余推出去,要么对他进行重标记,直至无活跃点为止。
2、重标记与前移算法维护一个队列,对一个点不断进行推进与重标记操作,直至其盈余为0,若过程中他没有被重标记过,则可出列,否则加入队头,继续等待检查。
3、最高标号预留与推进算法记录d值,然后优先处理d值较高的,直至没有盈余。
网络最大流的算法实现一、Edmonds-Karp(EK)算法就是用广度优先搜索来实现Ford-Fulkerson方法中对增广路径的计算,时间复杂度为O(VE2),Shortest Augmenting Path (SAP) 是每次寻找最短增广路的一类算法,Edmonds - Karp 算法以及后来著名的Dinic 算法都属于此。
SAP 类算法可统一描述如下:Shortest Augmenting Path{ x <-- 0while 在残量网络Gx 中存在增广路s ~> t do{ 找一条最短的增广路径Pdelta <-- min{rij:(i,j) 属于P}沿P 增广delta 大小的流量更新残量网络Gx}return x}在无权边的有向图中寻找最短路,最简单的方法就是广度优先搜索(BFS),E-K 算法就直接来源于此。
网络最大流问题

给定一个有向图D=(V,A),在V中指定一点称为发点(记为),该点只有出发去的弧,指定另一点称为收点(记为),该点只有指向它的弧,其余的点叫做中间点。
对于A中的每一条弧,对应一个数(简记),称之为弧的容量。
通常我们把这样的D叫做网络,记为D=(V,A,C)。
(2)网络流:在弧集A上定义一个非负函数。
是通过弧的实际流量,简记,称是网络上的流函数,简称网络流或流,称为网络流的流量。
§4 网络最大流问题网络最大流问题是网络的另一个基本问题。
许多系统包含了流量问题。
例如交通系统有车流量,金融系统有现金流,控制系统有信息流等。
许多流问题主要是确定这类系统网络所能承受的最大流量以及如何达到这个最大流量。
4.1 基本概念与定理1.1.网络与流定义14 (1)网络:例1如图7-20是连结某产品产地和销地的交通图。
弧表示从到的运输线,弧旁的数字表示这条运输线的最大通过能力,括号内的数字表示该弧上的实际流。
现要求制定一个运输方案,使从运到的产品数量最多。
可行流与最大流在运输网络的实际问题中,我们可以看出,对于流有两个基本要求:一是每条弧上的流量必须是非负的且不能超过该弧的最大通过能力(即该弧的容量);二是起点发出的流的总和(称为流量),必须等于终点接收的流的总和,且各中间点流入的流量之和必须等于从该点流出的流量之和,即流入的流量之和与流出的流量之和的差为零,也就是说各中间点只起转运作用,它既不产出新的物资,也不得截留过境的物资。
因此有下面所谓的可行流的定义。
定义14对于给定的网络D=(V,A,C)和给定的流,若满足下列条件:(1)容量限制条件:对每一条弧,有(7.9)(2)平衡条件:对于中间点:流出量=流入量,即对于每一个i (i≠s,t),有(7.10)对于出发带点,有(7.11)对于收点,有(7.12)则称为一个可行流,称为这个可行流的流量。
注意,我们这里所说的出发点是指只有从发出去的弧,而没有指向的弧;收点是指只有弧指向,而没有从它的发出去的弧。
求解网络最大流问题的标号算法

( )如果终点 得到标号 , 3 则标号结束。
Se2寻找增广链 。 t p
如果 同时存在几个始点或者几个 终点 , 通过增加 虚 () 2 网络是流有方 向的容量网络 ; ( ) 网络 中每 条弧 都有 一个权 , 表示允 许 网 3在 它
拟 节点使得 网络 只有一个起点和一个终点 ;
一
种新的求解网络最大 流问题 的方法 , 每个顶 点进 对
行标号 , 顶点有几个 入弧 , 即有几 个标号 , 每次在选 择
・
14・ 1
计算机技 术与发展
第 2 卷 1
路径时先选取只有一个标 号 的路 径 , 当所 有单标 号 的 路径走完时 , 再按照弧容量较 大 , 且最短 的路径选择增
Ab t a t I p o i e e wa -lb l g a g r h t o v ewo k f w. ey v Re slb ld a d v re a e s me n mb ri r s r c :t r vd s a n w y a e i o t m o s l e n t r o Ev r e x i a e n e tx h t a u e a c n l i l e s h n s gae. o s l a r d s Ch o et e wa t a a r d . tre e wa h a n y ag a e。 h s t ewa t a a i g r ac c p c t n h re i y h th s a g a e Afe v r y yt a h s o l r d c o e h t y h th sb g e r a a iy a d s o tr
O 引 言
在现实生活 中 , 在着 大量 的“ ” 问题 , 存 流 的 计算 机技术和 网络技术 的迅速发展使得 网络最大流 问题在
最大流问题标号法例题详解

最大流问题标号法例题详解最大流问题标号法例题详解本文以一道标号法求解最大流问题的例题胶加以详细讲解,帮助读者了解其原理及运算步骤。
题目如下:给定一个网络结构如下:s (源点) 0----1----2----3----4---- t (汇点)a 25 10 12 15 20其中 s 是源点,t是汇点,aij(i,j=0,1,2,3,4)是每条弧的容量,求整个网络的最大流量。
解:1、设置标号:在最大流问题中,为了求解最大流,最常用的方法是标号法。
首先,要设置各结点标号,因为本题中有5个结点,s源点的标号为0,t汇点标号为4,其他结点即1,2,3依次标号,标号的设定不仅便于求解,而且可以在初始化的时候使用。
2、初始化标号:初始化标号即将各结点初始化为两个空集合{},即各结点的访问和未访问标号都是空集合,即无访问的结点标号为{},访问过的结点标号也为{}。
3、依据标号法,从源点(s=0)计算,得出每条弧的剩余容量Cij,具体推导如下:源点0 1 2 3 41 0 25 10 12 152 0 0 10 7 103 0 0 0 8 104 0 0 0 0 20其中:Cij=aij-fij (i,j=0,1,2,3,4)其中,aij 为每条弧的容量,fij 为每条弧的流量,在初始情况下,fij=0,故Cij=aij。
4、找增广路径:从源点s开始,用深度优先搜索法查找从s到t的增广路径,具体步骤如下:设置一个数组P[i]用以记录路径,P[i]表示从s到i节点所经过的上一个结点,先从源点s开始,P[0]=-1,然后查找s出发可以到达的结点,若Cij>0,则有路可达,将P[j]=i(j为s出发可达的结点),接着查找j出发可以到达的结点(该结点未被访问过)若Cjk>0,则有路可达,把P[k]=j,以此类推,直到找到P[t]=-1,即从s到t 的一条增广路径找到,这条增广路径的路径上的容量称为Cmin,它是该增广路径上各结点之间的容量最小值。
运筹学课程设计之最大网速问题的数学模型

最大网速问题的数学模型摘要本题给出了各节点之间的网络流图,需求解它们之间的最大流,即最大网速,为了能有效地解决此问题,我们首先利用求解最大流的标号法对网络图中的可增广链进行逐一分析,并对该链上的流量进行调整,直到该图中没有可增广链后,求得节点1到节点6的最大网速为6兆,然后再通过MATLAB 编程实现对标号法求解的结果进行验证。
最后,又通过提高各节点之间的网速来达到提高从节点1到节点6网速的目的,得出了各链之间增加的具体流量。
即s v 到1v 的容量应增加到263x +,3v 到t v 的容量应增加到22x+,2v 到4v 与4v 到t v 的容量都应增加到72x+。
当然若2023x <<,即03x <<,则s v 到1v 的容量不变。
同理,若032x<<,即06x <<,则2v 到4v 与4v 到t v 的容量也不变。
关键词:网络最大流;可增广链;网络流图;MATLAB ;THE MAXIMUM SPEED ISSUSE MATHEMATICAL MODELABSTRACTThe title gives the network flow graph between nodes, the maximum flow demand solution between them, that is the maximum speed, in order to effectively address this problem, we first use labeling method for solving the maximum flow of the network diagram can be augmented by one chain analysis, and adjust the flow of the chain until after this figure does not augmented chain, and seek the maximum speed node 1 to node 6 is 6 trillion, and then realized through MATLAB programming the results were validated method to solve the label.Finally, and by increasing the speed to achieve between the nodes from node 1 to increase the speed of the object 6, Drawn between the increase in the specific flow chain.In other words, to achieve the purpose of improving x trillion, then s v to 1v the capacity should be increased to 6+2x/3, 3v to t v the capacity should be increased to 2+x/2,2v to4v and 4v to t v the capacity should be increased to7+x/2.Of course, if 0<2x/3<2, that is 0<x<3, s v to1v the capacity to un changed. Similarly, if 0<x/2<3, that is 0<x<6, 2v to4v the capacity is the same and4v to t v.Keywords: network maximum flow; augmenting chain; network flow diagram; MATLAB;目录一问题的提出 (1)二模型假设 (1)三符号说明 (2)四问题的分析 (2)五模型的建立与求解 (2)5.1 模型的建立 (2)5.1.1 可行流 (3)5.1.2 割集 (3)5.1.3 最大流-最小割定理 (4)5.1.4 可增广链推论 (4)5.1.5 寻求最大流的方法 (4)5.1.6 可行流调整算法 (4)5.1.7 最大流的标号算法 (4)5.2 模型的求解 (5)六模型的优化 (13)6.1 网络最大流的算法拓展 (13)6.2 问题的优化求解 (14)模型评价 (16)参考文献 (17)附录 (18)一、问题的提出下图为一网络,节点1到节点2的宽带带宽为6兆,节点1到节点3的宽带带宽为2兆,节点2到节点4的宽带带宽为3兆,…节点4到节点6的宽带带宽为2兆,求节点1到节点6的最大网速。
最大流 标号法

10
28
10 8
广
6
沈
京
18
发点vs =成都,收点vt =北京。前面已订购机票情况表中的数字即是 各边上的容量(允许通过的最大旅客量),当各边上的实际客流量为
零时略去不写,以零流作为初始可行流。
利用标号法(经5次迭代)可以得到从成都发送旅 客到北京的最大流量如图所示
0
西
6
郑
重
10 0 6
0
0
2
10 10
标号过程: (1)给vs标号(-,+∞),vs成为已标号未检查的点,其 余都是未标号点。
(2)取一个已标号未检查的点vi,对一切未标号点vj: 若有非饱和弧(vi,vj),则vj标号(vi,l(vj)),其中l(vj)= min[l(vi),cij – fij],vj成为已标号未检查的点;若有非 零弧(vj,vi),则vj标号(-vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi), fji], vj成为已标号未检查的点。vi成为已标号已检查的点。
[-,+∞]
vs
x[v1 s,1] [xv2s,1] [xv3s,1] [xv4s,1]
x[v5 s,1]
[x1,1y1] [x1,1y]2 [x1,1]y3
y4
y5
[y1,1]vs
1
[v-,s+∞]
x1
1
x[2vs,1]
[xv3 s,1] x4 [vs,1] x5 [vs,1]
[x2,1y]1 1
(3,0) vt (2,1)
v1 (2,2)
v3
(vs,4)
(-v2,1)
(3,3) v2 (4,3)
(-,+∞)
求网络最大流及最小费用最大流问题的ford-fulkerson标号算法

最优化方法上机实验3求网络最大流及最小费用最大流问题的Ford-Fulkerson标号算法上机时间:2014.01.07实验日期: 2014年1月7日••••••••••••••••••【唯美句子】走累的时候,我就到升国旗哪里的一角台阶坐下,双手抚膝,再闭眼,让心灵受到阳光的洗涤。
懒洋洋的幸福。
顶 3 收藏 2•【唯美句子】一个人踮着脚尖,在窄窄的跑道白线上走,走到很远的地方又走回来。
阳光很好,温暖,柔和。
漫天的安静。
顶7 收藏7•【唯美句子】清风飘然,秋水缓淌。
一丝云起,一片叶落,剔透生命的空灵。
轻轻用手触摸,就点碎了河面的脸。
落叶舞步婀娜不肯去,是眷恋,是装点?瞬间回眸,点亮了生命精彩。
顶11 收藏9•【唯美句子】几只从南方归来的燕子,轻盈的飞来飞去,“几处早莺争暖树,谁家新燕啄春泥,”其乐融融的山林气息,与世无争的世外桃源,让人心旷神怡。
顶0 收藏 2•【唯美句子】流年清浅,岁月轮转,或许是冬天太过漫长,当一夜春风吹开万里柳时,心情也似乎开朗了许多,在一个风轻云淡的早晨,踏着初春的阳光,漫步在碧柳垂青的小河边,看小河的流水因为解开了冰冻而欢快的流淌,清澈见底的的河水,可以数得清河底的鹅软石,偶尔掠过水面的水鸟,让小河荡起一层层的涟漪。
河岸换上绿色的新装,刚刚睡醒的各种各样的花花草草,悄悄的露出了嫩芽,这儿一丛,那儿一簇,好像是交头接耳的议论着些什么,又好象是在偷偷地说着悄悄话。
顶 3 收藏 4•【唯美句子】喜欢海子写的面朝大海春暖花开,不仅仅是因为我喜欢看海,还喜欢诗人笔下的意境,每当夜深人静时,放一曲纯音乐,品一盏茶,在脑海中搜寻诗中的恬淡闲适。
在春暖花开时,身着一身素衣,站在清风拂柳,蝶舞翩跹的百花丛中,轻吹一叶竖笛,放眼碧波万里,海鸥,沙滩,还有扬帆在落日下的古船,在心旷神怡中,做一帘红尘的幽梦。
顶0 收藏 2•【唯美句子】繁华如三千东流水,你只在乎闲云野鹤般的采菊东篱、身心自由,置身置灵魂于旷野,高声吟唱着属于自己的歌,悠悠然永远地成为一个真真正正的淡泊名利、鄙弃功名利禄的隐者。
网络流——求网络最大流

在Vi的全部相邻顶点都已标号后,Vi成为标 号而已检查过的顶点。重复上述步骤,一旦 Vt被标上号,表明得到一条从Vs到Vt的可改 进路P,转入调整过程。 若所有标号都已检查过致使标号过程无法 继续时算法结束。这时的可行流即最大流。
2.调整过程 采用“倒向追踪”的方法,从Vt开始,利用 标号点的第一个标号逐条弧地找出可改进路P, 并以Vt 的第二个标号L(Vt)作为改进量a,改进P 路上的流量。 重新进入标号过程。
网络流第一讲求网络最大流一基本概念在实际生活中有许多流量问题例如在交通运输网络中的人流车流货物流供水网络中的水流金融系统中的现金流通讯系统中的信息流等等
网络流
第一讲 求网络最大流
一、基本概念
• 在实际生活中有许多流量问题,例如在交通运输 网络中的人流、车流、货物流,供水网络中的水 流,金融系统中的现金流,通讯系统中的信息流, 等等。50年代以福特(Ford)、富克逊(Fulkerson) 为代表建立的“网络流理论”,是网络应用的重 要组成部分。在最近的奥林匹克信息学竞赛中, 利用网络流算法高效地解决问题已不是什么稀罕 的事了。本节着重介绍最大流算法,并通过实际 例子,讨论如何在问题的原型上建立—个网络流 模型,然后用最大流算法高效地解决问题。
若给一个可行流F=(Fij) 饱和弧:网络中Fij =Cij的弧 饱和弧 非饱和弧:网络中Fij < Cij的弧 非饱和弧 非零流弧:网络中 Fij>0 的弧 非零流弧 零流弧:网络中 Fij =0的弧 零流弧
4.可增广路径
• 若P是网络中联结源点Vs和汇点Vt的一条路,我们定 义路的方向是从Vs到Vt,则路上的弧被分成两类: • 一类是弧的方向与路的方向一致,叫做前向弧。前向 弧的全体记为P+。另一类弧与路的方向相反,叫做后 向弧。后向弧的全体记为P-。 • 如图,在路P={Vl,V3,V2,V4,V6}中 • P+={(Vl,V3),(V2,V4),(V4,V6)} V2 4 V4 7 • P -={(V3,V2)} 8
运筹学05-图与网络分析3-最大流

(2,6) v1
v2
(0,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(0,4)
vn
(2,5)
(0,3)
(0,3)
(0,10)
v3
(0,4)
v4
(0,5)
(4,5)
(2,6) v1
v2
(0,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(0,4)
vn
(2,5)
(0,3)
(0,3)
(4,5)
(6,6) v1
v2
(4,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(4,4)
vn
(2,5)
(0,3)
(0,3)
(4,10)
v3
(0,4)
v4
(0,5)
(4,5)
(6,6) v1
v2
(4,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(4,4)
vn
(2,5)
(0,3)
再检查vi,直到vs为止
min1,2
1 min cij fij 对于增广链上的前向弧
2 min fij 对于增广链上的后向弧
(2)以为调整量进行调整
fij
'
ffiijj
(vi , vj ) (vi , vj )
fij (vi , v j )
去掉所有点的标号,对新的可行流f ' {fij '}进行标号
v2
第4节 网络最大流问题

(v i , v j ) u
[-v1, 1] v
Vs
(4,3)
2
[-v v4 2, 1]
Vt
[v4, 1]
[0, +∞]
[vs, 4]v1 Nhomakorabea(2,2)
[-v2, 1]
调 整 (4,4)
v3
v2 Vs v1
v4 Vt
(2,2)
v3
v2
(4,4)
v4
Vs
Vt
[0 ,+∞]
v1
(2,2)
v3
[vs, 3]
[-v1 , 1]
v2
(4,3)
v4
Vs [0 , +∞] (2,2)
Vt v1 v3
[vs , 4]
(3)考虑所有弧(vi , vj)或(vj , vi) ,其中vi∈ VA, vj∈ VB,若该弧为
流出未饱弧,则给vj标号[vi , θj],其中θj=min{θi, cij- fij}
流入非零弧,则给vj标号[-vi , θj] ,其中θj= min{θi, fij}
Vi 所有点
未标号 未检查
Vi
标号 未检查
标号 考查 (Vi, Vj) 检查 Vj 标号 未检查
所有
标号点 检查
注: 给发点Vs标上(0,+∞),则Vs成为标号未检查
网络最大流问题—标号法
1.标号过程 给vs标上(0,+∞),这时vs是标号而未检查点,其余为 未标号点。 若在弧(vi,vj)上,fij<cij,则给vj标(vi,l(vj)), 其中 l v j min l vi , cij fij 若在弧(vj,vi)上,fji>0,则给vj标(-vi,l(vj)), 其中l v j min l vi , f ji vi成为标号而已检查过的点,重复上述步骤,
求网络最大流及最小费用最大流问题的 Ford-Fulkerson标号算法

(2,7 )
v5
b=[0 10 6 3 0 0; 0 0 4 0 0 3; 0 0 0 0 12 4; 0 0 5 0 2 0; 0 0 0 0 0 5; 0 0 0 0 0 0]; c=[0 12 7 8 0 0; 0 0 8 0 0 5; 0 0 0 0 10 7; 0 0 9 0 7 0; 0 0 0 0 0 8; 0 0 0 0 0 0]; [f wf zwf]=BGf(c,b)
c= 10 从两种方法得到的最小生成树不同,但权和都为 10.
实 验 体 会
在最优化上机实验中,将数学语言转化成了计算机语言,通过学习 Ford-Fulkerson 算法, 我掌握了更加高效的解决最大流和最小费用最大流问题。 通过学习编程代码,我学习了最大流的算法,同一个连通图的最大流是唯一的。 通过学习,提高了编程水平。
例题最大流的标号法

例题最大流的标号法精品文档例题最大流的标号法例2用标号法求下图所示的公路交通网络的最大流量 (要求写出标号过程并说明得到的的确是最大流),其中,弧旁的数字是(c「f Q。
.⑴首先,给V s标上(0, )(2)检查V s,给V s为起点的未饱和弧的未标号的终点V2标号(V s, l(V2)),其中l(V2)min [l(V s),C s2 f s2】min[ ,15 7] 8其它点不符合标号条件。
⑶检查V2,给V2为终点的非零流弧的未标号的起点V3标号(V2, |(V3)),其中l(V3)min[g), f32】min[ 8,4] 4其它点不符合标号条件。
(4)检查v3,给v3为起点的未饱和弧的未标号的终点v4、v6标号(V4, l (V4)) > ( v6,l(V6))其中,l(V4)min[?3)234 £34] min[4,5 4] 1l(V6)min [l(V3),C36 f36] min [4,5 1] 4其它点不符合标号条件。
⑸检查v6,给v6为起点的未饱和弧的未标号的终点v t标号(v t, l (v t))其中,l(V t) mi n[l(V6), C6t f&] mi n[4,10 5] 4其它点不符合标号条件。
由于V t已标号,反向搜索可得增广链{(V s,V2),(V3,V2),(V3,V6),(V6,Vj},在该增广链的前相弧(v s, v2), (v3, v6), (v6,v t)上增加l (v t) 4,在后向弧(v3, v2)上减去精品文档l(V t) 4,其它弧上的流量不变,则可得一流量v(f ) 20的新的可行流如下图重新开始标号:⑹首先,给V s标上(0, )(7)检查V s,给V s为起点的未饱和弧的未标号的终点V2标号(V s, l(V2)),其中l(V2) min [l(V s),C s2 f s2】 min[ ,15 11] 4其它点不符合标号条件。
网络最大流问题__运筹学__胡运权__清华大学出版社
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v1
vs
vt
v2 (2,2) v3
(1)所有的截集: ①VA={vs},截集为{(vs,v1), (vs,v2)},截量为:6
②VA={vs ,v1},截集为{(vs,v2), (v1,vt)},截量为:7
③VA={vs ,v2},截集为{……},截量为:7
④VA={vs ,v3},截集为{……},截量为:12 ⑤VA={vs ,v1,v2},截集为{……},截量为:5
52
v4
3 2
1 5
3 3
6 3 v5
.
11 6
v6
2 17
2. 增广链
f为一可行流,u为vs至vt的链,令 u+={正向弧}, u-={反向弧}。若u+中弧
皆非饱,且u-中弧皆非零,则称u为关于f的
一条增广链。
10 5 v2
v1
4
1 8
3
v3
52
v4
3 2
1 5
3 3
6 3 v5 .
11 6
v6
vt已标号,得到一条增广链u(反向追踪),转(5); vt未标号,且无法再标号,此时的流为最大流,此时的截集为最小截。
[-v1, 1]v2 (4,3)
v4[v2 , 1]
Vs
[0 , +∞]
(2,2)
[vs, 4]v1
v3
Vt
V3
(4) 重复(2),(3),依次进行的结局可能为
vt已标号,得到一条增广链u(反向追踪),转(5); vt未标号,且无法再标号,此时的流为最大流,此时的截集为最小截。
网络最大流问题—标号法
1.标号过程
2.调整过程 利用反向追踪法找出增广链。调整量为
最大流问题的标号

• • • • • • • • • • • • • • • • • •
4、输出最大流的流量 Procedure answer; Var I,tot:integer; x:link; Begin tot:=0; for i:=1 to n do begin x:=d[i]; while x<>nil do begin if x^.f>0 then 输出弧(i,x^.k)及其流量x^.f; if (i=s) and (x^.f>0) then tot:=tot+x^.f; x:=x^.next; end; end; 输出最大流量tot; End;
2
(3,3)
(4,3)
4 (5,3)
s
(5,1)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
(1,1)
(3,0) (1,1) (2,1) 1 (2,2) 3 t
弧旁的数字是(cij,fij)
二、标号法的算法流程
• 1、数据结构:采用邻接表D存储。 • Const maxn=xxx; • Type link=^dtype; • dtype=record • k:integer; {顶点序号} • f,c:integer; {流量,容量} • next,pre:link; {后向弧指针,前向弧 指针} • end; • Var d:array[1..maxn] of link;
• (2)若在弧(vj,vi)上,fji>0,则给vj标号(-vi,L(vj)), L(vj)=min{L(vi),fji}。这时顶点vj成为标号而未检查的顶点。 • 在vi的全部相邻顶点都已标号后,vi成为标号而已检查过 的顶点。重复上述步骤,一旦vt被标上号,表明得到一条 从vs到vt的可改进路P,转入调整过程;若所有标号都已 检查过致使标号过程无法继续时,则算法结束。这时的可 行流即最大流。
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//标号法求网络最大流量
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define MAXN 1000 //顶点个数最大值
#define INF 1000000 //无穷大
#define MIN(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
struct ArcType //弧结构
{
int c, f; //容量,流量
};
ArcType Edge[MAXN][MAXN]; //邻接矩阵(每个元素为ArcType类型)
int n, m; //顶点个数和弧数
int flag[MAXN]; //顶点状态:-1-未标号,0-已标号未检查,1-已标号已检查
int prev[MAXN]; //标号的第一个分量:指明标号从哪个顶点得到,以便找出可改进量
int alpha[MAXN]; //标号的第二个分量:可改进量α
int queue[MAXN]; //相当于BFS算法中的队列
int v; //从队列里取出来的队列头元素
int qs, qe; //队列头位置,队列尾位置
int i, j; //循环变量
void ford( )
{
while( 1 ) //标号直至不存在可改进路
{
//标号前对顶点状态数组初始化
memset( flag, 0xff, sizeof(flag) ); //将3个数组各元素初始化为-1
memset( prev, 0xff, sizeof(prev) ); memset( alpha, 0xff, sizeof(alpha) );
flag[0] = 0; prev[0] = 0; alpha[0] = INF; //源点为已标号未检查顶点
qs = qe = 0;
queue[qe] = 0; qe++; //源点(顶点0)入队列
//qs<qe表示队列非空, flag[n-1]==-1表示汇点未标号
while( qs<qe && flag[n-1]==-1 )
{
v = queue[qs]; qs++; //取出队列头顶点
for( i=0; i<n; i++ ) //检查顶点v的正向和反向"邻接"顶点
{
if( flag[i]==-1 ) //顶点i未标号
{
//"正向"且未"满"
if( Edge[v][i].c<INF && Edge[v][i].f < Edge[v][i].c )
{
flag[i] = 0; prev[i] = v; //给顶点i标号(已标号未检查)
alpha[i] = MIN( alpha[v], Edge[v][i].c - Edge[v][i].f );
queue[qe] = i; qe++; //顶点i入队列
}
else if( Edge[i][v].c<INF && Edge[i][v].f > 0 ) //"反向"且有流量
{
flag[i] = 0; prev[i] = -v; //给顶点i标号(已标号未检查)
alpha[i] = MIN( alpha[v], Edge[i][v].f );
queue[qe] = i; qe++; //顶点i入队列
}
}
}
flag[v] = 1; //顶点v已标号已检查
}//end of while( qs<qe && flag[n-1]==-1 )
//当汇点没有获得标号,或者汇点的调整量为0,应该退出while循环
if( flag[n-1]==-1 || alpha[n-1]==0 ) break;
//当汇点有标号时,应该进行调整了
int k1 = n-1, k2 = abs( prev[k1] );
int a = alpha[n-1]; //可改进量
while( 1 )
{
if( Edge[k2][k1].f<INF ) //正向
Edge[k2][k1].f = Edge[k2][k1].f + a;
else Edge[k1][k2].f = Edge[k1][k2].f - a; //反向
if( k2==0 ) break; //调整一直到源点v0
k1 = k2; k2 = abs( prev[k2] );
}//end of while( 1 )
}//end of while( 1 )
//输出各条弧及其流量,以及求得的最大流量
int maxFlow = 0;
for( i=0; i<n; i++ )
{
for( j=0; j<n; j++ )
{
if( i==0 && Edge[i][j].f<INF ) //求源点流出量,即最大流
maxFlow += Edge[i][j].f;
if( Edge[i][j].f<INF ) printf( "%d->%d : %d\n", i, j, Edge[i][j].f );
}
}
printf( "maxFlow : %d\n", maxFlow );
}
void main( )
{
int u, v, c, f; //弧的起点、终点、容量、流量
scanf( "%d%d", &n, &m ); //读入顶点个数n和弧数m
for( i=0; i<n; i++ ) //初始化邻接矩阵中各元素
{
for( j=0; j<n; j++ ) Edge[i][j].c = Edge[i][j].f = INF; //INF表示没有直接边连接
}
for( i=0; i<m; i++ ) //读入每条弧
{
scanf( "%d%d%d%d", &u, &v, &c, &f ); //读入边的起点和终点
Edge[u][v].c = c; Edge[u][v].f = f; //构造邻接矩阵
}
ford( ); //标号法求网络最大流
}
代码来自。