数学建模培训班的图论课件(李德英)
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《数学建模培训》PPT课件
数学建模案例解析
04
经济学案例:供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关 系,涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据,建立需求函数和供给函数,通过 求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势,分析政策对市场的影响,为企业 决策提供支持。
物理学案例:热传导模型
Lingo在数学建模中的应 用案例
展示Lingo在数学建模中的实 际应用,如线性规划、整数规 划、非线性规划等优化问题的 求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能,以及其 在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能,以及其在数学建模 中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处 理、异常值检测等,保证 数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展 示数据,便于理解和分析 。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分 析、聚类分析等,用于挖 掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因 变量之间的线性关系,得到最佳
模型应用
预测舆论走向,分析社会热点问题,为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域 。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘 图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍 、基本语法和数据类型等。
数学建模图论方法专题.ppt
[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
V={v1 ,v2 , v3 , v4}, E={e1, e2 , e3, e4, e5},
(e1) v1v2 , (e2 ) v1v3, (e3) v1v4, (e4 ) v1v4, (e5 ) v4v4 .
10 12
9 12
12
6 9 12 u5 u4 u5
最后标记:
l (v) z (v)
l(ui )
u1 u2 u3 u4
u5 u6
u7 u8
0 2 1 7 3 6 9 12
u1 u1
u1 u6 u2
u5 u4
u5
u2
u5
u 1
u 4
u 6
u8
u 3
u 7
2.每对顶点之间的最短路
例 求下图中加权图的任意两点间的距离与路径.
十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能否 从某个城市出发在十二面体上依次经过每个城 市恰好一次最后回到出发点?
问题3:四色问题
对任何一张地图进行着色,两个共同边界 的国家染不同的颜色,则只需要四种颜色 就够了.
问题4:关键路径问题
一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体 育中心,小至组装一台机床,一架电视机,都 要包括许多工序,这些工序相互约束,只有 在某些工序完成之后,一个工序才能开始, 即它们之间存在完成的先后次序关系,一 般认为这些关系是预知的,而且也能够完 成每个工序所需要的时间.
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.
S:具有永久标号的顶点集
输入: G 的带权邻接矩阵 w(u, v)
偶对构成集合的映射,称为关联函数.
例1 设 G=(V,E, ),其中
V={v1 ,v2 , v3 , v4}, E={e1, e2 , e3, e4, e5},
(e1) v1v2 , (e2 ) v1v3, (e3) v1v4, (e4 ) v1v4, (e5 ) v4v4 .
10 12
9 12
12
6 9 12 u5 u4 u5
最后标记:
l (v) z (v)
l(ui )
u1 u2 u3 u4
u5 u6
u7 u8
0 2 1 7 3 6 9 12
u1 u1
u1 u6 u2
u5 u4
u5
u2
u5
u 1
u 4
u 6
u8
u 3
u 7
2.每对顶点之间的最短路
例 求下图中加权图的任意两点间的距离与路径.
十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能否 从某个城市出发在十二面体上依次经过每个城 市恰好一次最后回到出发点?
问题3:四色问题
对任何一张地图进行着色,两个共同边界 的国家染不同的颜色,则只需要四种颜色 就够了.
问题4:关键路径问题
一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体 育中心,小至组装一台机床,一架电视机,都 要包括许多工序,这些工序相互约束,只有 在某些工序完成之后,一个工序才能开始, 即它们之间存在完成的先后次序关系,一 般认为这些关系是预知的,而且也能够完 成每个工序所需要的时间.
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.
S:具有永久标号的顶点集
输入: G 的带权邻接矩阵 w(u, v)
图论PPT
W (P) =
e∈ ( P) W (P
∑W(e)
则称W 为路径P(u, v) 的权或长度(距离). 长度(距离) 则称 (P)为路径 为路径 定义2:若P0 (u, v) 是G 中连接u, v的路径 且对任 定义 : 中连接 的路径, 的路径 意在G 中连接u, 的路径 的路径P 意在 中连接 v的路径 (u, v)都有 都有 W(P0)≤W(P), ≤ 则称P 中连接u, 的最短路. 则称 0 (u, v) 是G 中连接 v的最短路
解:
表示设备在第i 年年初的购买费, 设bi 表示设备在第 年年初的购买费 ci 表示设备使用 年后的维修费 表示设备使用i 年后的维修费, V={v1, v2, … , v6},点vi表示第 年年 表示第i 点 表示第 初购进一台新设备,虚设一个点 虚设一个点v6表 初购进一台新设备 虚设一个点 表 示第5年年底 年年底. 示第 年年底 E ={vivj | 1≤i<j≤6}. <
如果E的每一条边都是无向边 则称G为 如果 的每一条边都是无向边, 则称 为无向 的每一条边都是无向边 如图1) 如果E的每一条边都是有向边 1); 的每一条边都是有向边, 图(如图1) 如果 的每一条边都是有向边 则称 G为有向图(如图2) 否则 称G为混合图 2); 为有向图(如图2) 否则, 为混合图.
图论在数学建模中的应用
• • • • 第一部分 第二部分 第三部分 第四部分概念
图论中的“ 图论中的“图”并不是通常意义下的几何图 形或物体的形状图, 形或物体的形状图, 而是以一种抽象的形式来表 达一些确定的事物之间的联系的一个数学系统. 达一些确定的事物之间的联系的一个数学系统. 称为一个图, 定义1 :一个有序二元组 一个有序二元组( 定义1 :一个有序二元组(V, E ) 称为一个图, 记为G = (V, E ), 其中 的顶点集, 其元素称为顶点, ① V 称为G的顶点集, V≠φ, 其元素称为顶点, 简称点; 简称点; 的边集, 其元素称为边, ② E 称为G的边集, 其元素称为边, 它联结V 中的两个点, 如果这两个点是无序的, 中的两个点, 如果这两个点是无序的, 则称该边 为无向边, 否则, 称为有向边. 为无向边, 否则, 称为有向边.
《数学建模图论》PPT课件
C
A
B
D 哥尼斯堡七桥示意图
4
h
图论的基本概念
七桥问题模拟图: C
A
B
D
欧拉指出:如果每块陆地所连接的桥都是偶数座,则 从任一陆地出发,必能通过每座桥恰好一次而回到出 发地。
5
h
图论的基本概念
问题2:哈密顿圈(环球旅行游戏) 十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能 否从某个城市出发在十二面体上依次经过每个 城市恰好一次最后回到出发点?
……
7
h
图论的基本概念
问题4(关键路径问题): 一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体育中心,
小至组装一台机床,一架电视机, 都要包括许多工序.这 些工序相互约束,只有在某些工序完成之后, 一个工序 才能开始. 即它们之间存在完成的先后次序关系,一般 认为这些关系是预知的, 而且也能够预计完成每个工序 所需要的时间.
用图论思想求解以下各题
例1、一摆渡人欲将一只狼,一头羊,一篮菜从 河西渡过河到河东,由于船小,一次只能带一物 过河,并且,狼与羊,羊与菜不能独处,给出渡 河方法。
14
h
图论的基本概念
解: 用四维0-1向量表示(人,狼,羊,菜)的在西岸 状态,(在西岸则分量取1,否则取0.) 共24=16种状态, 由题设,状态(0,1,1,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1)是不 允许的,
11
h
图论的基本概念
常用d (v)表示图G中与顶点v关联的边的数目, d (v)称为顶点v的度数. 与顶点v出关联的边的数目称为出度,记作d +(v), 与顶点v入关联的边的数目称为入度,记作d -(v)。
用N (v)表示图G中所有与顶点v相邻的顶点的集合. 任意两顶点都相临的简单图称为完全图.
A
B
D 哥尼斯堡七桥示意图
4
h
图论的基本概念
七桥问题模拟图: C
A
B
D
欧拉指出:如果每块陆地所连接的桥都是偶数座,则 从任一陆地出发,必能通过每座桥恰好一次而回到出 发地。
5
h
图论的基本概念
问题2:哈密顿圈(环球旅行游戏) 十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能 否从某个城市出发在十二面体上依次经过每个 城市恰好一次最后回到出发点?
……
7
h
图论的基本概念
问题4(关键路径问题): 一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体育中心,
小至组装一台机床,一架电视机, 都要包括许多工序.这 些工序相互约束,只有在某些工序完成之后, 一个工序 才能开始. 即它们之间存在完成的先后次序关系,一般 认为这些关系是预知的, 而且也能够预计完成每个工序 所需要的时间.
用图论思想求解以下各题
例1、一摆渡人欲将一只狼,一头羊,一篮菜从 河西渡过河到河东,由于船小,一次只能带一物 过河,并且,狼与羊,羊与菜不能独处,给出渡 河方法。
14
h
图论的基本概念
解: 用四维0-1向量表示(人,狼,羊,菜)的在西岸 状态,(在西岸则分量取1,否则取0.) 共24=16种状态, 由题设,状态(0,1,1,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1)是不 允许的,
11
h
图论的基本概念
常用d (v)表示图G中与顶点v关联的边的数目, d (v)称为顶点v的度数. 与顶点v出关联的边的数目称为出度,记作d +(v), 与顶点v入关联的边的数目称为入度,记作d -(v)。
用N (v)表示图G中所有与顶点v相邻的顶点的集合. 任意两顶点都相临的简单图称为完全图.
数学建模培训精品课件ppt
MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值
计算的编程语言和开发环境。
MATLAB在数学建模中的优势
02
MATLAB提供了丰富的数学函数库和工具箱,支持矩阵运算、
符号计算和数值分析,适用于各种数学建模场景。
MATLAB在数学建模中的应用案例
数学建模在金融领域的应用
金融行业对数学建模的需求日益增长,涉及风险管理、投资组合优化、市场预测等领域 。
数学建模在物理科学和工程中的应用
物理科学和工程领域中的复杂问题需要借助数学建模进行深入研究,如流体动力学、材 料科学等。
提高数学建模能力的建议
01
掌握数学基础知识
数学建模需要扎实的数学基础, 如概率论、统计学、线性代数和 微积分等。
深度学习中的数学建模
探讨深度学习领域中常用的数学方法和模型,如卷积神经网络、循 环神经网络等。
数据科学中的数学建模
数据清洗与预处理
数据可视化的数学基础
介绍数据科学中数据预处理的基本方 法和数学原理。
介绍数据可视化中涉及的数学原理和 可视化技术。
统计分析方法
阐述统计分析中常用的方法和模型, 如回归分析、聚类分析等。
02
实践经验积累
03
学习优秀案例
通过参与数学建模竞赛、科研项 目等方式,积累实践经验,提高 解决实际问题的能力。
学习经典数学建模案例,了解不 同领域中数学建模的应用方法和 技巧。
对未来数学建模的展望
跨学科交叉融合
未来数学建模将更加注重与其他学科的交叉融合,如生物 学、环境科学、社会科学等。
人工智能与数学建模结合
数学建模培训精品课件
深度学习与神经网络
介绍深度学习和神经网络的基本原理 ,以及在数学建模中的应用和挑战。
探讨机器学习算法如何与数学建模相 结合,实现数据分析和预测。
大数据时代的数学建模挑战与机遇
大数据的数学建模方法
介绍处理大规模数据集的数学建模方法和技巧,如分布式计算、 云计算等。
数据清洗与预处理
阐述数据预处理在数学建模中的重要性,以及如何进行数据清洗和 特征提取。
THANKS.
04
模型评估与改进技巧
误差分析
分析模型预测误差来源,提高模型预测精度 。
多目标优化
在满足多个约束条件下,优化模型目标函数 。
敏感性分析
评估模型参数对结果的影响程度,优化模型 参数。
模型集成
将多个模型组合起来,提高整体预测性能。
数学建模软件介绍
04
MATLAB的使用介绍
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数
数学建模应用实例
02
微积分建模实例
总结词:微积分建模是数学建模中的基 础,通过实例可以更好地理解微积分的 实际应用。
经济学中的边际分析:通过微积分分析 经济活动中成本、收益和利润的变化, 为决策提供依据。
人口增长模型:利用微积分的知识,建 立人口增长模型,预测未来人口数量和 增长趋势。
详细描述
瞬时速度与加速度:通过分析物体运动 的速度和加速度,建立微积分模型,用 于预测物体的运动轨迹和时间。
模型验证:使用实际数据对模型进行 验证,评估模型的准确性和可靠性。
应用与优化:将模型应用于未来气候 预测中,根据反馈进行模型优化和调 整。
数学建模前沿动态
06
人工智能与数学建模的结合
《数学建模培训》课件
MATLAB
• 总结词:MATLAB是一种高效的数值计算和数据分析工具 ,广泛用于数学建模、算法开发、数据分析等领域。
MATLAB
• 详细描述 • MATLAB简介:MATLAB是Matrix Laboratory的缩写,由MathWorks
公司开发,是一种基于矩阵运算的编程语言和数值计算环境。 • MATLAB功能:MATLAB具有强大的矩阵运算和数值计算能力,可以用
Python(NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 总结词:Python是一种广泛使用的通用编程语言,具有简单易学、代码可读性高等优点,常用于数据处理、机器学习等领 域。
Python(NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 详细描述 • Python简介:Python由Guido van Rossum于1989年发布第一个公开发行版,是一种解释型、交互式的编程
《数学建模培训》课件
汇报人: 日期:
目录
• 数学建模概述 • 数学基础知识 • 数学建模案例分析 • 数学建模进阶知识 • 数学建模实践技巧 • 数学建模常用软件介绍 • 数学建模发展趋势与挑战
01
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模是一种用数学语言描述现实问题,建立数学模型,并通过对模型的分析和 求解来做出决策的科学方法。
大数据时代的挑战
数据处理难度加大
随着大数据时代的到来,数据的类型、规模 和复杂性都不断加大,这给数学建模带来了 更多的挑战。如何有效地处理、分析和利用 大数据,成为数学建模需要面对的重要问题 。
数据隐私和安全问题
在大数据时代,数据的隐私和安全问题也日 益突出。如何在保证数据隐私和安全的前提 下,进行有效的数学建模,是当前需要解决 的一个重要问题。
《数学建模培训》课件
Excel 和 Python
05
数学建模竞赛介绍
国际数学建模竞赛起源于1985年,由美国数学及其应用联合会主办,是全球范围内最具影响力的数学建模竞赛之一。
起源与发展
国际数学建模竞赛(ICM)
ICM面向全球的数学建模爱好者,参赛者可以来自不同学科领域,包括理工科、社会科学、人文科学等。
参赛范围
ICM采用3人一组的参赛形式,限定4天时间内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
竞赛形式
起源与发展
MCM面向全美的数学建模爱好者,参赛者主要来自理工科和社科类专业。
参赛范围
竞赛形式
全美数学建模竞赛(MCM)
MCM采用2人一组的参赛形式,限定48小时内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
全美数学建模竞赛由美国数学协会主办,是全美范围内最具代表性的数学建模竞赛之一。
起源与发展
经济增长模型
模型假设
经济增长受投资、劳动力、技术等多种因素影响,假设投资和技术进步是经济增长的主要驱动力,而劳动力增长速度较慢。
模型建立
基于假设,建立微分方程模型,将国内生产总值、投资、劳动力数量和技术水平作为变量。
模型求解
通过数值方法求解方程,得出未来经济增长趋势。
01
02
03
股票价格受市场供求关系、公司业绩、宏观经济等多种因素影响,假设公司业绩和宏观经济对股票价格具有长期影响。
应用程序
03
Mathematica支持与其他应用程序的集成,如Excel、Access、Visual Studio等,方便数据的导入和导出。
Maple具有强大的符号计算能力,可以处理各种符号数学问题,如微积分、线性代数、组合数学等。
符号计算
数学建模培训精品课件
数学建模的基本步骤
总结词:掌握数学建模的基本步骤是成功解决问题的 关键。
详细描述:数学建模的基本步骤包括明确问题、收集数 据、建立模型、求解模型和评估模型。明确问题是数学 建模的第一步,需要清晰地定义问题并确定研究范围。 收集数据是建立模型的基础,需要收集足够的信息来支 持模型的建立。建立模型是将实际问题转化为数学问题 的过程,需要选择合适的数学方法和工具。求解模型是 利用计算机和数学软件对建立的模型进行计算和分析。 评估模型是验证模型的准确性和可靠性,需要对模型的 预测结果进行误差分析和改进。
线性代数在机器学习中的应用
例如,利用线性代数建模进行数据降维、特征提取等。
概率论与数理统计建模应用
概率论与数理统计建模概述
概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支,通过概率论与数理统 计建模可以解决不确定性和风险的问题。
概率论与数理统计在金融中的应用
例如,利用概率论与数理统计建模进行风险评估、投资组合优化等。
例如,利用微积分建模研究生物种群增长、疾病 传播等问题。
线性代数建模应用
线性代数建模概述
线性代数是研究线性关系的数学分支,通过线性代数建模可以解决矩 阵和向量的问题。
线性代数在计算机图形学中的应用
例如,利用线性代数建模进行图像处理、3D渲染等。
线性代数在控制系统中的应用
例如,利用线性代数建模研究系统的稳定性、控制系统的设计和优化 等。
例如,利用优化建模进行路径规划、车辆调 度等,以实现运输成本的最小化。
优化在生产计划中的应用
例如,利用优化建模进行生产计划安排、资 源分配等,以实现生产效益的最大化。
优化在金融中的应用
例如,利用优化建模进行投资组合优化、风 险管理等,以实现金融收益的最大化。
《数学建模培训》课件
数中一些 重要的等式,如欧拉恒等 式、柯西恒等式等。
几何基础知识
平面几何
解析几何
平面几何是研究平面图形及其性质的 数学分支,包括点、线、面、角等基 本概念。
解析几何是用代数方法研究几何问题 的一门学科,包括坐标系、向量、向 量的运算等基本概念。
立体几何
立体几何是研究空间图形及其性质的 数学分支,包括长方体、球体、圆柱 体等基本几何体。
现状
目前,数学建模已经成为 一个独立的学科领域,拥 有广泛的学术和应用价值 。
数学建模的应用领域
自然科学
数学建模在物理学、化学、生 物学等领域有着广泛的应用, 如牛顿万有引力定律、薛定谔
方程等。
工程学
数学建模在土木工程、机械工 程、电子工程等领域发挥着重 要作用,如结构分析、流体动 力学等。
社会科学
概率与统计基础知识
概率论
概率论是研究随机现象的数学分 支,包括随机事件、概率、期望
、方差等基本概念。
统计学
统计学是研究数据收集、整理、分 析和解释的学科,包括描述性统计 、推论性统计等基本内容。
回归分析
回归分析是研究自变量和因变量之 间关系的学科,包括线性回归、多 元回归等基本内容。
数学建模方法与技
3
分式方程
通过实际问题建立分式方程,如工程问题、时间 分配等,掌握方程的解法及实际应用。
几何图形建模案例分析
平面几何
01
通过实际问题建立平面几何模型,如面积、周长、角度等,掌
握图形的性质及实际应用。
立体几何
02
通过实际问题建立立体几何模型,如体积、表面积、距离等,
掌握图形的性质及实际应用。
解析几何
总结词
竞赛经验、团队合作
几何基础知识
平面几何
解析几何
平面几何是研究平面图形及其性质的 数学分支,包括点、线、面、角等基 本概念。
解析几何是用代数方法研究几何问题 的一门学科,包括坐标系、向量、向 量的运算等基本概念。
立体几何
立体几何是研究空间图形及其性质的 数学分支,包括长方体、球体、圆柱 体等基本几何体。
现状
目前,数学建模已经成为 一个独立的学科领域,拥 有广泛的学术和应用价值 。
数学建模的应用领域
自然科学
数学建模在物理学、化学、生 物学等领域有着广泛的应用, 如牛顿万有引力定律、薛定谔
方程等。
工程学
数学建模在土木工程、机械工 程、电子工程等领域发挥着重 要作用,如结构分析、流体动 力学等。
社会科学
概率与统计基础知识
概率论
概率论是研究随机现象的数学分 支,包括随机事件、概率、期望
、方差等基本概念。
统计学
统计学是研究数据收集、整理、分 析和解释的学科,包括描述性统计 、推论性统计等基本内容。
回归分析
回归分析是研究自变量和因变量之 间关系的学科,包括线性回归、多 元回归等基本内容。
数学建模方法与技
3
分式方程
通过实际问题建立分式方程,如工程问题、时间 分配等,掌握方程的解法及实际应用。
几何图形建模案例分析
平面几何
01
通过实际问题建立平面几何模型,如面积、周长、角度等,掌
握图形的性质及实际应用。
立体几何
02
通过实际问题建立立体几何模型,如体积、表面积、距离等,
掌握图形的性质及实际应用。
解析几何
总结词
竞赛经验、团队合作
数学建模培训课件
B A‘
t O
D
Ax D‘
模型求 将椅子旋转90º,对角线AC与BD互换。 由g(0)=0,f(0)>0可知g( )>0,f( )=0
解
2
2
令h(t)= f(t)-g(t),则h(0)>0和h( 2 )
数的基本性质,必存在t0 (0<t0<
<0,由f和g的连续性知h也是连续函数。根据连续函
),使h(t0 )=0,即f(t0)= g(t0)。
模 型 应 用——人 口 预 报
用美国1790~1990年人口数据重新估计参数
r=0.2083, xm=457.6
x(2000)=275.0 x(2019)=297.9
阻滞增长模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量)
数学建模的一般步骤
模型准备
模型假设
模型构成
模型检验
模型分析
模型求解
模型应用
论文样式
且阻滞作用随人口数量增加而变大
r是x的减函数
假定: r(x)rsx (r,s0) r~固有增长率(x很小时)
xm~人口容量(资源、环境能容纳的最大数量)
r(xm) 0
s r xm
r(x) r(1 x ) xm
阻滞增长模型
dx rx dt
dx/dt
dxr(x)xrx(1 x)
dt
xm
x
xm
xm/2
论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。
论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字,并居中。 论文中其他汉字一律采用小四号黑色宋体字,行距用单倍行 距。
提请大家注意:摘要在整篇论文评阅中占有重要权重,请认 真书写摘要(注意篇幅不能超过一页)。评委团评阅时将首 先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。
数学建模培训PPT课件
第15页/共62页
数学建模作为用数学方法解决实际问题的 第一步,越来越受到人们的重视。
第16页/共62页
数学建模的一般步骤
实体 信息
假设
建模
求
解
应用 验证 分析
第17页/共62页
数学模型的分类
分类标准
具体类别
对某个实际问题 了解的深入程度
白箱模型、灰箱模型、黑箱模型
模型中变量的特 连续模型、离散模型;确定性模型、随
第28页/共62页
建模:
x k • :第 次渡河前此岸的商人数 k
yk:第 k次渡河前此岸的随从数
xk , yk 0,1, 2,3; k 1, 2, sk (xk , yk ) :过程的状态
S :允许状态的集合
S {(x, y) | x 0, y 0,1,2,3; x 3, y 0,1,2,3; x y 1,2}
x=(x1, …, xn)T: 决策变量 f (x): 目标函数, hi(x), gp(x): 约束函数
第38页/共62页
数学规划的一般模型
• min f (x) s.t. hi(x)=0, i=1, …, m gp(x)≥0, p=1, …, t
(MP)
若f(x), hi(x)( i=1, …, m), gp(x)( p=1, …, t) 均为线性函数,则问题(MP)就被称为线
相遇时他已步行了多少分钟?
请思考:本题解答中隐含了哪些假设条 件?
5:30
5分钟 5:35
会合点
相遇点
家
第35页/共62页
预备技能
• 数学知识
分析、代数、几何、概率、统计、优化、 方程…
软件使用
Matlab, Mathematica, Maple, Lindo, Lingo…
数学建模作为用数学方法解决实际问题的 第一步,越来越受到人们的重视。
第16页/共62页
数学建模的一般步骤
实体 信息
假设
建模
求
解
应用 验证 分析
第17页/共62页
数学模型的分类
分类标准
具体类别
对某个实际问题 了解的深入程度
白箱模型、灰箱模型、黑箱模型
模型中变量的特 连续模型、离散模型;确定性模型、随
第28页/共62页
建模:
x k • :第 次渡河前此岸的商人数 k
yk:第 k次渡河前此岸的随从数
xk , yk 0,1, 2,3; k 1, 2, sk (xk , yk ) :过程的状态
S :允许状态的集合
S {(x, y) | x 0, y 0,1,2,3; x 3, y 0,1,2,3; x y 1,2}
x=(x1, …, xn)T: 决策变量 f (x): 目标函数, hi(x), gp(x): 约束函数
第38页/共62页
数学规划的一般模型
• min f (x) s.t. hi(x)=0, i=1, …, m gp(x)≥0, p=1, …, t
(MP)
若f(x), hi(x)( i=1, …, m), gp(x)( p=1, …, t) 均为线性函数,则问题(MP)就被称为线
相遇时他已步行了多少分钟?
请思考:本题解答中隐含了哪些假设条 件?
5:30
5分钟 5:35
会合点
相遇点
家
第35页/共62页
预备技能
• 数学知识
分析、代数、几何、概率、统计、优化、 方程…
软件使用
Matlab, Mathematica, Maple, Lindo, Lingo…
《数学建模图论》PPT课件
华中农业大学数学建模基地
图论的基本概念
问题2:哈密顿圈(环球旅行游戏) 十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能 否从某个城市出发在十二面体上依次经过每个 城市恰好一次最后回到出发点?
华中农业大学数学建模基地
图论的基本概念
问题3:四色问题
对任何一张地图进行着色,两个共同边界的 国家染不同的颜色,则只需要四种颜色就够了。
例2、考虑中国象棋的如下问题: (1)下过奇数盘棋的人数是偶数个。 (2)马有多少种跳法? (3)马跳出后又跳回起点,证明马跳了偶数步。 (4)红方的马能不能在自己一方的棋盘上不重复 的跳遍每一点,最后跳回起点?
华中农业大学数学建模基地
图论的基本概念
例3、证明:在任意6人的集会上,总有3人互相认 识,或总有3人互相不认识。
德·摩尔根致哈密顿的信(1852年10月23日) 我的一位学生今天请我解释一个我过去不知道,现在仍不甚
了了的事实。他说如果任意划分一 个图形并给各部分着上颜色,使任 何具有公共边界的部分颜色不同, 那么需要且仅需要四种颜色就够了 。下图是需要四种颜色的例子 (图1)。
……
华中农业大学数学建模基地
从而对应状态(1,0,0,1),(1,1,0,0),(1,0,0,0)也是 不允许的,
华中农业大学数学建模基地
图论的基本概念
人在河西: (1,1,1,1) (1,1,1,0) (1,1,0,1) (1,0,1,1) (1,0,1,0)
人在河东: (0,1,0,1) (0,1,0,0) (0,0,1,0) (0,0,0,1) (0,0,0,0)
以十个向量作为顶点,将可能互相转移的状态 连线,则得10个顶点的偶图。
数学建模竞赛培训与数学建模报告PPT课件
36 40
x1 , x 2 , x 3 0
矩阵形式:
max cTx s.t. Ax≤b
x≥0
c T [4, 3, 2], x T [ x1, x2 , x3 ]
2 3 1 34
A
3
2
1
.5
,
b
3
6
3 2 5 4 0
30
MATLAB软件求解
Matlab中求解线性规划的命令为: linprog, 解决的线性规 划的标准格式为:
min cTx s.t. A·x <= b
Aeq·x = beq VLB≤x≤VUB 其中,A, b, c, x, Aeq, beq, VLB, VUB等均表示矩阵,特别 b, c, x, beq, VLB, VUB为列矩阵。
31
命令linprog的基本调用格式
x = linprog(c, A, b, Aeq,beq ,VLB, VUB)
案例:节水洗衣机
仿真
II. 结果
1. 表 2 是溶解率 Q 0.99 时不同洗衣轮数下的最少 用水量和每一轮的最优用水量(各轮的最优用水 量恰好相等).
2. 表 3 是不同溶解率 Q 值下的最优洗衣轮数, 最少 总用水量和每一轮的最优用水量(各轮的最优用 水量恰好相等).
案例:节水洗衣机
表2 不同洗衣轮数下的最少用水量和每一轮的最优用水量
k=n-1
xn为衣服上的最
终 脏物量
案例:节水洗衣机
模型建立
1. 溶解特性和动态方程
分析:在第k轮漂洗之后和脱水之前,第k-1 轮脱水之后的脏物量xk已变成两部分:
x k p k q k ,k 0 , 1 ,2 ,,n - 1 ( 1 )
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河 南 城 建 学 院
数学建模培训班
图论及其应用
主讲老师:李德英
河 南 城 建 学 院
天道酬勤
你的奖杯有多大,就有多少的汗水和 泪水,把奖杯敲碎后,里面就是你的 眼泪和血汗...
河 南 城 建 学 院
参考书: 1、高随祥《图论与网络流理论》 高等教育出版社
2、王树禾
《图论》 科学出版社
河 南 城 建 学 院
这个问题具有挑战性的原因是因为它没有一个明显 的起始点,但如果对此建立一个图模型,问题就变得很 简单了。
握手的次数
河 南 城 建 学 院 分析:从题目我们得到了哪些信息? 史密斯和太太邀请四对夫妻参加晚会——房间里共有 10 人; 每个人都不会与自己的配偶握手——握手的两个人不 是配偶; 每个人都不会跟同一个人握手两次——两个人间的握 手最多是一次; 史密斯先生问每个人和别人握了几次手,他们的答案 都不一样——除史密斯先生外,每个人和别人握手的 次数都不一样; ——除史密斯先生外,每个人握手的次数最多是8次, 最少为0次; ——房间里除了史密斯先生外的9个人,他们与别人 握手的次数分别为0,1,2,3,4,5,6,7,8次。
§ 2.图的定义与记号
河 南 V= {v1, v2 ,, vn} 是非空有限集合,称为顶点集,它的元素称 城 为图 G 的顶点; E 也是(可空)有限集合,称为边集,它 建 学 的元素称为图 G 的边。 院 (v , v )
定义 1 (1) 图 G 是一个二重组:G=(V,E) ,其中
(2) 图 G 的边 e 是一个顶点二重组:
河 南 城 建 学 院
例2 公路连接问题 某一地区有若干个主要城市,现准备修建高 速公路把这些城市连接起来,使得从其中任 何一个城市都可以经高速公路直接或间接到 达另一个城市。假定已经知道了任意两个城 市之间修建高速公路的成本,那么应如何决 定在哪些城市间修建高速公路,使得总成本 最小?(最小生成树 )
河 南 城 建 学 院
例1 最短路问题(SPP-shortest path problem) 一名货柜车司机奉命在最短的时间内将一车 货物从甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路 网纵横交错,因此有多种行车路线,这名司 机应选择哪条线路呢?假设货柜车的运行速 度是恒定的,那么这一问题相当于需要找到 一条从甲地到乙地的最短路。
1, mij 0,
若vi与v j相关联 若vi与vj不关联
(2)对有向图 G,其关联矩阵 M (mij )v ,其中 1, 若vi是ej的起点 mij 1, 若vi是ej的终点 0, 若v 与e 不关联 i j
关联矩阵示例
河 南 城 建 学 院
右上图的关联矩阵是 e1 e 2 e3 e 4 e5 e6 e7 e8
图的定义与记号
(6) 既没有环也没有重边的图称为简单图。
河 南 城 建 学 院
(7) 任意两顶点都相邻的简单图称为完全图。 记为 K n , 其中 n 为顶点的数目。 (8) 若 V X Y , X Y , 中任两顶点不相邻,Y 中任两 X 顶点不相邻,称 G 为二部图;若 X 中每一顶点都和 Y 中一切顶点相邻,称为完全二部图,记为 Kn,m ,其中 m,n 分别为 X 与 Y 的顶点数。 (9) 若将图 G 中的每一条边 E 都对应一个实数 W(E) ,则 称 W(E)为该边的权,并称图 G 为赋权图。
e1
1
2
e4
1 1 1 0 0 0 2 1 0 1 1 0 3 0 1 1 0 1 4 0 0 0 1 1
e3
e5
e2
3
4
定义 2 邻接矩阵
河 南 城 建 学 院
图的矩阵表示
(1)对无向图 G,其邻接矩阵 A (aij )vv ,其中
1 , 若vi与v j相邻 aij 0 , 若vi与v j不相邻
0 k
路径问题与连通问题
定义2 (1) 在无向图G中,若存在一条从顶点u到w的 路 河 径, 则称从u到w可达.约定每个结点到自身 南 可达; 城 (2) 任意两点均有路径的图称为连通图; 建 学 (3) 起点与终点重合的路径称为圈; 院 (4) 连通的无圈图称为树。
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) w(e) 为路径P的权;
eE ( P )
(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。
河 南 城 建 学 院
连通图例
不连通图
§ 4.图的矩阵表示
河 南 城 建 学 院
定义 1 关联矩阵 (1) 对 无 向 图 G , 其 关 联 矩 阵 M (mij )v , 其 中
1 2
4
3
图的矩阵表示
河 南 城 建 学 院
定义 3 可达矩阵:对有向图 G=(V,E) ,其 可达矩阵 P ( pij )vv ,其中
若vi与v j可达 1, pij 0, 若vi与v j不可达
可达矩阵示例
河 南 城 建 学 院
右图的可达矩阵是
1 2 3 4 1 1 2 0 3 0 4 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1
(2)对有向图 G=<V,E>,其邻接矩阵 A (aij )vv ,其中
1, 若(vi , v j ) E aij 0, 若(vi , v j ) E
(3)对有向赋权图 G,其邻接矩阵 A (aij )vv , 其中
wij , 若(vi , v j ) E,且wij为其权 aij 0, 若i j , 若(vi , v j ) E
图论简介
Konigsberg
七桥问题
A
D
A
D
C
B
B
C
是否可以 一笔画?
河 南 城 建 学 院
1 概论
图与网络是运筹学(Operations Research) 中的一个经典和重要的分支,所研究的问题 涉及经济管理、工业工程、交通运输、计算 机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多 领域。下面将要讨论的最短路问题、最大流 问题、最小费用流问题和匹配问题等都是图 与网络的基本问题。
2
1
4
3
二、图论模型实例分析
河 南 城 建 学 院 实例一 握手的次数 史密斯先生和他太太邀请四对夫妻参加晚会每个人 到的时候,房间里的一些人都要与别的一些人握手。当 然,每个人都不会与自己的配偶握手,也不会跟同一个 人握手两次。之后,史密斯先生问每个人和别人握了几 次手,他们的答案都不一样。那么,史密斯太太和别人 握了几次手呢?
图的定义与记号
定义 3 : 河 南 (1) 在无向图中,与顶点 v 关联的边数(环算 城 两次)称为 v 的次数(度) 记为 d (v) 。 , 建 (2) 在有向图中,从顶点 v 引出的边数称为 v 学 院 的出度,记为 d (v) ,从顶点 v 引入的边数称为 v 的入度,记为 d (v) . d (v) d (v) d (v) 称为 v 的次 数(度) 。
1 1 2 1 3 0 4 0 5 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0
1
e1
e2
2
0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1
e3
4
e4
3
e6
e7
5
e5
e8
右下图的关联矩阵是 e1 e 2 e3 e 4 e5
§ 3.路径问题与连通问题
河 南 城 建 学 院
定义 1 在无向图 G=(V,E)中: (1) 顶 点 与 边 相 互 交 错 的 有 限 非 空 序 列
w (v0e1v1e2 vk 1ek vk ) 称为一条从 v0 到 v k 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 v 。
例6 运输问题(transportation problem)
某种原材料有多个产地,现在需要将原材 料从产地运往多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?
河 南 城 建 学 院
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。所以上面例子中介绍的 问题都是网络优化问题。
图的定义与记号
河 南 城 建 学 院
(3)每条边都是无向边的图称为无向图;每条边都是有向边 的图称为有向图;我们仅讨论无向图和有向图。 (4)不与任何结点邻接的顶点称为孤立点,全为孤立点组成 的图(无向图和有向图均可)称为空图。 (5) 在无向图中两顶点间(包括顶点自身)若多于一条边, 则称这几条边为重边.在有向图中若同始点和同终点的边 多于一条,则称这几条边为重边.
河 南 城 建 学 院
例3 指派问题(assignment problem) 一家公司经理准备安排名员工去完成项 任务,每人一项。由于各员工的特点不 同,不同的员工去完成同一项任务时所 获得的回报是不同的。如何分配工作方 案可以使总回报最大?(二部图的匹配)
河 南 城 建 学 院
例4 中国邮递员问题(CPP-chinese postman problem) 一名邮递员负责投递某个街区的邮件。 如何为他(她)设计一条最短的投递路 线(从邮局出发,经过投递区内每条街 道至少一次,最后返回邮局)?由于这 一问题是我国管梅谷教授1960年首先提 出的,所以国际上称之为中国邮递员问 题。
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你的奖杯有多大,就有多少的汗水和 泪水,把奖杯敲碎后,里面就是你的 眼泪和血汗...
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参考书: 1、高随祥《图论与网络流理论》 高等教育出版社
2、王树禾
《图论》 科学出版社
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这个问题具有挑战性的原因是因为它没有一个明显 的起始点,但如果对此建立一个图模型,问题就变得很 简单了。
握手的次数
河 南 城 建 学 院 分析:从题目我们得到了哪些信息? 史密斯和太太邀请四对夫妻参加晚会——房间里共有 10 人; 每个人都不会与自己的配偶握手——握手的两个人不 是配偶; 每个人都不会跟同一个人握手两次——两个人间的握 手最多是一次; 史密斯先生问每个人和别人握了几次手,他们的答案 都不一样——除史密斯先生外,每个人和别人握手的 次数都不一样; ——除史密斯先生外,每个人握手的次数最多是8次, 最少为0次; ——房间里除了史密斯先生外的9个人,他们与别人 握手的次数分别为0,1,2,3,4,5,6,7,8次。
§ 2.图的定义与记号
河 南 V= {v1, v2 ,, vn} 是非空有限集合,称为顶点集,它的元素称 城 为图 G 的顶点; E 也是(可空)有限集合,称为边集,它 建 学 的元素称为图 G 的边。 院 (v , v )
定义 1 (1) 图 G 是一个二重组:G=(V,E) ,其中
(2) 图 G 的边 e 是一个顶点二重组:
河 南 城 建 学 院
例2 公路连接问题 某一地区有若干个主要城市,现准备修建高 速公路把这些城市连接起来,使得从其中任 何一个城市都可以经高速公路直接或间接到 达另一个城市。假定已经知道了任意两个城 市之间修建高速公路的成本,那么应如何决 定在哪些城市间修建高速公路,使得总成本 最小?(最小生成树 )
河 南 城 建 学 院
例1 最短路问题(SPP-shortest path problem) 一名货柜车司机奉命在最短的时间内将一车 货物从甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路 网纵横交错,因此有多种行车路线,这名司 机应选择哪条线路呢?假设货柜车的运行速 度是恒定的,那么这一问题相当于需要找到 一条从甲地到乙地的最短路。
1, mij 0,
若vi与v j相关联 若vi与vj不关联
(2)对有向图 G,其关联矩阵 M (mij )v ,其中 1, 若vi是ej的起点 mij 1, 若vi是ej的终点 0, 若v 与e 不关联 i j
关联矩阵示例
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右上图的关联矩阵是 e1 e 2 e3 e 4 e5 e6 e7 e8
图的定义与记号
(6) 既没有环也没有重边的图称为简单图。
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(7) 任意两顶点都相邻的简单图称为完全图。 记为 K n , 其中 n 为顶点的数目。 (8) 若 V X Y , X Y , 中任两顶点不相邻,Y 中任两 X 顶点不相邻,称 G 为二部图;若 X 中每一顶点都和 Y 中一切顶点相邻,称为完全二部图,记为 Kn,m ,其中 m,n 分别为 X 与 Y 的顶点数。 (9) 若将图 G 中的每一条边 E 都对应一个实数 W(E) ,则 称 W(E)为该边的权,并称图 G 为赋权图。
e1
1
2
e4
1 1 1 0 0 0 2 1 0 1 1 0 3 0 1 1 0 1 4 0 0 0 1 1
e3
e5
e2
3
4
定义 2 邻接矩阵
河 南 城 建 学 院
图的矩阵表示
(1)对无向图 G,其邻接矩阵 A (aij )vv ,其中
1 , 若vi与v j相邻 aij 0 , 若vi与v j不相邻
0 k
路径问题与连通问题
定义2 (1) 在无向图G中,若存在一条从顶点u到w的 路 河 径, 则称从u到w可达.约定每个结点到自身 南 可达; 城 (2) 任意两点均有路径的图称为连通图; 建 学 (3) 起点与终点重合的路径称为圈; 院 (4) 连通的无圈图称为树。
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) w(e) 为路径P的权;
eE ( P )
(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。
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连通图例
不连通图
§ 4.图的矩阵表示
河 南 城 建 学 院
定义 1 关联矩阵 (1) 对 无 向 图 G , 其 关 联 矩 阵 M (mij )v , 其 中
1 2
4
3
图的矩阵表示
河 南 城 建 学 院
定义 3 可达矩阵:对有向图 G=(V,E) ,其 可达矩阵 P ( pij )vv ,其中
若vi与v j可达 1, pij 0, 若vi与v j不可达
可达矩阵示例
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右图的可达矩阵是
1 2 3 4 1 1 2 0 3 0 4 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1
(2)对有向图 G=<V,E>,其邻接矩阵 A (aij )vv ,其中
1, 若(vi , v j ) E aij 0, 若(vi , v j ) E
(3)对有向赋权图 G,其邻接矩阵 A (aij )vv , 其中
wij , 若(vi , v j ) E,且wij为其权 aij 0, 若i j , 若(vi , v j ) E
图论简介
Konigsberg
七桥问题
A
D
A
D
C
B
B
C
是否可以 一笔画?
河 南 城 建 学 院
1 概论
图与网络是运筹学(Operations Research) 中的一个经典和重要的分支,所研究的问题 涉及经济管理、工业工程、交通运输、计算 机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多 领域。下面将要讨论的最短路问题、最大流 问题、最小费用流问题和匹配问题等都是图 与网络的基本问题。
2
1
4
3
二、图论模型实例分析
河 南 城 建 学 院 实例一 握手的次数 史密斯先生和他太太邀请四对夫妻参加晚会每个人 到的时候,房间里的一些人都要与别的一些人握手。当 然,每个人都不会与自己的配偶握手,也不会跟同一个 人握手两次。之后,史密斯先生问每个人和别人握了几 次手,他们的答案都不一样。那么,史密斯太太和别人 握了几次手呢?
图的定义与记号
定义 3 : 河 南 (1) 在无向图中,与顶点 v 关联的边数(环算 城 两次)称为 v 的次数(度) 记为 d (v) 。 , 建 (2) 在有向图中,从顶点 v 引出的边数称为 v 学 院 的出度,记为 d (v) ,从顶点 v 引入的边数称为 v 的入度,记为 d (v) . d (v) d (v) d (v) 称为 v 的次 数(度) 。
1 1 2 1 3 0 4 0 5 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0
1
e1
e2
2
0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1
e3
4
e4
3
e6
e7
5
e5
e8
右下图的关联矩阵是 e1 e 2 e3 e 4 e5
§ 3.路径问题与连通问题
河 南 城 建 学 院
定义 1 在无向图 G=(V,E)中: (1) 顶 点 与 边 相 互 交 错 的 有 限 非 空 序 列
w (v0e1v1e2 vk 1ek vk ) 称为一条从 v0 到 v k 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 v 。
例6 运输问题(transportation problem)
某种原材料有多个产地,现在需要将原材 料从产地运往多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?
河 南 城 建 学 院
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。所以上面例子中介绍的 问题都是网络优化问题。
图的定义与记号
河 南 城 建 学 院
(3)每条边都是无向边的图称为无向图;每条边都是有向边 的图称为有向图;我们仅讨论无向图和有向图。 (4)不与任何结点邻接的顶点称为孤立点,全为孤立点组成 的图(无向图和有向图均可)称为空图。 (5) 在无向图中两顶点间(包括顶点自身)若多于一条边, 则称这几条边为重边.在有向图中若同始点和同终点的边 多于一条,则称这几条边为重边.
河 南 城 建 学 院
例3 指派问题(assignment problem) 一家公司经理准备安排名员工去完成项 任务,每人一项。由于各员工的特点不 同,不同的员工去完成同一项任务时所 获得的回报是不同的。如何分配工作方 案可以使总回报最大?(二部图的匹配)
河 南 城 建 学 院
例4 中国邮递员问题(CPP-chinese postman problem) 一名邮递员负责投递某个街区的邮件。 如何为他(她)设计一条最短的投递路 线(从邮局出发,经过投递区内每条街 道至少一次,最后返回邮局)?由于这 一问题是我国管梅谷教授1960年首先提 出的,所以国际上称之为中国邮递员问 题。