统计学 第8章 图与网络模型

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专题五 图与网络分析

专题五 图与网络分析
27
5
数据、模型与决策
矩阵计算方法
v1 v2
T v1 0
v3 v4
v5 v6
T
T T T
5 0 2 1 7 v2 v3 2 0 3 4 v4 6 1 0 5 v5 7 3 5 0 4 v6 4 4 0 6
D e12
e10
F
e3
C
e7
e8
e13
E
由有限个代表事物的点和表示事物间联系线构成,这些 点称为顶点。 为了反映7家企业的业务来往联系,用7个点表示7家企业, 若某两家企业之间存在业务来往,则两点间联线。 数学表达:顶点用V={v1,v2,…,vn}表示;顶点间的连线 称为边,用E={e1,e2, …}表示,则图的表示方法为: 3 G={V,E}
(2)破圈法:任取一圈,从圈中去掉 一条权最大的边(相同权的边,任去一 条),在余下图中,重复此步骤,直到 得到一个不含圈的图,即得最小树。
20
数据、模型与决策
分别用破圈法和避圈法 求图中的最小生成树
9 9 3 7 1 2
6
3
3
2
6
7
1 3
3
4
3
4 4 4
21
数据、模型与决策
(3) 矩阵求解算法
v1
v1
v4
e6 e5 e4
e1
T
S
v2
e2
v3 e3 v4
v2
v3
v5
8 ★任意举出一条链,初等链,路,圈和回路。
数据、模型与决策
五、连通图和简单图
连通图:在图中,任意两点之间都有一条链相连, 叫做连通图。否则是非连通图。非连通图可以由 几个连通图构成。 环:某边的两个顶点相同; 多重边:两个顶点之间多于一条边。 简单图:没有环和多重边的图是简单图。

第八章图与网络分析-PPT精选文档

第八章图与网络分析-PPT精选文档
v1 v3 v5 v2 v4 v6
图及 其分 类
X:{v1, v3, v5} Y:{v2, v4, v6}
定义5
以点v为端点的边的个数称为点v 的度 (次),记作 d (。 v) 图中d(v1)= 4,d(v6)= 4(环计两度)
顶点 的次
度为零的点称为弧立点,度为1的点称为悬挂 点。悬挂点的关联边称为悬挂边。度为奇数的 点称为奇点,度为偶数的点称为偶点。
定义7
图G=(V,E),若E′是E的子集,V′是V的子集,且E′ 中的边仅与V′中的顶点相关联,则称G′=(V′,E′)是G 的一个子图。特别是,若V′=V,则G′称为G的生成 子图(支撑子图)。
子图
v1 e1 e6
v2 e7
e2
e8 e9
v3 e3 v1
e1 e6
v2 e7
e8 v7 v5 (b)
定义8
无向图G=(V,E),若图G中某些点与边的交替序列 可以排成(vi0,ei1,vi1,ei2,…,vik-1,eik,vik)的形式,且 eit=(vit-1,vit)(t=1,…,k),则称这个点边序列为连接vi0 与vik的一条链,链长为k。 点边列中没有重复的点和重复边者为初等链。
对于有向图可以类似于无向图定义链和圈,初等 链、圈,此时不考虑边的方向。而当链(圈)上的 边方向相同时,称为道路(回路)。 对于无向图来说,道路与链、回路与圈意义相同。
v2 v4 v6
图及 其分 类
A = {(v1 , v3 ) , (v2 , v1) , (v2 , v3 ) , v1
( v2 , v5 ) , ( v3 , v5 ) , ( v4 , v5 ) ,
( v5 , v4 ) , ( v5 , v6 ) }

社会网络的理论建模与分析方法

社会网络的理论建模与分析方法

社会网络的理论建模与分析方法引言社会网络理论作为一门跨学科的领域,涵盖了多个学科的知识,包括社会学、心理学、统计学和计算机科学等。

社会网络的理论建模和分析方法是研究社会网络中人际关系、信息传播、群体行为等重要问题的基础工具。

本文将介绍社会网络的基本概念和理论模型,并介绍一些常用的社会网络分析方法。

1. 社会网络概述社会网络是指由一组个体(节点)和它们之间的联系(边)组成的网络。

在社会网络中,个体可以是人、组织、物体或其他实体,而联系可以是人际关系、信息传递、资源分配等。

社会网络的研究可以帮助我们理解人类社会的结构和动态。

2. 社会网络的理论建模社会网络的理论建模是研究社会网络的结构与动态的基础。

常用的社会网络理论模型包括:2.1. 符号网络模型符号网络模型是最早发展起来的社会网络模型,在该模型中,节点代表个体,边代表个体之间的关系。

符号网络模型适用于研究人际关系、社会影响等问题。

2.2. 关系网络模型关系网络模型是一种基于隐含关系的社会网络模型,节点代表个体,边代表个体之间的共享关系或相似性。

关系网络模型适用于研究兴趣群体、文化扩散等问题。

2.3. 随机图模型随机图模型是基于概率统计方法的社会网络模型,节点代表个体,边代表个体之间的随机连接。

随机图模型适用于研究网络演化、信息传播等问题。

3. 社会网络分析方法社会网络分析方法是研究社会网络数据的工具,可以帮助我们揭示网络中的模式和规律。

常用的社会网络分析方法包括:3.1. 中心性分析中心性分析用于衡量节点在社会网络中的重要程度,常用的中心性指标包括度中心性、接近中心性和介数中心性等。

3.2. 社区发现社区发现是研究社会网络中群体结构的方法,可以将网络中相似的节点聚类成社区。

常用的社区发现方法包括基于模块度的方法和基于谱聚类的方法。

3.3. 信息传播分析信息传播分析研究社会网络中信息的传播路径和传播速度。

常用的信息传播分析方法包括影响力最大化、信息流模型和级联模型等。

图与网络模型及方法 ppt课件

图与网络模型及方法  ppt课件

1
0
当G为无向图时,邻接矩阵为对称矩阵
最短轨道问题
给出了一个连接若干个城镇的铁路网络,在这个 网络的两个指定城镇间,找一条最短铁路线。
以各城镇为图G 的顶点,两城镇间的直通铁路为 图G 相应两顶点间的边,得图G 。对G 的每一边e, 赋以一个实数w(e)—直通铁路的长度,称为e的权, 得到赋权图G 。G 的子图的权是指子图的各边的 权和。
三.次(度)的性质
性质1:在图G=(V,E)中,所有点的次之和是边数m的两倍。 证明:由于每条边均与两个顶点关联,因此在计算顶点的次时
每条边都计算了两遍,所以顶点次数的总和等于边数的二倍。
性质2:在任何图G=(V,E)中,奇点的个数为偶数
证明:设V1,V2分别是图G中奇点和偶点的集合,则V1∪V2=V,
称矩阵A为图G的邻接矩阵。
例、写出下图的邻接矩阵
v2 •
v• 4
v1•
•v6
v3 •
• v5
v1 v2 v3 v4 v5 v6
v1 v2
0 0
1 0
1 1
0 0
0 0
0 0
A vvv 543 000
1 1 1
0 0 0
0 0 1
1 0 0
0 1 1
v6
0
0
0
0
问题就是求赋权图G 中指定的两个顶点u0 ,v0间的 具最小权的轨。这条轨叫做u0 ,v0间的最短路,它 的权叫做u0 ,v0间的距离,亦记作d(u0 ,v0)
最短轨道问题求法 ---Dijkstra算法
基本思想 是按距 u 0从近到远为顺序,依次求得u 0到G 的各顶点的最短路和距离,直至v 0 (或直 至G 的所有顶点),算法结束。为避免重 复并保留每一步的计算信息,采用了标号 算法。

第八章 图与网络模型(应用运筹学)

第八章 图与网络模型(应用运筹学)

中文书中称赋 权的图为网络

v2
v3
v2
v3
v5
v5
v1
图6-4
v4
v1
图 6-5
v4
5

一条链是(A Path)某些点与(连接这些点)的边的交替序列。无重复顶 点和重复边的链称为初等链
图 6-5 中v1 →v2 →v3→v4 → v5 为一条链,且为一条初等链, 而v1 →v4→v2 →v3→v4 → v5 不是初等链
§2

最短路问题
最短路问题:对一个赋权的有向图D中的指定的两个点vs和vt找 到一条从 vs 到 vt 的路,使得这条路上所有弧的权数的总和最 小,这条路被称之为从vs到vt的最短路。这条路上所有弧的权 数的总和被称为从vs到vt的距离。
一、求解最短路的Dijkstra算法(双标号法永久与临时标号)
(v1) 赵 e1 (v2)钱 (v5) 周
e2
(v3)孙
e3
e4 (v4) 李 (v7)陈 e5
(v6)吴
图6-3
2
§1

图与网络的基本概念
无向图: 由点和边构成的图,记作G=(V,E)。


有向图: 由点和弧构成的图,记作D=(V,A)。
Graph (Network ) G = (V, E) Node set (Vertex set) V = { v1, v2 , v3 , v4 , v5 } 顶点集 弧集 Arc Set E ={(v1, v2), (v1, v4 ), (v2, v3 ), (v2, v4 ), (v3, v4 ), (v3, v5 ), (v4, v5 ), } (Edge set) (边集) 有向弧Directed Arc 无向弧(边)Undirected Arc P54

8.1__图与网络分析基本概念

8.1__图与网络分析基本概念

• 不连通图中的每个连通的部分,称为原图的连通分图. 链、圈、路、回路都是原图的连通分图.
16
5、连通图、连通分图、子图
• 给定图 G
(V , E )
,如果有 (V , E ),使得 V V,E E , G 为 则称 G 为 G 的一个子图.当 V V 时, 则称 G G 的一个
而 e i 是 v i , v j的关联边. • 同一条边的两个端点称为相邻顶点.具有共同端点的边 称为相邻边. • 一条边的两个端点相同,称为环.具有两个共同端点的
两条边称为多重边. • 既没有环也没有多重边的图称为简单图.
9
3、端点、关联边、相邻、次
• 一个没有环,但允许有多重边的图称为多重图. 今后若不加特别说明,所研究的图均为简单图. • 在无向图中,以顶点 v 为端点的边的数目,称为该顶点 的次,记作 d ( v ) . 次为1的点称为悬挂点,连接悬挂点的边称为悬挂边. 次为0的点称为孤立点. 仅有孤立点的图为零图. 次为奇数的点称为奇点,次为偶数的点称为偶点. 图中顶点均为偶点的图称为偶图.
链中没有重复点和重复边的链称为初等链. • 链 ( v i , v i , v i ) 中,若 v i v i ,则称此链为圈.
1 1 k
1
k
没有重复点和重复边的圈称为初等圈.
14
4、链、圈、路、回路
• 设D是一个有向图, G是它的基础图.若 ( v i , e i , ...., e i , v i )
6
无向图
有向图
混合图
• 图G或D的边数记作 m ( G ) 或 m ( D ) , 顶点个数记作n ( G ) 或 n ( D ) .在不引起混淆情况下,也简记为m , n .

第11章__图与网络模型

第11章__图与网络模型

17 v2 15
(甲地)
6
5
v4
4 2 v5
6
V1
43 10
v3 4
v6
解:这是一个求无向图的最短路的问题。可以把无向图的每一边 (vi,vj)都用方向相反的两条弧(vi,vj)和(vj,vi)代替,就化为有向图, 即可用Dijkstra算法来求解。也可直接在无向图中用Dijkstra算法来求解。 只要在算法中把从已标号的点到未标号的点的弧的集合改成已标号的点 到未标号的点的边的集合即可。
(a)
(c)
图11-11
图11-11中,(a)就是一个树,而(b)因为图中有圈所以就不 是树, (c)因为不连通所以也不是树。
sfsf





19
§3
最小生成树问题
给了一个无向图G=(V,E),我们保留G的所有点,而删掉部分G的边或 者说保留一部分G的边,所获得的图G,称之为G的生成子图。在图11-12中, (b)和(c)都是(a)的生成子图。 如果图G的一个生成子图还是一个树,则称这个生成子图为生成树, 在图11-12中,(c)就是(a)的生成树。 最小生成树问题就是指在一个赋权的连通的无向图G中找出一个生成 树,并使得这个生成树的所有边的权数之和为最小。
sfsf





21
§3
最小生成树问题
v2 3 3 1 v3 v2 3 3 v6 v2 v4 v1 3 3 v6 v2 1 v3 v4
例4 用破圈算法求图(a)中的一个最小生成树
v1
10 7 3 4 v7 2 4 5 v5 v3 8 v1
v4
7 3 4 v7 2
4 5 v5 v3 7 8

《图与网络分析》课件

《图与网络分析》课件

网络的定义与分类
总结词
网络的定义与分类是理解图与网络分析的关键。
详细描述
网络是由节点和边构成的集合,用于描述系统中各个组成部分之间的关系。根据 不同的分类标准,网络可以分为多种类型,如无向网络和有向网络、单层网络和 多层网络等。
图与网络的应用领域
总结词
图与网络的应用领域广泛,包括计算机科学、交通运输、生物信息学等。
从任意一个顶点开始,每次选择一条与已选顶点集合相连的边中权 重最小的边,将其加入最小生成树中。
最短路径算法
Dijkstra算法
01
用于求解图中从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
Bellman-Ford算法
02
用于求解图中所有顶点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法
03
用于求解图中所有顶点之间的最短路径,时间复杂度较低。
网络流算法
01
Ford-Fulkerson算法
用于求解最大网络流问题,通过不断寻找增广路径来增加网络的流量。
02
Dinic算法
基于层次搜索和增广路径的算法,用于求解最大网络流问题。
03
Edmonds-Karp算法
基于广度优先搜索的算法,用于求解最大网络流问题。
03
网络分析与应用
网络中心性分析
节点中心性
社区结构特征
包括社区大小、社区密度、社区连通性等。
社区结构分析的应用
在社交网络中识别用户群体,在组织结构中划分部门和团队等。
网络动态分析
网络动态模型
常见的网络动态模型有随机游走、马尔科夫链和自组 织映射等。
网络动态特征
包括节点的活跃度、网络的演化规律和网络的鲁棒性 等。
网络动态分析的应用

数学建模中的图与网络分析

数学建模中的图与网络分析

生物信息学中的网络分析
生物信息学中的网络分析
生物分子相互作用网络
利用图与网络理论,对生物分子相互作用 、基因调控、蛋白质互作等生物信息进行 建模和分析。
研究生物分子之间的相互作用关系,揭示 生命活动的内在机制。
基因调控网络
蛋白质互作网络
研究基因转录调控的相互作用关系,揭示 基因表达的调控机制。
研究蛋白质之间的相互作用关系,揭示蛋 白质的功能和结构。
析等方面发挥重要作用。
THANKS
感谢观看
动态图
总结词
动态图是随着时间变化的图结构,可以表示事物随时间变化的关系。
详细描述
动态图是图论中的一个重要分支,它研究的是图结构随时间的变化。在动态图中,节点和边的出现、消失以及变 化都可以被建模。这种模型在处理时间序列数据、预测未来趋势和动态系统分析等方面具有广泛应用。
加权图与网络
总结词
加权图与网络中,边具有权重,可以表示节点之间的连接强度或关系。
性质
图具有方向性(有向图和无向图)和 权重(加权图和无权图)等性质。
图的分类
有向图
边具有方向,表示对象之间的单向关 系。
无向图
边没有方向,表示对象之间的双向关 系。
加权图
边具有权重,表示对象之间的关系强 度。
无权图
边没有权重,表示对象之间的关系存 在与否。
图的表示方法
邻接矩阵
用矩阵表示图中顶点之间的关系,矩阵元素 表示顶点之间的连接关系。
规则图
根据预设规则生成节点和边,如网格、环状、星 状等。
社区结构图
根据节点间的相似性或关联性生成图,形成具有 社区结构的网络。
网络的形成
无向网络
节点间连接无方向,表示相互关系。

第8章代数模型

第8章代数模型

❖第一月末剩余贷款 D(1+r)-x 在第二月产生利 息Dr(1+r)-rx,则第二月还本
a 2 x [ D ( 1 r ) r x ] x r ( 1 r ) D ( 1 r ) r
❖第二月末剩余贷款为
2
D a 1 a 2 D ( 1 r ) 2 x x ( 1 rபைடு நூலகம்) D ( 1 r ) 2 x ( 1 r ) k 1
2021/4/23
南通大学理学院计算科学与统计学
14
科学出版社
每月等额本息偿还法( 先还本后还息原则)
• 第一月还款额必须超过总贷款除以还 款月数的分额,否则无法还息;
• 每月等额还款额大于总贷款除以还款 月数的分额;
• 在每月等额本息偿还的前提下,计算 贷款减去还本后产生的利息,以此确定各 月还本额。
i1,2, ,180
❖第 i月末剩余贷款为
i
i
D akD (1r)i x (1r)k 1
(8.1.2)
k 1i1,2, ,180k 1
即 x Dr(1 r)180 (1 r)180 1
(8.1.3)
2021/4/23
南通大学理学院计算科学与统计学
22
科学出版社
取D=80000,r=0.00675,由式(8.1.3)得 x=769.147元,与660. 88元差距较大。由于公积 金贷款是政策性贷款,公积金贷款利率应当低 于商业性贷款利率。取x=660. 88,代入(8.1.3 )得,r≈0.004725与0.00675比较发现公积金贷款 利率按七折计算。现取r=0.004725,代入(8.1.3 )得x=660.906,与660. 88元基本吻合。
• (3)商业性贷款年利率为7.56%,相应地月 利率为0.63%。

统计模型知识点总结

统计模型知识点总结

统计模型知识点总结统计模型是统计学中的一个重要概念,这些模型用于对数据进行建模、推断和预测。

统计模型涉及到多种概率分布、参数估计和假设检验等内容。

在实际数据分析中,使用统计模型可以帮助我们发现数据的规律性、进行数据预测和对数据进行推断。

下面我们将对统计模型的各个知识点进行总结。

1. 概率分布在统计模型中,对数据的分布通常采用概率分布来描述。

常见的概率分布有正态分布、二项分布、泊松分布等。

在建立统计模型时,通常需要对数据的分布进行假设,然后选择合适的概率分布模型来描述数据的分布,这样可以更好地对数据进行分析和建模。

2. 参数估计参数估计是统计模型中一个重要的部分,它指的是利用样本数据来估计总体的参数。

常用的参数估计方法有极大似然估计、最小二乘估计等。

参数估计的目标是找到最优的参数估计值,使得估计值与总体参数的差距最小,从而达到对总体参数的准确估计。

3. 假设检验在统计模型中,我们通常需要对某些假设进行检验,比如总体的均值是否等于某个特定值、总体之间是否存在差异等。

假设检验主要分为单样本检验、双样本检验、方差分析等。

通过假设检验,我们可以对数据进行推断,并得出相应的结论。

4. 线性回归模型线性回归模型是统计模型中的经典模型之一,它用于描述自变量与因变量之间的线性关系。

线性回归模型通过最小二乘估计方法来估计回归系数,从而得到回归方程。

线性回归模型通常用于预测和分析数据,它在实际应用中有着广泛的应用。

5. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种用于建立分类模型的统计模型,它用于描述自变量与因变量之间的概率关系。

Logistic回归模型通常用于处理二分类问题,比如预测客户是否会购买某个产品、预测疾病发生的概率等。

Logistic回归模型常用于建立预测模型和风险模型。

6. 时间序列模型时间序列模型是一种用于建立时间序列数据的统计模型,它用于描述时间序列数据中的趋势、季节性、周期性等规律性。

时间序列模型通常用于预测未来的数据值、分析时间序列数据的规律性等。

统计学方法在社会网络分析中的应用

统计学方法在社会网络分析中的应用

统计学方法在社会网络分析中的应用社会网络分析是一种研究人际关系、组织结构和信息流动的方法,统计学方法在社会网络分析中扮演着重要的角色。

本文将探讨统计学方法在社会网络分析中的应用,并重点介绍了几种常见的统计学方法。

一、节点中心性分析节点中心性分析是社会网络分析中常用的方法之一。

它用来测量一个节点在网络中的重要程度。

常见的节点中心性指标有度中心性、接近中心性和介数中心性等。

其中度中心性指的是一个节点在网络中的连接数量,度中心性越高,节点越重要。

接近中心性衡量的是一个节点与其他节点的关系紧密程度,接近中心性越高,节点越重要。

介数中心性则测量了一个节点在网络中作为中介的能力,介数中心性越高,节点越重要。

通过节点中心性分析,可以确定网络中的关键节点,为社会网络的优化和管理提供决策支持。

二、社区发现社区发现是找出网络中具有紧密联系的群体的方法,统计学方法在社区发现中起着重要的作用。

通过统计学方法,可以将网络中的节点分成不同的社区,每个社区内部联系紧密、外部联系稀疏。

常见的社区发现方法有模块度优化算法、谱聚类算法和层次聚类算法等。

这些方法都基于统计学原理,通过最大化内部联系、最小化外部联系来划分社区。

社区发现可以帮助我们理解网络中的组织结构和人际关系,为社交媒体的推荐系统和精准营销提供基础。

三、影响力分析影响力分析是研究网络中个体对其他个体产生影响程度的方法。

通过统计学方法,可以计算出网络中每个节点的影响力指标。

常见的方法有PageRank算法、HITS算法和Katz算法等。

这些算法基于节点之间的链接关系,将节点的影响力传递和分配给其他节点。

通过影响力分析,可以找出网络中的领袖节点和核心节点,并预测信息传播的路径和速度。

影响力分析在社交媒体的舆情监测和病毒营销领域有着广泛的应用。

四、随机图模型随机图模型是一种用概率论和统计学方法来刻画社会网络结构的方法。

通过随机图模型,可以建立一个概率图模型,揭示网络中各节点之间的概率关系。

6图与网络模型49页PPT

6图与网络模型49页PPT

二、图与网络的数据结构
• 用矩阵表示图对研究图的性质及应用常常 是比较方便的,图的矩阵表示方法有权矩 阵、邻接矩阵、关联矩阵、回路矩阵、割 集矩阵等,这里只介绍其中两种常用矩阵。
定义11 网络G=(V,E),其
边 ( v iv j) 有 权 w ij,构 造 矩 阵 A ( a ij) n n ,
• 上述问题有两个共同的特点:一是它们的目的都 是从若干可能的安排或方案中寻求某种意义下的 最优安排或方案,数学上把这种问题称为最优化 或优化(optimization)问题;二是它们都易 于用图形的形式直观地描述和表达,数学上把这 种与图相关的结构称为网络(network)。与 图和网络相关的最优化问题就是网络最优化或称 网络优化 (netwok optimization)问题。
• 一名推销员准备前往若干城市推销产品。如何为 他(她)设计一条最短的旅行路线(从驻地出发, 经过每个城市恰好一次,最后返回驻地)?这一 问题的研究历史十分悠久,通常称之为旅行商问 题。问题。
• 例6 运输问题(transportation problem)
• 某种原材料有个产地,现在需要将原材料从产地 运往个使用这些原材料的工厂。假定个产地的产 量和家工厂的需要量已知,单位产品从任一产地 到任一工厂的运费已知,那么如何安排运输方案 可以使总运输成本最低?
下面首先简要介绍图与网络的一些基本概念
第一节 图与网络的基本知识
一、图与网络的基本概念 1. 图及其分类 自然界和人类社会中,大量的实物以及事物之间的
关系,常可以用图形来描述。例如,为了反映5个队参 加的球类比赛请况,可以用点表示球队,用点间连线表 示两个队已经比赛过。又例如工作分配问题,我们可以 用点表示工人与需要完成的工作,点间连线表示每个人 可以胜任那些工作。

图与网络分析 共200页PPT资料

图与网络分析 共200页PPT资料

v5
17
v4
v1
v2
23
1
4
v7
v6
9
v3
28 3
v5
17
v4
v1
v2
23
1
4
v7
v6
9
v3
3
v5
17
v4
总线长=1+4+9+3+17+23=57
2、避圈法: 将连通图所有边按权数从小到大排序,每次从 未选的边中选一条权数最小的边(如果有几条都是最小权 数的边,则可从中任选一条),并使之与已选取的边不能构 成圈,直到得到最小生成树.
17
v4
v1
v2 20
23
1
4
v7
v6
36
9
15 v3
28
25
16 3
v5
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v1
v2 20
23
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总线长=1+4+9+3+17+23=57
第三节 最短路问题
在实践中常遇到的一类网络问题是最短路问题.给定一 个连通赋权图G=(V,E), 图中各边(vi ,vj)相应有权 ij 0(,) 指定G中的vs为发点,vt为终点.最短路问题就是要在所有vs 到vt 的路中,求出一条总权数最小的路.这里权数可以是距 离,也可以是时间, 或者是费用等等.
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5 v6
4
v7 收点
1
2
v4
解: 设fi j表示从(vi , vj )上的流量,网络总流量为F。则有: max f12+ f14 s.t. f12 f14 = f23 + f25 = f43+ f46+ f47
v2
3
v5 2 v3 2
5 v6 4 v7
6
v1 6 v4
2
3
f23+ f43 = f35+ f36 f25+ f35 = f57 f36+ f46 = f67 f57+ f67 + f47 = f12 + f14
3 0 v4
0 v3 0 1 2 3
2
0
v6 4
Pf=2 0 0
3
6
2→
0
v2
2
v5
5 0 0 0 2 v7 →2
v1 4
2 v4
3
0 v3 0 1 0 2吨
2
2 0
v6 4
3
6 2→ v1 4
0 v2 2
3 0 v3 0 1 2
0 0 2
v5 0
5
0
v6 4
0 0 2
v7
→2
3
2 v4
0 2吨
Pf=3
容量pf 。返回步2
注意:每次尽量选择弧的数量少的路。
1
6 发点 v1
v2 2
3 v3
v5 2 2 5 v6 4 v7 收点
6
v4
3
1 2
2
6 发点 v1 6
0
v2
3
0
v5
5 0 0 0 0
2
0 v3 0 1 2 2
0
2 0
v6 4
v7 收点
3
0 v4
2
6 发点 v1 6
0
v2 2
3
2
0
0
v5
5 0 0 0 0 v7 收点
v6
v5
v2
3
1
4
v3
7
v1
10
3
3
2
v7
5 4 8
v4
v6
v5
答案:电缆总长的最小值是19=3+3+3+1+2+7
网络最大流问题
网络最大流问题
许多系统包含了流量问题,例如公路系统有车辆流,控制系统中有控制

流、供水系统中有水流,金融系统中有现金流。对于这样包含了流量问题的
系统,往往要求出最大流量。最大流量问题是在不超过每条弧的容量的情况 下,求出网络从发点到收点的最大流量。 一 最大流的数学模型 例6: 通过以下网络运输石油,问每小时最多能运输石油的量。 v2 6 发点 v1 6 3 2 v3 v5 2 2
4
3
5→ v1 4
0 3 v2
3 v5 2 0
2 0 v3 0 1 2
2
0
0
v6 4
3 0 2
v7
→5
3
2 v4
0 3吨 2吨
4
0 3 v2 3 5→ v1 4 2 v4 2 0 v3 0 1 2 2 0 3 v5 0 2 3 0 2 Pf=1
0
v6 4
v7
→5
3
0 3吨 2吨
5
3 6→ v1 3
一 求解最小生成树的破圈法: (1) 找到一个圈。
(2) 在所找到的圈中去掉一个权数最大的边
(3) 若余下的图中不含有圈, 则停止. 转到第1步.
例5: 设某学校要沿下图所示的路线架设计算机电缆,将七个办公 室连成网。求使电缆总长最小的架设方案。
v2
3
1 4
v3
7
v1
10
3 3
2
v7
5
4 8
v4
第八章 图与网络模型
概论 最短路问题(shortest path problem) 最小生成树问题minimum spanning tree 最大流问题 maximal flow
图论的创始人是著名的瑞士数学家欧拉,他在公元1736年发表了图论方 面的第一篇论文,解决了著名的哥尼斯堡七桥问题;公元1847年,物理学 家基尔霍夫在研究电网络的有关问题时,为了解决线性联立方程组而发展
3 I ={v1,v3}, J={v2 ,v4 ,v5 ,v6}, L= {(v1, v2),(v1, v4), (v3, v4)} ,并有 min {s12, s14, s34} = min {0+3, 0+5, 2+1} = 3,给v2 ,v4分别标号(3, 3), (3, 1)。
(0, s)
1
2
fi j ≤ ci j, i = 1,2, … ,6 , j =1,2, …, 7
fi j ≥0, i = 1,2, … ,6 , j =1,2, …, 7
(1) 约束条件 反映的是守恒条件和流量的可行性条件。 (2) 满足约束条件的一组网络流称为可行流。 (3) 可行流中最大的称为最大流。
可行流: 1、每一个节点流量平衡 2、0≤fij ≤uij
,并有 min {s12, s13} = min {0+15, 0+10} = 10,给v3以标号(10, 1)。
3 I ={v1 ,v3 },J={v2 ,v4 ,v5 ,v6 ,v7}, L= {(v1, v2),(v3, v2) , (v3, v5)}, 并有 min {s12, s32, s35} = min {0+15, 10+3,10+4} = 13,给v2 标号为(13, 3)。 (13, 3) 17 6 5
距离: 8 5 I ={v1,v3, v2 ,v4 ,v6}, J={v5}, L = ,停止。
最短路问题的应用
例2 问下列网络中如何架设使用光缆最短。 1 给v1以标号(0, s)
v2
(0, s) 15
17 6 2 5
v7
v1
10 (10, 1)
3
v4
4
4 2
6
v3
v5
v6
2 I ={v1},J={v2 ,v3 ,v4 ,v5 ,v6 ,v7}, L= {(v1, v2),(v1, v3)}
了“树”的概念;
1962年,我国的管梅谷提出了邮递员送信如何选择行走路线,才能使 行走路线最短的问题,在国际上通称为中国邮递员问题。
公元1852年,格里斯发现无论多么复杂的地图,只要用四种颜色就能将相邻的
区域区分开来,这就是所谓“四色猜想”。 直到公元1976年,才由美国数学家同时操作三台超大型计算机作了近200亿个逻 辑判断,花费1200个机时,才取得了“四色猜想”的证明。
最大流问题的网络图论解法
1、首先对网络上弧的容量表示作一些改进:
v1
cij
v2
v1
cij
0
v2
2 找出一条从发点到收点的路,在这条路的每一条弧顺流方向的容量都大于0。
如果不存在这样的路,已求得最大流。
3 找出这条路上各弧的最小顺流容量 pf 。
4 在这条路的每一条弧逆流方向增加容量pf ,在这条路的每一条弧顺流方向减少
v5
2
0
1
2
v6 1
3 3 2
v7
→8
Pf=2
1
5 v4 5 v2
7
1 10→ v1 1
0
0 2 v3 2 0 0 0
3 2
0 1
v5 2
0 v6 1 5 3
v7 → 10 2
1 5 v4
停止
v2
(0, s) 15
v7
v1
10 (10, 1)
3
v4
4
4 2
6
v3
v5
(14, 3)
v6
4 I ={v1 ,v2 ,v3 },J={v4 ,v5 ,v6 ,v7}, L= {(v2, v7),(v2, v4) , (v3, v5)}, 并有 min {s27, s24, s35} = min {13+17, 13+6,10+4} = 14,给v5 标号为(14, 3)。
近年来,在电子计算机蓬勃发展的促使下,组合数学迅速发展,图论作 为组合数学的主要成员不仅发展迅速,而且应用非常广泛。目前已成为运 筹学中不可缺少的工具。
二 最短路问题
算法与实例
最短路问题的应用

算法与实例
最短路问题是要在有向图的两点间找到一条路,使得这条路上
所有弧的权数之和最小。这个和被叫做距离。
3 v2 2
0 0 v3 0 0 0 2
3 0 2
v5 0
2 v6 3 3 1 2 v7 →6
1
3
3 v4
5
3 6→ v1 3
3 v2 2
0 0 v3 0 0 0 0 2 0 v3 2 0 0 2 2
3 0 2
v5 0
2
1
v6 3
3 1 2
v7
→6 Pf=2
3
3 v4
6
3
8→ v1 1
3 v2
3 0
2 1
4 (C)
3 5
1
4 (A)
5
1
生成子图、生成树:
■保留无向图的所有节点和部分边后, 所获得的图称为该无向图的生成子图。 ■如果该生成子图还是一个树,则称 之为生成树 1
2 4 3
2 1 3 生成树1 4 1
2 4 3 生成树2 1
2 4 3 生成树3
最小生成树:各边的权数之和最小的生成树。
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