最短路问题
含参数的最短路问题及其原始—对偶算法
含参数的最短路问题及其原始—对偶算法
一、含参数的最短路问题
含参数的最短路问题(Parametrized Shortest Path Problem, PSP)是最短路径问题(Shortest Path Problem, SPP)的扩展,是的待求解的网络拓扑结构依赖于一组实参构成的参数,它主要用在那些路径选择依赖于实参因素的场合。
与传统SPP相比,在含参数SPP中任务不在于仅求出只依赖于路径上边/弧权值的最短路径,而是求出优化另外一组实数参数的最优路径,这给出的解决方案不再是路径,而是一组相关的参数值,通常这组参数值都是路径上一个或多个节点的权值值。
二、原始——对偶算法
含参数SPP的计算机解决方案一般有两种:原始——对偶算法和隐式唯一性解法。
原—对偶算法是一种割点问题求解方法,由原始算法和对偶算法组成。
原始算法通过改变权值算出最优路径及其关联参数;而对偶算法则采用贪心算法来进行搜索最优路径,当采用原始-对
偶算法解决SPP时,先利用原始算法找出最优的路径及参数,然后再用对偶算法进行简化和精确,以此来减少搜索范围,加快收敛速度。
原始算法首先先利用贪心算法找出满足要求的路径,确定出路径上所有节点的参数值。
然后利用搜索策略对得到的路径进行优化,其方法有:一是贪心优化,二是贪心轮换,三是贪心随机优化,等等。
贪心优化主要是按贪婪算法边/弧及其所有变量依次改变其参数值,找出更优的路径;贪心轮换的思路主要是尝试若干次通过不同参数设置对路径上某些节点变换使得路径达到最佳状态;而贪心随机优化则是改变每个变量以优化整个路径。
最短路问题
最短路问题基本内容:(1)问题的提法——寻求网络中两点间的最短路就是寻求连接这两个点的边的总权数最小的通路。
(注意:在有向图中,通路——开的初等链中所有的弧应是首尾相连的。
)(2)应用背景——管道铺设、线路安排、厂区布局、设备更新等。
D氏标号法(Dijkstra)(1)求解思路——从始点出发,逐步顺序地向外探寻,每向外延伸一步都要求是最短的。
(3)选用符号的意义:①P 标号(Permanent固定/永久性标号),从始点到该标号点的最短路权。
1、一辆送货车从配送中心所在地V1 给V6,V7 两地客户实现共同配送。
已知车辆自身成本消耗0.2 元/ 公里。
各站点间的距离(单位:公里)数如下图所示。
在V6,V7两地的线路间有一收费站,每次每台车辆通过均收费15 元。
问题:(1)用标号法求出送货车的最优送货路线(2)此次送货,车辆总的花费是多少解:把收费站的收费折算成路线后,如下图:用用标号法解出各站点距V1的最短路径用标号法解出最短路线:V1-V2-V4-V5-V6-V7按上述路线的走法花费最少,TC=95×0.2+15=34 元若避开收费站走:V1-V2-V4-V5-V6-V5-V7TC=(85+20+45)×0.2=30 元因此,最优送货路线:V1-V2-V4-V5-V6-V5-V7;此次送货,车辆总的花费是30 元。
2、下图为某地区的交通运输道路示意图。
其中V1为配送中心位置,V8为要货客户位置,现V8客户向配送中心提出了4吨订货要求,并且要越快越好。
配送中心物流计划人员已做出了用一台4吨东风卡车配送的计划安排。
但要以最快的速度将货物送达,就必须确定最短的配送路线,而该计划人员不知如何确定。
(1)请您帮该物流计划人员优化出最佳的送货路线?(2)已知车辆的平均行驶速度为50公里/小时,如早晨8:00发车,货物什么时间可以送达客户?解:用T 标号法求解得最短路线为:V1-V2-V3-V6-V7-V8。
最短路算法
5
3 10
1 2
2
v1
2
8
4 2 4
v3
6
v5
D ( 0) D
最短路问题在图论应用中处于很重要的地位, 下面举两个实际应用的例子。 例1 设备更新问题 某工厂使用一台设备,每年年初工厂要作出决定: 继续使 用旧的还是购买新的?如果继续使用旧的, 要付维修费;若要购买 一套新的,要付购买费。试 确定一个5年计划,使总支出最小. 若已知设备在各年的购买费,及不同机器役龄时的 残值与维修费,如表所示.
给 (v1 , v5 ) 划成彩线。
59 40 28 30
21
v1 (0)
①
12
v2 (12)
②
19 13
v3 (19)14 20
v4 (28) 15
29
④
15 v5 (40)
22
⑤
v6
③
41
k16 , k26 , k36 , k46 , k56 } ⑹ min{ min{ 59,53,49,50,55} 49
min{ k24 , k25 , k34 , k35} min{ 9,8,10,13} 8
① 给 (v2 , v5 ) 划成粗线。
② 给 v5 标号(8)。 ③ 划第4个弧。
v2 (4)
4
5
4
v4(9)
7
9
5
v6
1
v1 (0)
①
②
6
③
4
5
v8
1
v3(6)
7
v5 (8)
④
6
⑤
v7
5)接着往下考察,有四条路可走:(v2 , v4 ), (v3 , v4 ), (v5 , v6 ), (v5 , v7 ). 可选择的最短路为
最短路问题(整理版)
最短路问题(short-path problem)若网络中的每条边都有一个权值值(长度、成本、时间等),则找出两节点(通常是源节点与结束点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。
最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设、线路安装、厂区布局和设备更新等实际问题。
最短路问题,我们通常归属为三类:单源最短路径问题(确定起点或确定终点的最短路径问题)、确定起点终点的最短路径问题(两节点之间的最短路径)1、Dijkstra算法:用邻接矩阵a表示带权有向图,d为从v0出发到图上其余各顶点可能达到的最短路径长度值,以v0为起点做一次dijkstra,便可以求出从结点v0到其他结点的最短路径长度代码:procedure dijkstra(v0:longint);//v0为起点做一次dijkstrabegin//a数组是邻接矩阵,a[i,j]表示i到j的距离,无边就为maxlongintfor i:=1 to n do d[i]:=a[v0,i];//初始化d数组(用于记录从v0到结点i的最短路径), fillchar(visit,sizeof(visit),false);//每个结点都未被连接到路径里visit[v0]:=true;//已经连接v0结点for i:=1 to n-1 do//剩下n-1个节点未加入路径里;beginmin:=maxlongint;//初始化minfor j:=1 to n do//找从v0开始到目前为止,哪个结点作为下一个连接起点(*可优化) if (not visit[j]) and (min>d[j]) then//结点k要未被连接进去且最小begin min:=d[j];k:=j;end;visit[k]:=true;//连接进去for j:=1 to n do//刷新数组d,通过k来更新到达未连接进去的节点最小值,if (not visit[j]) and (d[j]>d[k]+a[k,j]) then d[j]:=a[k,j]+d[k];end;writeln(d[n]);//结点v0到结点n的最短路。
最短路问题数学模型
最短路问题数学模型
最短路问题是指在带权有向图中,求两个顶点之间的最短路径。
这个问题在现实生活中有很多应用,如在交通规划、电信网络设计、人工智能等领域。
为了解决这个问题,需要建立一个数学模型。
数学模型是指用数学方法对实际问题进行抽象和描述,从而进行定量分析和求解的方法。
对于最短路问题,可以使用图论和运筹学的方法建立数学模型。
在图论中,最短路问题可以使用迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法求解。
这些算法基于图的边权和,采用动态规划的思想,逐步计算每个节点到源节点的最短距离,最终得到整个图中每对节点之间的最短路径。
在运筹学中,最短路问题可以被看作是一种线性规划问题。
可以将每个节点看作是一个决策变量,节点之间的边权看作是线性约束条件,目标函数则是从源节点到目标节点的路径长度。
通过对目标函数进行最小化,可以得到最短路径的解。
总之,最短路问题数学模型可以通过图论和运筹学的方法进行建立和求解。
建立好的数学模型可以为实际问题提供科学解决方案,优化效率和效果。
- 1 -。
最短路问题的求解方法
最短路问题的求解方法最短路问题是图论中一个经典的问题,它在实际生活中有着广泛的应用,比如在交通规划、网络通信、物流配送等领域都有着重要的作用。
在解决最短路问题时,我们通常会采用不同的算法来求解,本文将介绍几种常见的最短路求解方法。
首先,我们来介绍最简单的最短路求解方法——暴力法。
暴力法的思路是枚举所有可能的路径,并找出其中的最短路。
虽然暴力法在理论上是可行的,但在实际应用中,由于其时间复杂度较高,往往不适用于大规模的图。
因此,我们需要寻找更加高效的算法来解决最短路问题。
其次,我们可以考虑使用迪杰斯特拉算法(Dijkstra algorithm)来求解最短路问题。
迪杰斯特拉算法是一种贪心算法,它通过不断地选择距离起点最近的顶点,并更新其邻居顶点的距离,来逐步求解最短路。
迪杰斯特拉算法的时间复杂度为O(V^2),其中V表示顶点的个数。
这使得它在实际应用中具有较高的效率,尤其适用于稠密图的求解。
除了迪杰斯特拉算法外,我们还可以使用弗洛伊德算法(Floydalgorithm)来解决最短路问题。
弗洛伊德算法采用动态规划的思想,通过不断更新图中任意两点之间的最短路径长度,来逐步求解整个图的最短路。
弗洛伊德算法的时间复杂度为O(V^3),因此在大规模图的求解中也具有较高的效率。
除了上述算法外,我们还可以考虑使用A算法、贝尔曼-福特算法等其他算法来解决最短路问题。
这些算法各有特点,适用于不同类型的图和不同的应用场景。
总的来说,最短路问题是一个重要且经典的问题,在实际应用中有着广泛的应用。
在求解最短路问题时,我们可以根据具体的情况选择合适的算法来求解,以提高效率和准确性。
希望本文介绍的几种最短路求解方法能够对读者有所帮助,谢谢阅读!。
最短路问题实际案例
最短路问题实际案例最短路问题是指在图中找出两个顶点之间的最短路径的问题,其中图可以是有向图或无向图,并且每条边可以有权重。
这个问题是在许多实际案例中都会遇到的。
以下是几个实际案例,其中涉及到最短路问题:1. 导航系统:导航系统是最常见的利用最短路问题的实例。
当用户输入起点和终点时,导航系统会计算出最短路径,并显示给用户。
这个过程中,导航系统需要考虑路程的时间或距离,同时还需要考虑道路的限速和交通情况等因素。
2. 物流配送:物流配送涉及到从一个地点到另一个地点的最短路径。
物流公司需要计算出从货物的起始点到目标点的最短路径,以最快速度将货物送达目的地。
在这个问题中,可能还会有其他限制条件,如运输工具的载重量、路段的通行能力等。
3. 电信网络:电信网络是一个复杂的网络,其中存在着许多节点和边,每个节点代表一个通信设备,边代表设备之间的通信连接。
在设计电信网络时,需要考虑到从一个节点到另一个节点的最短路径,以最小化通信的时延。
这个问题中,还会有其他因素,如网络拓扑的复杂性、网络流量的负载均衡等。
4. 交通规划:交通规划涉及到城市道路网络的设计和优化。
在设计城市交通规划时,需要考虑到不同节点之间的最短路径,以便在城市中建设高效的道路系统。
这个问题中,需要考虑到人口分布、交通流量、环境因素等复杂变量。
5. 谷歌地图:谷歌地图是一种广泛使用最短路径算法的应用。
当用户在谷歌地图上搜索起点和终点时,谷歌地图会计算出最短路径,并给出导航指引。
这个过程中,谷歌地图需要考虑到道路的限速、交通情况和实时路况等因素。
综上所述,最短路问题在许多实际案例中都有应用。
无论是导航系统、物流配送、电信网络、交通规划还是谷歌地图等,都需要计算出最短路径以满足需求。
因此,研究和解决最短路问题在实际应用中具有重要意义。
最短路问题
最短路问题何谓最短路?最短路问题考虑的是有向网络N=(V,A,W),其中弧(i,j)∈A 对应的权又称为弧长或费用。
对于其中的两个顶点s,t∈V,以s 为起点,t 为终点的有向路称为s-t 有向路,其所经过的所有弧上的权(或弧长、费用)之和称为该有向路的权(或弧长、费用)。
所有s-t 有向路中权最小的一条称为s-t 最短路。
ij w 如何得到最短路?最短路问题的线性规划描述如下:(,)m i ni j i j i j A w x ∈∑ (1):(,):(,)1,,..1,,0,,ij ji j i j A j j i A i s s t x x s i s t ∈∈=⎧⎪t −=−=⎨⎪≠⎩∑∑ (2) 0ij x ≥ (3) 其中决策变量表示弧(i,j)是否位于s-t 路上:当=1时,表示弧(i,j)位于s-t 路上,当=0时,表示弧(i,j)不在s-t 路上。
本来,应当是0-1变量,但由于约束(2)的约束矩阵就是网络的关联矩阵,它是全幺模矩阵,因此0-1变量可以松弛为区间[0,1]中的实数(当用单纯形法求解时,将得到0-1整数解)。
ij x ij x ij x ij x 值得注意的是,我们这里将变量直接松弛为所有非负实数。
实际上,如果可以取0-1以外的整数,则约束条件并不能保证对应于非零的弧所构成的结构(记为P)一定是一条路,因为这一结构可能含有圈。
进一步分析,我们总是假设网络本身不含有负圈,而任何正圈不可能使目标函数最小,因此上面的约束条件(2),(3)可以保证当达到最优解时,P 如果包含圈,该圈一定是零圈,我们从P 中去掉所有的零圈,就可以得到最短路。
ij x ij x ij x 无圈网络与正费用网络一般采用标号设定算法。
Bellman 方程(最短路方程)将约束条件(2)两边同时乘以-1,得到其对偶问题为:m ax()t s u u − (4)..,(,)j i ij s t u u w i j A −≤∀∈ (5)根据互补松弛条件,当x 和u 分别为原问题和对偶问题的最优解时:()0,(,i j j i i j )x u u w i j −−=∀∈A (6) 因此,当某弧(i,j)位于最短路上时,即对应的变量>0时,一定有ij x j i i u u w −=j 。
运筹学课件:最短路问题
Operation Research
实例1
第八讲
Operation Research
实例2 求从1出发到5的最大流
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
实例
第八讲
Operation Research
第八讲
第八讲
Operation Research
网络最大流的基本概念(6)
增广链的基本概念
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
实例:寻找图中增广链
第八讲
Operation Research
第八讲
网络最大流的基本概念(7)
直到 D(k-1)=D(k)
dij(k)=min{dir(k-1)+drj(k-1)}
矩阵的计算次数k
Operation Research
实例(1) 求图中任意两点之间的最短ch
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
Operation Research
求解步骤
(1)标号过程
第八讲
Operation Research
(2)调整过程
第八讲
我们的目标是尽快找到一条从起点vs到终点vt的增广链, 所以没必要在中途多停留,即对已标号的vi,每次只检查 一个相邻点vj,再给vj标号,没有必要检查vi的所有相邻点, 这样一次可改进一条增广链,只到没有增广链为止
(2)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;
第三节 最短路问题
作业
195页
习题8
8.4题
( X , X ) { (V1 ,V4 ) ,(V2 ,V4 ) ,(V5 ,V4 ) ,(V5 ,V9 )} 1、 2、K14 K 24 8 K54 5 3 8 K59 1 3 4
3、 (V5 ,V9 ) V9 ( 4 ,
5)
第五轮: V1 (0,0) V2 (2,1) V5 (3,2) V9 (4,5) V7 (7,9) 1、 ( X , X ) { (V1 ,V4 ) ,(V2 ,V4 ) ,(V5 ,V4 ),(V9 ,V6 ),(V9 ,V7 ),(V9 ,V8 )} 2、 K14 K24 K54 8 3、 (V9 ,V7 ) V7 ( 7 ,
V1
(i , i )
V2
5
7
1
V4
6
2 2
V3
1
V5
第三步: 找出第二步中 K ij 最小的那条弧,给它的终 点以标号
(V1 ,V3 ) V3 (2,1)
8
如果有几个 K ij 都取最小值,就同时标号
以后每一轮都重复第二轮的三个步骤, 从而使某个顶点获得标号; 当终点获得标号后,计算结束; 然后逆向追踪获得最短路.
( X , X ) { (V1 ,V4 ) ,(V2 ,V4 ) ,(V5 ,V4 ) ,(V5 ,V9 )} 1、 2、K14 K 24 8 K54 3 5 8 K59 3 1 4
3、 (V5 ,V9 ) V9 ( 4 ,
5)
第三轮: V1 (0,0) V2 (2,1) V5 (3,2)
9)
1)
V4 (8,1) V1 V2 (2,1) V5 (3,2) V9 (4,5) V7 (7,9) V6 (10,9)
最短路(图)
最短路最短路问题(short-path problem):若网络中的每条边都有一个数值(长度、成本、时间等),则找出两节点(通常是源节点和阱节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。
最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设、线路安装、厂区布局和设备更新等实际问题。
单源最短路径包括确定起点的最短路径问题,确定终点的最短路径问题(与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题。
在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
)算法可以采用Dijkstra 算法。
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。
主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。
Dijkstra 算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。
Dijkstra算法代码1#include <string.h>2#include<algorithm>3using namespace std;45const int maxnum = 100;6const int maxint = 99999999;78int dist[maxnum];9int prev[maxnum];//记录当前点的前一个结点10int c[maxnum][maxnum];11int n,line;1213void dijkstra(int n,int v,int *dist,int *prev,int c[maxnum][maxnum])//v代表源点14{15 bool s[maxnum];//判断是否已存入该点到S中16 for(int i = 1;i <= n;++i)17 {18 dist[i] = c[v][i];19 s[i] = 0;20 if(dist[i] == maxint)//代表当前点与源点没有直接相连21 prev[i] = 0;22 else23 prev[i] = v;//代表当前点的前一个节点是v,即源点24 }25 dist[v] = 0;//源点到源点的距离初始化为026 s[v] = 1;//源点已被遍历过,标记为12728 for(int i = 2;i <= n;++i)29 {30 int tmp = maxint;31 int u = v;32 for(int j = 1;j <= n;++j)33 {34 if((!s[j]) && dist[j] <tmp)//该点没有被遍历到并且源点到j点的距离小于记录的距离35 {36u = j;//记录下这一点37tmp = dist[j];//记录下这一点到源点的距离38 }39 }40 //找到距离最短的点退出循环41 s[u] = 1;//标记该点已经遍历过4243 for(int j = 1;j <= n;++j)44 {45 if((!s[j]) && c[u][j] <maxint)//j没有被遍历过并且从u到j还有这条路径46 {47 int newdist = dist[u] + c[u][j];//新的距离是从源点到u的距离加上从u到的距离48 if(newdist <dist[j])//如果新的距离比原来到j的距离要短49 {50 dist[j] = newdist;//则更新dist数组51 prev[j] = u;//标记j的前一个节点是u52 }53 }54 }55 }56}5758void searchpath(int *prev,int v,int u)//查找从v到u的最短路径59{60 int que[maxnum];//保存路径61 int tot = 1;62 que[tot] = u;//把终点存入路径数组63 tot++;64 int tmp = prev[u];65 while(tmp != v)66 {67 que[tot] = tmp;68 tot++;69tmp = prev[tmp];70 }71 que[tot] = v;72 for(int i = tot;i >= 1;--i)73 {74 if(i != 1)75 printf("%d->",que[i]);76 else77 printf("%d\n",que[i]);78 }79}808182int main()83{84 scanf("%d",&n);//输入结点数85 scanf("%d",&line);//输入路径数目86 int p,q,len;87 for(int i = 1;i <= n;++i)//初始化存储数组88 {89 for(int j = 1;j <= n;++j)90 {91 c[i][j] = maxint;92 }93 }94 for(int i = 1;i <= line;++i)//往存储数组里存放路径95 {96 scanf("%d%d%d",&p,&q,&len);97 if(len <c[p][q])//如果两个点之间有多条路,取路径较短的那一条98 c[p][q] = len;99 c[q][p] = len;//该语句根据实际情况写,用于无向路径中100 }101 for(int i = 1;i <= n;++i)//初始化标记数组102 dist[i] = maxint;//该数组记录从起点到该点的最短路径长度103104105 dijkstra(n,1,dist,prev,c);106 printf("从源点到最后一个顶点的最短路径长度为:%d\n",dist[n]);107 printf("从源点到最后一个顶点的路径为:");108 searchpath(prev,1,n);109}全局最短路求图中所有的最短路径。
运筹学及其应用10.2 最短路问题
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 6,2 2
∞,1
v9
6
3
3 4
10 4
v6 2 v7 ∞,1
11,4
∞,1
v8
18
v2 5,3 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 6,2 2
∞,1
v9
6
3
3 4
10 4
v6 2 v7 9,5
10,5
12,5
v8
19
v2 5,3 1
9
v2 6,1 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 ∞,1 2
6
3
4 10
4
v6
2
v7
∞,1
∞,1
∞,1
v9
3
∞,1
v8
10
v2 6,1 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 ∞,1 2
6
3
4 10
4
v6
2
v7
∞,1
∞,1
∞,1
v9
3
∞,1
v8
11
v2 6,1 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
最短路问题dijkstra算法例题
最短路问题dijkstra算法例题假设有一个图,其中有6个节点,节点之间的距离如下所示:```2(1)---(2)| - |3| 1 |4| - |(3)---(4)5```节点1到所有其他节点的最短路径距离如下所示:- 1到2的距离为2- 1到3的距离为3- 1到4的距离为7利用Dijkstra算法来找出从节点1到所有其他节点的最短路径。
算法步骤如下:1. 创建两个集合:一个用于存储已确认最短距离的节点,一个用于存储尚未确认最短距离的节点。
初始化时,已确认最短距离节点集合为空,尚未确认最短距离节点集合包含所有节点。
2. 初始化距离列表,列表中存储从节点1到每个节点的当前最短距离,初始时,节点1的最短距离为0,其他节点的最短距离设为无穷大(表示尚未找到最短路径)。
3. 选择尚未确认最短距离节点集合中距离节点1最近的节点(此节点为2),并将其移至已确认最短距离节点集合中。
4. 更新距离列表:通过比较当前节点的最短距离和经过已确认最短距离节点的距离,更新最短距离。
- 节点2的当前最短距离为2,节点2的邻居节点3的距离为3,经过节点2到节点3的距离为5,所以更新节点3的最短距离为5。
- 节点2的当前最短距离为2,节点2的邻居节点4的距离为4,经过节点2到节点4的距离为6,所以更新节点4的最短距离为6。
5. 重复步骤3和步骤4,直到所有节点的最短距离都被确认。
6. 最终得到节点1到所有其他节点的最短路径:- 节点1到节点2的最短距离为2- 节点1到节点3的最短距离为3- 节点1到节点4的最短距离为6注意:以上步骤中的节点选择和更新距离的过程可以使用优先队列来实现,以提高运算效率。
第3节 最短路问题__运筹学__胡运权__清华大学出版社
0000
v2 6 0
2
-1 -5 -5 -5
v3
-3 0 -5
1
-2 -2 -2 -2
v4 8
0
2
3 -7 -7 -7
v5
-1
0
1 -3 -3
v6
1017
-1 -1 -1
v7
-1
0
5 -5 -5
v8
-3
-5 0
66
最短路算法—Warshall-Flod方法
v2
-1
-5
6
2
-1 -3
0 v1
-2
v3
2 [3, v1]
3
v3 6
12
v4
10
[1, v1]
[6, v2]
v5 2 v9
6 4 10 3
3
v8
v6 2
[10, v5]
4
v7
[9, v5]
[5, v3]
[6, v2]
[0, v1]
v1
16 v22 [3 v1]3v3 6
12
v5 2 v9
6 4 10 3
3 [12, v5]
v8
4
v4
10
v[34,v2/
v4]
5
[8,v5]
v6 5
[0,v1] 3
13
1
7
v4
5
[3,v1]
v5[7,v3]
[13,v6]
v7
[课堂练习] 无向图情形
答案(2):
v2 [2,v1]
v1
2
2
5
7
v[34,v2/
v4]
5
[8,v5]
3最短路问题
)
T
(v4
)
1,
S1 S0 {v4} {v1, v4}, k 4
v1
v2
62 3 v3
1
v5 2
v9
6
6
10
3
3
v1
2
4 v8
4
v4
10
v6 2 v7
1 v4
i 1 : continued
(2) (v4 , v6 ) A且v6 S1
T (v6 ) T (v6 )
M p(v4 ) w46 110 11,
S0 {v1}, P(v1) 0, (v1) 0;T (vi ) ,
(vi ) M (i 2,3,...,9),k 1.
v2
(2)(v1, v2 ) A且v2 S0 6 2
T (v2 ) p(v1) w12 , v1
3 v3 2
同 T理(v2,) P(v1) w12 6,(v2 ) 1; v4
个顶点是vm; * λ(v) =M表示D中不含从vs到v的路; * λ(v) =0 表示v=vs.
2、最短路算法(Dijkstra算法)
(0)初始化:i=0,令S0={vs},P(vs)=0, λ(vs) =0,对 每一个v≠vs,令T(v)=+∞,λ(v) =M;k=s(当前点).
(1)判断:如果Si=V,算法终止。此时,对每个 v∈Si,d(vs,v)=P(v);否则转入(2).
1
v5 2
6
6
10 4 3
4
10
v6 2 v7
T (v3 ) p(v1) w13 T (v3 ) p(v1) w13 3,(v3 ) 1;
T(v4) p(v1) w14 T(v4) p(v1) w14 1,(v4) 1;
最短路问题
( )
S DD
[ 2]
D
[6]
( sij ) nn
123456 1235 124 3 6
s16 6表示从v1到v6的最短有向路的长度为6; s35 2表示从v3到v5的最短有向路的长度为2; s45 表示从v4到v5没有有向路。
• • • • • • • • • • • • • •
三次迭代:取u3=b, S3={a,c,b} L(b)+w(b,d)=3+5=8<L(d) L(b)+w(b,e)=3+ = L(b)+w(b,z)=3+ = L(d)=8, L(e)=12, L(z)= 四次迭代:取u4=d, S4={a,c,b,d} L(d)+w(d,e)=8+2=10<L(e) L(d)+w(d,z)=8+6=14<L(z) L(e)=10, L(z)=14; 五次迭代:取u5=e, S5={a,c,b,d,e} L(e)+w(e,z)=10+3=13<L(z) L(z)=13 结束:u6=z, S6={a,c,b,d,e,z} 从a到z 的最短路的长度为13,最短路经为{a,c,b,d,e,z}
D
[ 3]
346 5 [ 2] D D
D
[ 4]
D
[5]
(d
[5] ij
) nn (), D
[6]
(d
[6] ij n n
)
第三节
最短路问题
• 最短路问题是网络理论中应用最广的问题之一。许 多优化问题可以使这个模型,如设备更新、管道铺 设、线路安排、厂区布局等。图论方法比较有效。 • 最短路问题的一般提法如下:设G=(V,E)为连 通图,图中各边 (vi , v j )有权lij (lij 表示vi , v j ) vs , vt 为图中任意两点,求一条道路 ,使他是从 vs到vt 的所有道路中总权最小的道路。即:
最短路问题Dijkstra算法
2-
0-
vs
v1
2
27
- 54
5 v2 5
- ∞9
-∞
v4 5
vt
4 13
1 7
v3
4
v5
-4
-∞
考察v1 , T(v2)=min[T(v2),P(v1)+w12]= min[5,2+2]=4 T(v4)=min[T(v4),P(v1)+w14]= min[+∞,2+7]=97
迭 Step 3: 比较所有具有 T 标号的点,把最小者改为 代 P 标号,即 P(vi)=min[T(vi)]. 2
v4 5
vt
4 13
17
v3
4
v5
4-
7-
14
最短路
2-
v1
2
27
0-
4-
8-
13 -
vs
5 v2 5
v4 5
vt
4 13
1 7
v3
4
v5
4-
7-
• Dijkstra算法不仅找到了所求最短路,而且找到 了从 vs 点到其他所有顶点的最短路;这些最短 路构成了图的一个连通无圈的支撑子图,即图 的一个支撑树。
T(v4)=min[T(v4),P(v1)+w14]= min[+∞,2+7]=9
(5) 全部 T 标号中,T(v2),T(v3)最小,令P(v2)=4, P(v3)=4, 记录路径(v1 ,v2), (v1 ,v4),. .…………
17
有些最短路问题也可以求网络中某指定点到其余所 有结点的最短路、或求网络中任意两点间的最短路.
1
一、网络无负权的最短路 ——Dijkstra算法
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S = {1,2,3,4,5,6,7}
S = { 1,2,3,4,5,6,7 }, T = { 8 }
(0,S) 1 1 (1,1) 3 5 4 2 4 7 3 2 10 (2,1) 2 5 6 9 6 4 8 (8,2) 3
(6,7)
5
6
(3,1)
7
(3,4)
8
(10,5)
min {c38,c58,c78}=min {8+6,6+4,3+8}
注在 v3 旁的小方框内;将( v1, v3) 加粗,并令 V∪v3 → V,
V v3 V
。
(3) 同 v1 , v3 相邻的未标号点有v2 、 v4 、 v6 , L1p = min { L11+d12 , L13+d34, L13+d36 } =min{0+5,2+7,2+4}=5= L12
=min {14,10,11}=10 S = { 1,2,3,4,5,6,7,8 }
S = {1,2,3,4,6,7,8}
(0,S) 1 1 3 5 6 w6=3 2 10 7 2 3 7 w7=3 w2=2 2 5 w3=8
6
9
3
(1,1) 4
w5=6 5
6 4
4
8
8 w8=10
1到8的最短路径为{1,4,7,5,8},长度为10。
如果 v1→ v2→ v3→ v4 是 v1→ v4 的最短路径,则 v1→ v2→ v3 一定是 v1→ v3 的最短路径。
(1)求解思路——从始点出发,逐步顺序地向外
探寻,每向外延伸一步都要求是最短的。
(2)使用条件——网络中所有的弧权均非负 w
ij
0
(3) D氏算法(Dijkstra)的特点 最短路径上的前点 标号 能得到从 VS (起点)到各点的最短路线和最短路长。 (4)准备工作: 当前被标号顶点到 起始点的最短路长 将网络中所有顶点分为两个集合S和T,已求出最短 路的点位于S中,其他点置于T中;
求从起始点 s 到终点 t 的最短路径。 Dijkstra 算法(标号法)步骤:
1. 对起始点 s ,赋予标号(0,S), Lss =0,并置于 集合S中,其它顶点位于T中。 2. 从点 s 出发,找出与 s 相邻的点中距离最小的一个 顶点 r ,给点 r 标号( Lsr ,s),Lsr =Lss+ dsr表示从起始 点S到顶点r的路长;并置r于集合S中,从集合T中剔除r。
S = {1,4}
S = { 1,4 }, T = { 2,3,5,6,7,8 }
(0,S) 1 1 3 2 10 (1,1) 4 7 (2,1) 2 5 5 6 9 6 3
5 6
4
2 7
3
8
4 8
min {c12,c16,c42,c47}=min {0+2,0+3,1+10,1+2} =min {2,3,11,3}=2 S = {1,2,4}
给集合S中的点赋予标号,(d,i)
最短路径问题(有向图)
1
1 2 10 4 5 6 4 2 7
2
6 9 5 3 8 4
3
3
7
6
8
求从1到8的最短路径
S={1}
(0,S) 2 1 10 6 5 9 5 3 7 8 4 8
1
2
3
(1,1) 4
3
5 6
7
2
6
4
min {c12,c14,c16}=min {2,1,3}=1
S = {1,2,4,6,7}
S = { 1,2,4,6,7 } , T = { 3,5,8 }
(0,S) 1 1 (1,1) 3 5 4 2 4 7 3 2 10 (2,1) 2 5 6 9 6 4 8 3
(6,7)
5
6
(3,1)
7
(3,4)
8
min {c23,c25,c75,c78}=min {2+6,2+5,3+3,3+8} =min {8,7,6,11}=6
( v5, v7) 加粗。图中粗线表明从点 v1 到网络中其它各点的
最短路,各点旁的数字就是点 v1 到各点的最短距离。
的小方框内;将( v2, v4), ( v6, v5) 加粗,并令V∪v4∪v5→V,
V v 4 , v 5 V
。
(6) 同 v1 , v2 ,v3 , v4, v5, v6 相邻的未标号点只有 v7 , L1p = min { L15+d57 , L16+d67 } =min{7+3,6+6}=10= L17 对 v7 标号,将 L17 的值标注在 v7 旁的小方框内;将
3. 从已标号的点出发,找出与这些点相邻的所有未 标号点 p ,若有 Lsp =min { Lss+ dsp , Lsr+ drp },则对 p 点 进行标号,(Lsp,i);并置p于集合S中,从集合T中剔 除p 。 4. 重复第 3 步,直到 t 点得到标号为止。
例. 求下图中从 v1 到 v7 的最短路。
S = {1,2,4,5,6,7}, w5=6
S = { 1,2,4, 5,6,7 } , T = { 3 , 8 }
(0,S)
1 1 (1,1) 3 5 4 2 4 7 3 2 10
(2,1)
2 5 6 9
(8,2) 3
(6,7)
5
4 8
6
6
(3,1)
7
(3,4)
8
min {c23,c53,c58,c78} = min { 2+6,6+9,6+4,3+8 } = min {8,15,10,11}=8
对 v2 标号,将 L12 的值标
注在 v2 旁的小方框内;将( v1, v2) 加粗,并令 V∪v2 →V,
V v2 V
。
(4) 同 v1 , v2 ,v3 相邻的未标号点有v4 、 v5、 v6 , L1p = min { L12+d25 , L12+d24, L13+d34 , L13+d36 } =min{5+7,5+2,2+7,2+4} =6= L16
S = { 1,2,4 },T = { 3,5,6,7,8 }
(0,S)
(2,1)
2 1 10
1
2
5 7 2 3 7 (3,4)
6 9
3
(1,1)
3 5 6 (3,1) 4
4
5
4 8 8
6
min {c16,c23,c25,c47}=min {0+3,2+6,2+5,1+2}
=min {3,8,7,3}=3
对 v6 标号,将 L16 的值标注在 v6 旁的小方框内;将
( v3, v6) 加粗,并令 V∪v6 →V,V
v6 V
。
(5) 同 v1 , v2 ,v3 , v6 相邻的未标号点有v4 、 v5、 v7 , L1p = min { L12+d25 , L12+d24, L13+d34 , L16+d64 , L16+d65 , L16+d67 } =min{5+7,5+2,2+7,6+2,6+1,6+6} =7= L14 = L15 对 v4 , v5 同时标号,将 L14 = L15 的值标注在 v4, v5 旁
解: (1) 从 v1 点出发,对 v1 点标号,将 L11=0 标注在 旁的小方框内,令 v1∈V,其余点属于 V ;
(2) 同 v1 相邻的未标号点有v2 、 v3 , L1r = min { 0+d12 , 0+ d13 } =min{5,2}=2= L13
对 v3 标号,将 L13 的值标
§4
最短路问题
能解决的实际问题
如选址问题、管道铺设、选线问题、厂区布局等问题。
最短路问题是指从给定的网络图中找出任意两点
之间距离最短(权值和最小)的一条路。
最短路的求法
从某一点至另一点之间最短距离的狄克斯屈拉 ( Dijkstra )算法 求网络图中任意两点之间的最短距离的矩阵算法
一. Dijkstra 算法