第十一章 网络图论和网络方程

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1网络图论

1网络图论

树支和连支的个数
节点数:6
树支数:5 连支数:4
支路数:9
一个节点数 为nt=n+1, 支路数为b的 连通图G,无 论如何选树
,恒具有n条 树支和b-n
条连支。
基本回路:
只包含一条连支的回路叫做基本回路或单连 支回路。
由每条连支决定的 基本回路是唯一的。
基本回路数:b-n
基本回路数取决于连支数
平面图:

7

②5 ③

②5 ③
3
3
4
1
2
6

1

基本回路: 12、134、1356、37
基本割集: 1246、3467、56
课堂练习
另选一棵树,列出各基本回路的支路集和各基本割集
的支路集。
§1-5 关联矩阵
描述节点和支路之间的关联情况的矩阵
Aa的每一行对应于一个节点,每一列对应于一条支路, 每一个元素aik定义如下:
电路原理(I-2)
主要内容
网络图论 网络方程的矩阵形式 网络的状态方程 二端口网络 均匀传输线的正弦稳态响应 无损耗均匀传输线的波过程
第一章 网络图论
网络图论又称为网络拓扑学,由数学家欧 拉创始,目的是采用图的理论对电路的结构及 其连接性质进行分析和研究。
从五十年代后,图论在电路理论中日益得 到重视,特别是对于大型复杂网络的分析。
一个节点数为nt=n+1,支路数为b的连 通图G,无论如何选树,恒具有:
n个基本割集、b-n个基本回路

例. 绘出下图所示电路的有向图,选出一棵树,列出 各基本回路的支路集和各基本割集的支路集。
1 R3
R2 C1
US2

运筹学-图与网络模型以及最小费用最大流(高级课堂)

运筹学-图与网络模型以及最小费用最大流(高级课堂)

v4
v5
高等课堂 7
图与网络的基本概念与模型
环, 多重边, 简单图
e1
如果边e的两个端点相重,称该边为 环。如右图中边e1为环。如果两个点 v2
e2
e4 v1e3
v3
之间多于一条,称为多重边,如右图
e5
中的e4和e5,对无环、无多重边的图
e6
e7
e8
称作简单图。
v4
v5
高等课堂 8
图与网络的基本概念与模型
的长度(单位:公里)。
17
v2
5
6
15
6 v4
V1
(甲地)
43
10
4
4
2
v5
v6
解:这是一个求v3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。
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。
• 求最短路有两种算法:
狄克斯屈拉(Dijkstra)(双标号)算法 逐次逼近算法
• 图论中图是由点和边构成,可以反映一些对象之间的关系。 • 一般情况下图中点的相对位置如何、点与点之间联线的长短曲
直,对于反映对象之间的关系并不是重要的。
图的定义(P230)
若用点表示研究的对象,用边表示这些对象之间的联系,则图 G可以定义为点和边的集合,记作:

网络图论集网络方程

网络图论集网络方程

0 1 0 0 0
[Yb
]
0 0
0 0
3 0
0 2
0 0
0 0 0 0 1
0
0
0
0
[Us ] 0 [Is ] 0
1
0
0
1
Yn AYbAT
3 1 0
1 5 1
0 1 2

In

A Is AYb

Us
2 0
1


Yn Un In
1
4
2 35
12
七、含互感电路分析
Ib Bf T Il



[Bf ZbBf T ]Il [Bf Us Bf Zb Is ]


Zl Il Usl
1 1 0 1 0 0
[Bf
]
0
1 1 0 1 0
1 0 1 0 0 1
其中: Zl Bf ZbBf T
(回路阻抗矩阵)



Usl Bf Us Bf Zb Is
(回路电压源列向量)
(nxb) (bx1)


••
五、 节点电压方程 (Ib Yb Ub Yb Us Is )


Y n
Un
In
(nxn) (nx1) (nx1)
u1 = un2 – un1
-i1u+2 =i4u–ni26 = 0 iu1 +3 =i2+uni23 –=un03
其中:1
[
A]
1
0
I•Y100n n10A1 I•As100YbA100AYbT10U•1s
1

1网络图论

1网络图论

A
C
• D
B
欧拉得出了一般结论, 欧拉得出了一般结论,即存在单行曲线的必 充分条件是奇次顶点 奇次顶点( 要、充分条件是奇次顶点(联接于顶点的线段数 为奇数)的数目为0或 。 为奇数)的数目为 或2。显然右图不满足此条件 因此,七桥问题的答案是否定的。 ,因此,七桥问题的答案是否定的。 在七桥问题中,欧拉用点表示陆地, 在七桥问题中,欧拉用点表示陆地,用线段 表示桥。图论中, 表示桥。图论中,把一些事物及其之间的联系用 点和连接于点与点之间的线段来表示,因此, 点和连接于点与点之间的线段来表示,因此,图 就是一些点与线段的集合。 就是一些点与线段的集合。
m=l=b-(nt-1) =b-n。 == 。
b=nt = 3。 = 。 m=l=b-(nt-1) =1。 == 。
增加虚线部分: 增加虚线部分: b=8 , nt = 7 。 = m=l=b-(nt-1) =2。 == 。
§1-3 割 集
割集(cut set) : 割集
任一连通图G中 符合下列两个条件的支路集 任一连通图 中,符合下列两个条件的支路集 叫做图G的割集 的割集。 叫做图 的割集。 (1) 该支路集中的所有支路被移去 但所有节 该支路集中的所有支路被移去(但所有节 点予以保留)后 原连通图留下的图形将是两个 两个彼 点予以保留 后,原连通图留下的图形将是两个彼 此分离而又各自连通的子图(含孤立节点) 此分离而又各自连通的子图(含孤立节点); (2) 该支路集中,当保留任一支路,而将其余 该支路集中,当保留任一支路, 的所有支路移去后,原连通图留下的图形仍然是连 的所有支路移去后,原连通图留下的图形仍然是连 通的。 通的。
基本概念 树支(tree branch):树中的支路叫做树支。 树支 :树中的支路叫做树支。

图论与网络基本知识

图论与网络基本知识

例如 A(G)=
11001 10201 02000 00000 11000
e1
v1 e2 v2
e3 e4 e5 e6
v5
v3
v4
30
有向图的邻接矩阵
设无向图D=<V,E>, V={v1, v2, …, vn}, 令aij为vi到vj的边 的数目, 称(aij)nn为G的邻接矩阵,记为A(G). aij的可 能取值为:0,1,2…
授课提纲
❖ 几个有意思的例子 ❖ 图与网络的基本定义 ❖ 图的连通性 ❖ 图的矩阵表示 ❖ 几种特殊的图
1
几个有意思的例子
❖ 哥德堡七桥问题 ❖ 四色猜想 ❖ Hamilton周游世界游戏 ❖ Ramsey 问题
2
哥德堡七桥问题
[问题] 能否从某一块陆地出发,走遍每一座桥,且 每一座桥只能走一次,最后回到出发点。
例如 M(G)=
211000 010111 000011 000000 001100
e1
v1 e2 v2
e3 e4 e5 e6
v5
v3
v4
28
有向图的关联矩阵
设无环有向图D=<V,E>, V={v1, v2, …, vn}, E={e1, e2, …, em}.

mij
1, 0,
vi为ej的 始 点 vi与ej不 关 联
8
1
2
v2
3
v4
6
v6
32
完全图与正则图
无向完全图: 每对顶点之间都有一条边的无向简单图. n阶无向完全图记作Kn,
顶点数n, 边数m=n(n-1)/2, ==n-1
有向完全图: 每对顶点之间均有两条方向相反的边的有向 简单图.

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

图论与网络

图论与网络

h
b
x
c
w
Euler型定理
定理2 设G是连通圈,则G是Euler型的充要 条件是G没有奇次数的顶点。
推论1 设G是一个连通图,则G有Euler链当 且仅当G最多有两个奇数次数的顶点。
连通性
图G称为连通的,如果在G的任意两个顶点u 和v中存在一条(u,v)路。
两点顶点u和v等价当且仅当u和v中存在一条(u,v)路。 不连通图至少有两个连通分支。 ω表示G的连通分支数。
网络规划概述
网络规划(Network Programming )是图论与 线性规划的交叉学科,具有广泛的应用背景, 比如,最短路问题、最小树问题、最大流问题、 最优匹配问题等。
七桥问题
七桥问题图形
原理及方法
七桥问题是图论中的著名问题。1736年,Euler巧妙 地将此问题化为图的不重复一笔画问题,并证明了 该问题不存在肯定回答。原因在于该图形有顶点连 接奇数条边。
M (G) 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1
d (v2 ) 3
d (v3 ) 3
0 0 0 1 1 2 0 d (v4 ) 4
2 22 2 222
4+3+3+4=14=2×7
e1
v1
e2
v2
e5
e7
e3
e6
v4
e4
v3
关联矩阵性质
图G的关联矩阵M=(mij)为m×n矩阵;则每行元 素之和等于相应顶点的度;每列元素之和等于2。
因此,图G的关联矩阵M所有元素之和既等于所 有顶点的度之和,又等于边数的2倍。
定理 设G是一个图,则
d(v) 2
vV (G)

《图论与网络流》课件

《图论与网络流》课件

最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ流最小割定理
总结词
最大流最小割定理是图论中一个重要的定理,它指出在一个有向图中,从源点到汇点的 最大流等于最小割的容量。
详细描述
最大流最小割定理是解决网络流问题的重要理论依据,它提供了一种将最大流问题转化 为最小割问题的思路。通过求解最小割问题,可以找到一个割点集合,使得从源点到汇 点的流量等于该割的容量,从而得到最大流。在实际应用中,最大流最小割定理可以应
感谢您的观看
THANKS
02
图论中的基本问题
欧拉路径与欧拉回路
欧拉路径
一个路径是图中的一条边序列, 使得每条边只经过一次,起点和
终点是同一点。
欧拉回路
一个路径是图中的一条边序列,使 得每条边只经过一次,起点和终点 是同一点,且所有节点均不重复。
总结
欧拉路径和回路是图论中的基本概 念,它们在计算机科学、运筹学、 电子工程等领域有广泛应用。
最小割算法
01
最小割算法是图论中求解最小割问题的算法,旨在将图划分为两个不 相交的子集,使得两个子集之间的边权值之和最小。
02
最小割问题与最大流问题是互补的,一个问题的解可以通过另一个问 题的解得到。
03
最小割算法的实现通常基于最大流算法,通过求解一系列最大流问题 来逼近最小割问题的解。
04
最小割算法的时间复杂度也取决于所选的算法和图的具体结构,一般 在多项式时间内可求解。
最小费用流算法
最小费用流问题考虑了流的代价 ,即每条边的容量和代价,要求 在满足流量限制的前提下,总代 价最小。
最小费用流算法的基本思想是通 过不断优化流的路径和代价来逼 近最小费用流的解。
最小费用流算法是图论中求解最 小费用流问题的算法,旨在找到 从源点到汇点具有最小费用的流 。

图论与网络流问题的LINGO求解技巧

图论与网络流问题的LINGO求解技巧

图论与网络流问题的LINGO 求解技巧我们介绍使用LINGO 求解图论与网络问题中的一些典型问题。

如最短路问题、最大流问题、关键路径问题、最优树问题,以及TSP 问题。

这里主要介绍使用LINGO 求解的方法,重在应用和解决问题。

1 最短路问题的Lingo 求解设图共有个节点,其赋权图的邻接矩阵为n n n w ×.ij w p =表示节点i 到j 的权值为.当为有向图时,p ji w w ij =;当为无向图时,和ij w ji w 分别由图得到,通常不一样。

当,表示节点i 与节点0ij w =j 不连通。

令0ii w =。

假设图的所有权值 0ij w ≥现求节点a 到节点b 的最短路,其线性规划模型为:模型一、决策变量:设1ij i j x i j ⎧=⎨⎩节点与节点连通节点与节点不连通目标函数为寻找一条节点到节点的通路,使其上权值和最小,故目标函数为:a b 11min .nnij ij i j Z w x ===∑∑1. 对节点恰有一条路出去,却不能有路回来,故有:a 11najj j ax=≠=∑ 且10nkak k a x=≠=∑2. 对节点恰有一条路到达,却不能有路出去,故有:b 11nkbk k bx=≠=∑ 且10nbjj j bx=≠=∑3. 对除起始点a 和目标点之外,其它点进入和出去的路是一样多(可都为0),则:b 11,nnkiijk j xx i a ===≠∑∑b4. 对不通的路不取,约束为:,1,2,ij ijx w i j ≤=L n总的线性规划模型为:11111111min .,10..10,1,2,,01n nij iji j nnki ijk j naj j j a n ka k k a n kb k k a nbj j j a ij ijijZ w x x x i a b x x s t x x x w i j x =====≠=≠=≠=≠=⎧=≠⎪⎪⎪=⎪⎪⎪⎪=⎪⎪⎪⎪=⎨⎪⎪⎪=⎪⎪⎪≤=⎪⎪=⎪⎪⎪⎩∑∑∑∑∑∑∑∑L 或n示例演示。

图论与网络分析

图论与网络分析

图论与网络分析随着互联网的普及和人们在网络上的活动不断增加,网络分析这一学科得到了越来越广泛的关注。

作为网络分析的基础,图论也成为了热门话题之一。

本文将介绍图论的一些基本概念和应用,并探讨网络分析对于实际问题的解决带来了哪些影响。

一、图论:从节点到边的科学图(Graph)是一种数学结构,它由一组节点(Node)和一组边(Edge)组成,被用于描述各种现实世界中的关系。

在图中,节点通常代表某种对象(例如人、物、事件等),而边则代表这些对象之间的关系(例如友谊、交易、传递等)。

图可以用数学的方式表示,例如矩阵或向量。

图论则是一门研究图形结构的学科,主要研究图的性质、结构和算法。

图论最早起源于著名的柏林七桥问题。

18世纪末,欧拉因为想了解柏林市中所有的桥(现在有无数座,但那时只有七座),是通过哪些路径相连通的,而开始着手研究这个问题。

欧拉在分析过程中创立了一些新的方法和概念,例如欧拉回路、欧拉图等。

这些概念和方法成为了图论的基础,也为其他领域的研究者提供了有益的工具和思路。

二、应用范围:从社交网络到交通网络图论在现代科学技术中得到了广泛的应用。

以下是一些经典的应用场景:(1)社交网络分析:在社交网络中,节点代表用户,而边则代表用户之间的关系,例如人际关系、信息传播等。

社交网络可以用来研究人群的规律、社会流动性等问题。

(2)交通网络分析:在交通网络中,节点代表交通枢纽(例如机场、港口、车站等),而边则代表交通线路,例如高速公路、铁路等。

交通网络可以用来研究交通拥堵状况、路径规划等问题。

(3)生物网络分析:在生物网络中,节点代表生命体的各个组成部分(例如蛋白质、基因等),而边则代表它们之间的生物学关系,例如相互作用关系、代谢途径等。

生物网络可以用来研究生物系统的稳定性、演化规律等问题。

(4)信息网络分析:在信息网络中,节点代表信息源或目标,而边则代表信息流动的路径。

信息网络可以用来研究网络盛行病学、信息过滤等问题。

广东工业大学 管理运筹学第11章 图与网络模型2

广东工业大学  管理运筹学第11章  图与网络模型2

初等圈





27
连通图(3)
有向图
道路 回路
无向图
链(或道路) 圈(或回路)
道路(边的方向一致)
管 理 运 筹 学
不是道路
28
连通图(4)
定义10 一个图中任意两点间至少有一条链相 连,则称此图为连通图。任何一个不连通图 总可以分为若干个连通子图,每一个称为原 图的一个分图(连通分支)。
连通图
定义7 图G=(V, E), 若E'是E的子集,若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')为图G的一个子图,特别地, 若V' =V, 则称G'为G的一个生成子图(支撑子 图)。
子图 筹 管 理 运

生成子图
24
图与网络的基本概念(9)
有时需要用图来表示事物及事物之间的定量 的联系,这时图中除了顶点与边外,还有与 点或边有关的某些数量指标,常称它们为 “权”,权在图中可以表示距离、费用、通 过能力等。这种点或边带权的图称为网络 (或赋权图)
定理1 任何图中顶点次数的总和等于边数 的2倍。 定理2 任何图中次为奇数的顶点必有偶数 个。 定义6 在有向图中,以顶点v为始点的边数 称为顶点v的出次,记为d+(v);以v为终点 的边数称为v的入次,记为d-(v)。顶点v的 出次与入次的和称为点v的次。
管 理 运 筹 学
23
图与网络的基本概念(8)





33
Dijkstra算法
原理:若(vs, v1, … , vn-1, vn)是vs到vn的最短路, 则(vs, v1, … , vn-1)是vs到vn-1的最短路。 思路:采用标号法。使用两种标号,T标号和P标号,

图论网络规划

图论网络规划

图论网络规划图论网络规划是指利用图论的相关理论和方法,对网络进行规划和优化的过程。

图论是数学的一个分支,研究图的性质和图中元素之间的关系。

网络规划是指在给定的条件下,确定网络的拓扑结构、传输路径和资源分配等,以达到最优的性能和效益。

在图论网络规划中,首先需要对网络的拓扑结构进行建模。

网络可以用图来表示,图中的节点表示网络中的设备或者站点,而边表示节点之间的连接关系。

网络的拓扑结构可以是任意的,比如星型、环型、网状等。

建模时需要考虑网络中的节点数量、节点之间的连接关系、节点的位置分布等因素。

其次,需要确定网络中的传输路径。

传输路径是指数据从源节点到目的节点的传输路径。

在网络规划中,传输路径的选择对网络的性能和效益有着重要的影响。

传输路径的选择可以基于最短路径算法,比如Dijkstra算法或者Bellman-Ford算法等。

这些算法可以根据节点之间的距离或者带宽等因素,选择最优的传输路径。

除了传输路径,还需要考虑网络中的资源分配。

资源分配包括带宽分配、存储分配、计算资源分配等。

带宽分配是指将网络中的带宽按照一定的规则分配给各个节点或者连接。

存储分配是指将网络中的存储资源按照一定的规则分配给各个节点或者连接。

计算资源分配是指将网络中的计算资源按照一定的规则分配给各个节点或者连接。

资源分配的目标是使得网络中的资源利用率最大化,同时满足用户的需求。

在进行网络规划时,还需要考虑网络的安全性。

网络的安全性是指网络对于非法入侵、数据泄露等威胁的抵抗能力。

网络规划中的安全性包括网络的防火墙设置、访问控制列表、数据加密等。

网络的安全性需要根据具体的应用场景和需求进行规划和设计。

除了以上的内容,图论网络规划还可以涉及到其他方面的内容,比如网络的容错性、网络的可扩展性、网络的成本等。

网络的容错性是指网络在面对节点故障或者链路故障时的恢复能力。

网络的可扩展性是指网络在面对用户数量增加或者业务增加时的扩展能力。

网络的成本是指网络建设和维护的成本,包括设备的购买成本、设备的维护成本、带宽的租用成本等。

图论与网络分析简介

图论与网络分析简介

引言图论与网络分析简介¢图论(Graph Theory)是运筹学的一个分支,是建立和处理离散数学模型的一个重要工具,其起源最早可追溯到1736年欧拉所发表的一篇关于解决著名的“哥尼斯堡七桥问题”的论文,现已广泛应用在物理学、化学、控制论、信息论、科学管理、计算机等各个领域中。

¢网络分析(Network Analysis)作为图论的一个重要内容,已成为对各种系统进行分析、研究和管理的重要工具,包括:最小支撑树问题、最短路问题、最大流问题,以及网络计划评审与优化问题等。

¢哥尼斯堡城有一条河叫普雷格尔河,河中有两个岛屿,河的两岸和岛屿之间有七座桥相互连接,如下图所示。

一个漫步者如何能够走过这七座桥,并且每座桥只能走过一次,最终回到出发地。

尽管试验者很多,但是都没有成功。

A B¢为了寻找答案,1736年欧拉将这个问题抽象成下图所示的一笔画问题。

即能否从某一点开始不重复地一笔画出这个图形,最终回到原点。

¢欧拉在他的论文中证明了这是不可能的,因为这个图形中每一个顶点都与奇数条边相连接,不可能将它一笔画出,这就是古典图论中的第一个著名问题。

¢图论中的图,是反映现实世界中具体事物及其相互关系的一种抽象工具,它比地图、分子结构图、电路图等更抽象。

¢图的定义:简单的说,一个图是由一些点(Vertices)及点间的连线(Edges)所组成的。

点可以作为现实世界中事物的抽象,而点间的连线表示事物间的关系。

例2:有A、B、C、D四支篮球队,进行单循环比赛,比赛情况如表1所示。

试用一个图表示各队之间的胜负关系。

比赛球队获胜球队A——B AA——C AA——D DB——C BB——D DC——D C表1图2图301,,k i i i v v v V∈ 1,k j j e e E ∈ 1(,)t t t j i i e v v -=(1,2,,)t k = ,0112,,,,,,k ki j i j j i v e v e e v μ= 0i v k i v 01ki i i v v v μ=0ki i v v =0ki i v v =1475678v v v v v v μ=图444768754v v v v v v v μ=245768v v v v v μ=3456874v v v v v v μ=图5图622412v v v v μ=12143v v v v μ= 图61(,)t t t j i i a v v -=(1,2,,)t k = 0i v k i v 01ki i i v v v μ= 0i v ki v 0112,,,,,,k ki j i j j i v a v a a v μ=32143v v v v μ=42412v v v v μ=12413v v v v μ=24134v v v v μ= 图6(,)ij i j v v ωω=ij ω,()i j v v1.产销平衡问题¢当总产量等于总销量,即:时,称为产销平衡的运输问题,简称平衡问题。

图论与网络分析

图论与网络分析
图论与网络分析
(Graph Theory and Network Analysis)
教学要求: 了解图论的基本概念,理论和方法以及应用 掌握欧拉道路、回路的判断和构造方法 掌握最小树以及最短路问题等模型及其基本算法。
图论起源
18世纪,哥尼斯堡城中有一条普雷格尔河,河上有七座桥将河中的 两个小岛与河岸连接起来。人们提出了这样的问题:一个散步者能否 从某地出发,走遍七桥且每座桥恰好经过一次,最后回到原地? 陆地A 岛C
1, 当弧k以点i为始点 bik 1, 当弧k以点i为终点 0, 否则
关联矩阵示例
右图的关联矩阵是
1 1 2 1 3 0 4 0 5 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0
1 1
(其中eit (vit1 , vit ))为连接vi 0与vik的一条链。
4 4 5 5
e4
2 2
3 3
有向图G不考虑方向,同样定义链和圈, 若链、圈上弧方向相同时,称为道路、回路。
连通图
点i和j点是连通的:i,j之间存在一条链
G是连通的:G中任意两点都是连通的 不连通图可以分为若干连通子图,每个称
a) 深探法 例用深探法求出下图的一棵生成树
0 1 2
1
8 0 5 7 11 12 6
2 10 9 13
3 4
3
7
6 8 9 10 11 12 13 5
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b)广探法 例用广探法求出下图的一棵生成树 步骤如下: i) 在点集V中任取一点u, 给u以标号0. ii) 令所有标号i的点集为 Vi,检查[Vi,V\Vi]中的边端点 是否均已标号. 对所有未标 号之点均标以i+1,记下这些 边. iii) 对标号i+1的点重复步 步骤ii),直到全部点得到 标号为止.

图论和网络的教学设计方案

图论和网络的教学设计方案
决问题。
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图论在网络分析、 计算机科学、交通 运输、社交网络等 领域有广泛应用。
图论和网络的基本 概念包括图、路径 、连通性、树等。
图论和网络的应用场景
推荐系统:通过分析用户行为 和网络结构,利用图论和网络 进行个性化推荐。
社交网络分析:利用图论和网 络分析社交网络中的关系和影 响力。
生物信息学:利用图论和网络 对基因、蛋白质等生物分子进
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图论和网络的扩展知识
最小生成树算法:用于在加权连 通图中找到一棵包含所有顶点的 树,使得所有边的权值之和最小
最短路径算法:用于在加权图中找 到两个顶点之间的最短路径,通常 用于路由和交通规划
图的着色问题:将图的顶点染上颜 色,使得相邻顶点颜色不同,且用 色最少的染色方案
网络流算法:用于解决诸如最大流、 最小截、二分匹配等网络流问题, 常用于优化资源分配和路径规划
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能力目标
能够理解和掌握图论的基 本概念和原理
能够运用图论的方法解决 实际网络问题
能够设计和实施有效的网 络优化算法
能够培养学生的逻辑思维 和问题解决能力
情感态度与价值观目标
培养学生对图论和 网络的兴趣和好奇 心,激发探索欲望。
培养学生的合作精 神和沟通能力,提 高团队协作能力。

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学生反馈与改进措施
学生参与度:评价 学生在课堂上的表 现和参与度,以及 他们在图论和网络 学习中的兴趣和投
入程度。
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图论网络规划

图论网络规划

图论网络规划一、引言图论网络规划是一种基于图论理论的网络规划方法,用于解决网络拓扑结构的设计和优化问题。

通过构建网络拓扑图,并运用图论算法,可以有效地分析网络中的节点和边的关系,进而优化网络性能、提高网络可靠性和扩展性。

本文将介绍图论网络规划的基本概念、常用算法和应用场景。

二、基本概念1. 图论基础图论是数学的一个分支,研究的是图的性质和图之间的关系。

图由节点(顶点)和边组成,节点表示网络中的设备或者实体,边表示节点之间的连接关系。

常见的图有有向图和无向图,有向图的边有方向性,无向图的边没有方向性。

2. 网络拓扑图网络拓扑图是指将网络中的节点和边以图的形式表示出来的图形化工具。

通过网络拓扑图,可以直观地展示网络的结构和连接关系,便于进行网络规划和优化。

3. 节点度数节点度数是指与节点相连的边的数量。

对于无向图,节点度数等于与节点相连的边的数量;对于有向图,节点的出度是从该节点出发的边的数量,节点的入度是指指向该节点的边的数量。

4. 最短路径最短路径是指在图中从一个节点到另一个节点的路径中,边的权重之和最小的路径。

最短路径算法可以匡助我们找到网络中节点之间的最短路径,从而提高网络传输效率和降低延迟。

三、常用算法1. 最小生成树算法最小生成树算法用于解决连通图中的最小生成树问题。

最小生成树是指在图中选择一些边,使得这些边连接了图中的所有节点,并且边的权重之和最小。

常用的最小生成树算法有Prim算法和Kruskal算法。

2. 最短路径算法最短路径算法用于解决图中节点之间的最短路径问题。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

Dijkstra算法适合于解决单源最短路径问题,即从一个节点出发,求解到其他所有节点的最短路径。

Floyd-Warshall算法适合于解决任意两个节点之间的最短路径问题。

3. 最大流算法最大流算法用于解决网络中的最大流问题。

最大流问题是指在网络中找到从源节点到汇节点的最大流量。

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补图:如果把一个图G 分成两个子图,而且两个子图中 没有相同的支路,但它们共同包括了原图G 中的全部支路, 则称此两个子图互为补图。
如 a
2 1
3 b 4
5 6
1
c
a
2
3 b
c
互为补图
b
5
4 6
c
G
d
补图特点: (1)互补性只对支路而言;
子图G1
d
子图G2
d
(2)互补的子图之间必有共同的节点。
四、图的树
2. 网络的拓扑图 定义: 对一个电网络,为突出其结构特点,将 电网络中的每个元件用一条线段代替后所得到的联 接图形称为该电网络的拓扑图,简称网络的图,一 般用G表示。 如
a
i3 R3 i S2 i2
1
1
+
u S1
i1
3 2 5 G
4 6 1 3 2 5 4 6 2
3 5 G
4 6
b
L5 i5 d
问题:旅行者沿着12面体的边,找一条经过所有城市恰 好一次而最后返回原来的出发城市的闭合回路。该回路 称为哈密尔顿圈。
3.四色问题
问题:一张画在球面或平面上的地图,相邻国家如果 涂以不同的颜色,只用四种颜色是否足够? 4.求电路的拓扑解问题 1845年,基尔霍夫提出了电路中两个最重要的定律 KVL和KCL。
注意:图中的节点与原基础理论中的节点不同,两 个元件串联线段的联接点就是图中的一个节点(顶点)。
三、连通图、有向图和子图 1. 连通图和非连通图 在图中的任两个节点(顶点)之间至少存在一条沿着支 路(边)相连通的图称为连通图,否则称为非连通图。
b
a
b d
c d
a

f c
e
连通图
R4 i 4
c
C6 i6
1 3 4
2 56 G
G 图的特点: (1) 图只保留原电网络的联接关系; (2) 图中的线段长短和曲直无关紧要。
也可以这样定义:由有限个点的集合以及连接两点的 若干条线段所组成的图形。
G {V , E }
V —顶点集(节点)
E —边集(支路)
V={a,b,c,d} E={1,2,3,4,5,6} 顶(节)点数 |V|=N 边数 |E|=B 说明: (1)关联 相邻; (2)几个元件可算作一个支路; (3)电路与拓扑图中的编号一致; (4)图的形状; (5)点和边的删除。
概述 图论的起源与发展 1.哥尼斯堡七桥难题 问题:能否从任一陆地出发,走遍七桥,且每桥只走 一次,又回到原出发点。 欧拉结论:实现一笔画的充要条件,奇次点数等于0 或2。 欧拉圈:奇次点数=0,从任一点出发,一笔画回到原 出发点。 欧拉路:奇次点数=2,一笔能画出来的路。
2.哈密尔顿环球旅行问题 1857年英国数学家哈密尔顿发明了一个玩具。一个木制 的正12面体,每面是个五角星,三交于一角,共20个 角,每个角标注世界上一个重要城市。
2 5 2 5 6
6
5
6
6
G
d
集合写法 d T1:{2,5,6}
d d ,T2:{3,5,6} , T3:{3,4,6}
2. 树支、连支和树余(连支集) (1) 树支:组成树的每个支路称为树支,用T支表示。 (2) 连支:对一个图G 除去所选树的树支以外的每个 支路称为连支,用L支表示。 (3)树余(连支集):与树互补的子图称为树余,又称 连支集,用L表示。 如 1 b 3 b a a c c 3 b4 a c 5 2 5
非连通图
今后凡不特别指明时,皆为研究连通图。
2. 有向图 所有支路都指定了方向的图,则称为有向图,在有 向图中,支路方向用于表示电路中电压与电流的关联参考 方向。
+ u S1 b L5 i5 d i1 R4 i 4 1
a
i3 R3 i S2
i2
a
c C6 i6
3 b 4 2 5 6
如 c 3 a b i3 + u3 -
二、图的边(支路)、顶点(节点)
1. 边(支路):图中所替代每个元件的线段称为图的
边,或称图的支路。用B表示边数(支路数)
注意:图中的支路与原基础理论中的支路不同,代表 每个元件的线段就是图中的一个支路(边)。
2. 顶点(节点): 图中每边的两个端点,或两个和两
个以上边的联接点称为图的顶点,或称图的节点。用N表 示顶点数(节点数) 。
的子图。 条件(1):该子图包括原图G中的全部节点。 条件(2):该子图是一个连通图。
1. 树的定义:一个图G 的树是指具备下述 3个条件
条件(3):该子图不含有回路。 包括原图中的全部节点,但不含有回路的一个连通 子图称为原图的一个树,用T 表示。 如 1 b 3 b 4 a c b 3 a c 3 b 4 a c a c
有向图 G 两条规定: (1) 图中各边的方向与所对应电路中各元件上的电 流方向一致;
(2)取各支路的电压与电流方向为关联方向。
d
3. 子图和补图 实例
1 1
a
2
3 b 4 5 6
c = a
2
3 b
c +b 4
5 6
c
G1和G2 的总和包括 了G 的全部 支路和节点。
G
d
G1
d
G2
d
子图:如果图G1 是图G 的一部分,即G1中的每 个支路和节点都是图G中的支路和节点,则称图G1 为图G 的一个子图。 G1 和 G2 都是G 的子图。
本章要求
二、熟练掌握节点关联矩阵,基本回路矩阵和 基本割集矩阵以及网孔矩阵的列写方法。 三、着重掌握网络图论中的节点分析法。
一、重点掌握有关网络的拓扑图中的基本知识。
四、简介网络图论中的网孔分析法,回路分析 法和割集分析法。
说明:补充教材中的§11-6 含受控源电路的节点分 析法和§11-8 灵敏度分析,不作要求。
11-1 网络的图 一、网络的拓扑图 1. 拓扑关系式 实例 设一电路如图
+
KCL 2b法方 }取决于电路结构 { KVL 程理论 -取决于支路元件 VCR 选支路电压和支路电流为 u S1 电路变量,设 其 为 关 联方向, - i1 沿网孔方向巡行有 1 R4 i i3 R3 4 i1+i3-i2=0 a c 此方程组只 b i4+i5-i3=0 取决于电路结构。 L5 3 C6 i6-i4-i1=0 i S2 2 将此方程组 i u u u =0 6 i2 i5 1 4 3 称为电网络的一组 u2+u3+u5=0 “拓扑”关系式。 d u4+u6-u5=0 结构数据: 网孔数m =3; topology “拓扑”汉译有“结构”之意。 节点数n =4 ; 结论:若已知电网络的结构,即可 支路数b =6 。列出各支路电压和电流的一组拓扑关系 元件编号即 式,此组关系式与各支路元件的种类和 为支路编号。 性质无关。
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