建模--图论模型解析
数学建模-图论模型
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思路分析
• 每学期任课老师都有一定工作量的要求往往可能要上不止一门课 程。
• 每位同学需要在学期内完成若干门课程的学习。 • 某些对上课设施有特殊要求的课程,也不可以安排在同一时间。 • 为了方便开展一些全校性的活动,有些时段不安排课程。 • 受到教室数量的限制,在同一时段无法安排太多的课程。
模型建立
• 以每个课程为顶点,任何两个顶点之间连一条边当且仅当两门课 程的任课老师为同一人,或有学生同时选了这两门课或上课教室 冲突。
• 那么一个合理的课程安排就是将图中的点进行分化,使得每一个 部分里的点为一个独立集。
• 通过极小覆盖找出图中的极 大独立集,然后删去该极大 独立集,在剩下的图中找出 极大独立集,直到剩下的图 为一个独立集。
匈牙利算法
• 饱和点:M是图G的一个匹配,若G中顶点v是M中某条边的端 点,则称M饱和v,否则称v是M的非饱和点。
• 可扩路:一条连接两个非饱和点x和y的由M外的边和M的边交错 组成的路称为M的(x,y)可扩路。
• 算法基本步骤:
Kuhn-Munkres算法
1.2 图的独立集应用
• 问题描述:各大学学期临近结束时,需要根据老师任课 计划和学生选课情况,再结合教室资源情况安排下一学 期的课程及上课时间和地点。下表所示是某大学电信学 院的大三各专业部分课程情况。该学院每届学生按专业 分班,统一选课。另外,学院只有一间普通机房和一间 高级机房。那么应该如何合理地排这些课程呢?
则称其是双连通或强连通的。对于不是双连通的图,都可以分解成 若干个极大的双连通分支,且任意两分支之间的边是同向的。
举例:
• 右图所示竞赛图不是双连通的
•
为一条有向
的D哈密尔A顿路B。 C E
数学建模-图论
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图论导引
问题3:四色猜想 地图或地球仪上,最多用四种颜色就可把每一 国的版图染好,使得国界线两侧异色。
电子计算机问世以后,由于演算速度迅速提高,加 之人机对话的出现,大大加快了对四色猜想证明的进 程。美国伊利诺大学哈肯在1970年着手改进“放电过 程”,后与阿佩尔合作编制一个很好的程序。就在 1976年6月,他们在美国伊利诺斯大学的两台不同的电 子计算机上,用了1200个小时,作了100亿判断,终于 完成了四色定理的证明,轰动了世界。
有向图:
1, 若vi是ei的始点 aij 1, 若vi是ei的终点 0, 若v 与e 不关联 i i
无向图:
1, 若vi与v j 关联 aij 0, 若vi与v j 不关联
图的矩阵表示
例6:写出右图与其基本图 的关联矩阵 解:分别为:
图论的基本概念
几个基本定理:
1、对图G V,E ,有 d v 2 E .
vV
2、度为奇数的顶点有偶数个。
3、设G V,E 是有向图, 则 d v d v E .
vV vV
子图
定义 设图 G=(V,E, ),G1=(V1,E1, 1 )
(3)设 E1 E,且 E1 ,以 E1 为边集,E1 的端点集为顶点集的图 G 的子图, 称为 G 的由 E1 导出的子图,记为 G[E1].
G
G[{v1,v4,v5}]
G[{e1,e2,e3}]
基 本 概 念
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 (v0 e1v1e2 vk 1ek vk ) 称为一条从 v 0 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 0 v k 始点和终点相同的路称为圈或回路.
数学建模中图论方法
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数学建模中的图论方法----综合例题
3.综合例题 例1 证明任意六个人的集会上,总会有三人互相认识或 者不认识. 证明 这是1947年匈牙利数学竞赛出的一道试题,因为它 很有趣且很重要,后来曾收录到《美国数学月刊》及其它 数学刊物上。这类问题可以转化为图论中的完全图染色问 题.
最低。 数学模型:在一个连通加权图上求权最小的连通生成
子图,显然,即求权最小的生成树,称最小生成树。
Kruskal算法(避圈法)1956年
设G为由n个顶点、m条边构成的加权连通图。先将G中
所有的边按权的大小次序进行排列,不妨
设e1 e2 em ,
ⅰ k 1, A ;
ⅱ 若Ae 导出的子图不含回路,则A Ae;
从它们所在的结点出发,走过图中的所有边最后到达结
点e处。如果他们的速度相同,问谁先到达目的地?
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数学建模中的图论方法----图论的基础知识
哈密尔顿回路,起源于一个名叫“周游世界”的游戏, 它是由英国数学家哈密尔顿(Hamilton)于1859年提出的。 他用一个正十二面体的20个顶点代表20个大城市(图 (a)),这个正十二面体同构于一个平面图(图(b))。要
a
b
f
a
b
e
c
e
d
c
d
(1)
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(2)
数学建模中的图论方法----图论的基础知识 a
D
E
b
e
C
F
G
A
B
c
d
图论模型及其解答
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各种图论模型及其解答摘要:本文用另一种思路重新组织《图论及其应用》相关知识。
首先,用通俗化语言阐述了如何对事物间联系的问题进行图论建模;接着从现实例子出发,给出各种典型图论模型,每种图论模型对应于图论一个重要内容;再者,介绍相关知识对上述提到的图论模型涉及的问题进行解答;最后,补充一些图论其他知识,包括图论分支、易混概念。
符号约定:Q(Question)表示对问题描述,M(Modeling)表示数学建模过程,A(Answer)表示原问题转化为何种图论问题。
一、引言图论是研究点、线间关系的一门学科,属于应用数学的一部分。
现实生活中,凡是涉及到事物间的关系,都可以抽象为图论模型。
点表示事物,连线表示事物间的联系。
整个求解过程如下:原问题——>图论建模——>运用图论相关理论求解——>转化为原问题的解整个过程关键在于图论建模,所谓图论建模,就是明确点表示什么,连线表示什么,原问题转化为图论中的什么问题。
存在以下两种情况:①若事物间联系是可逆的(比如双行道,朋友),则抽象成无向图②若事物间联系是不可逆的(比如单行道,状态转化不可逆),则抽象成有向图如果需要进一步刻画事物间的联系(比如城市间的距离),就给连线赋一个权值,从而抽象成赋值图。
综上,根据实际问题,可建模成下列图论模型的一种:无向赋权图、有向赋权图、无向非赋权图、有向非赋权图。
例1.宴会定理:任何一宴会中,一定存在两个人有相同的数量朋友M:点表示人,连线表示当且仅当该两个人是朋友A:问题转化为任何一个图一定存在两个顶点的度相等二、图论模型接下来介绍若干典型的图论模型,每种模型几乎对应于图论的一个重要内容,这些内容将在第三章进行讨论,也就给出了这些模型的解答思路。
2.1 偶图模型凡涉及两类事物间的联系(即只考虑两类事物间的联系,而不考虑同类事物间的联系),均可抽象成偶图模型。
作图时,将两类事物分成两行或者两列。
这类模型通常被包含在后续的模型中,但因许多现实问题可抽象成该模型,所以单列出来讨论。
数学建模——图论篇
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软件学院
图论原理 一. 图的概念 一个图 G=<V(G),E(G)>, 其中结点集V(G):是G的结 点的非空集合.(V(G)≠Φ),简记成V;边集E(G):是 G的边的集合. 有时简记成E. 结点: 用 表示, 旁边标上该结点的名称. 边:有向边:带箭头的弧线.从u到v的边表示成(u,v) 无向边:不带箭头的弧线.u和v间的边表示成(u,v)
v3
软件学院
图论原理
回路:如果一条路的起点和终点是一个结点,则称此路 是一个回路. 如果一条路中所有边都不同,则称此路为迹或简单通路. 如果一条回路中所有边都不同,则称此回路为闭迹或简 单回路. 如果一条路中所有结点都不同,则称此路为基本通路. 如果一条回路中所有结点都不同,则称此路为基本回路. 一条基本通路一定是简单通路,但是一条简单通路不 一定是基本通路
图论原理
图的同构 设G=<V,E>和G’=<V’,E’>是图,如果存在双射f:VV’ 且任何 vi,vj∈V,若边(vi,vj)∈E,当且仅当 边(f(vi),f(vj))∈E’, (则称G与G’同构,记作G≌G’. (同构图要保持边的“关联”关系) 例如:右边所示的两个图: a b 1 4 G=<V,E> G’=<V’,E’> c d 3 2 构造映射f:VV’ a 1 b 2 c 3 d 4 a 1 b 2 c 3 d 4
软件学院
图论原理
2.汉密尔顿图的判定: 到目前为止并没有判定H图的充分必要条件. 定理1 (充分条件):G是完全图,则G是H图.
K2
K3
K4
K5
定理2(充分条件)设G是有n(n>2)个结点的简单图,若对G中每 对结点度数之和大于等于n,则G有一条H路(H回路)。
数学建模中的图论方法
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数学建模中的图论方法一、前言我们知道,数学建模比赛中有问题A和问题B。
一般而言,问题A是连续系统中的问题,问题B是失散系统中的问题。
因为我们在大学数学教育内容中,连续系统方面的知识的比率较大,而离散数学比率较小。
所以好多人有这样的感觉,A题下手快,而B题不好下手。
其他,在有限元素的失散系统中,相应的数学模型又可以区分为两类,一类是存在有效算法的所谓P类问题,即多项式时间内可以解决的问题。
但是这种问题在MCM中特别少见,事实上,由于比赛是开卷的,参照有关文件,使用现成的算法解决一个P类问题,不可以显示参赛者的建模及解决实诘问题能力之大小;还有一类所谓的NP问题,这种问题每一个都还没有成立有效的算法,或许真的就不行能有有效算法来解决。
命题经常以这种NPC问题为数学背景,找一个详细的实质模型来考验参赛者。
这样增添了成立数学模型的难度。
但是这也其实不是说没法求解。
一般来说,因为问题是详细的实例,我们可以找到特其他解法,或许可以给出一个近似解。
图论作为失散数学的一个重要分支,在工程技术、自然科学和经济管理中的好多方面都能供给有力的数学模型来解决实诘问题,所以吸引了好多研究人员去研究图论中的方法和算法。
应当说,我们对图论中的经典例子或多或少仍是有一些认识的,比方,哥尼斯堡七桥问题、中国邮递员问题、四色定理等等。
图论方法已经成为数学模型中的重要方法。
好多灾题因为归纳为图论问题被奇妙地解决。
并且,从历年的数学建模比赛看,出现图论模型的频次极大,比方:AMCM90B-扫雪问题;AMCM91B-找寻最优Steiner树;AMCM92B-紧迫修复系统的研制(最小生成树)AMCM94B-计算机传输数据的最小时间(边染色问题)CMCM93B-足球队排名(特点向量法)CMCM94B-锁具装箱问题(最大独立极点集、最小覆盖等用来证明最优性)CMCM98B-灾情巡视路线(最优回路)等等。
这里面都直接或是间接用到图论方面的知识。
数学建模方法之图论模型
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定理 d (v) 2.
vV
推论 任何图中奇点 的个数为偶数. d (v1) 4
d (u3) 1
d (u3) 2
一个顶点记为 ui1,置 Si1 Si {ui1}.
3) 若 i 1,则停Hale Waihona Puke ;若 i 1,则用 i+1 代
替i,并转2).
S0 {u0},l(u j ) , j 1,2,...,7.
u1 S0 l(u1) min{,0 1}
Dijkstra算法: 求G中从顶点u0到其余顶点的最短路.
G[{v1,v2,v3}] G[{e3,e4,e5,e6}]
3) 若 V V,且 V ,以 V 为顶点集,以两端点 均在V 中的边的全体为边集的图 G 的子图,称 为G的由V 导出的子图,记为 G[V ] .
4) 若E E,且 E ,以 E为边集,以 E 的端点 集为顶点集的图 G 的子图,称为 G 的由E 导出的
第二讲 图论模型
1. 问题引入与分析
2. 图论的基本概念
3. 最短路问题及算法
4. 最小生成树及算法
回
5. 旅行售货员问题
停
6. 模型建立与求解 下
1. 问题引入与分析
1) 98年全国大学生数学建模竞赛B题“最佳灾 情巡视路线”中的前两个问题是这样的:
今年(1998年)夏天某县遭受水灾. 为考察灾情、 组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到 全县各乡(镇)、村巡视. 巡视路线指从县政府 所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政 府所在地的路线.
数学建模中的图论算法及其应用研究
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数学建模中的图论算法及其应用研究引言:数学建模是指利用数学方法和技巧对实际问题进行分析、抽象、描述、求解和预测的一种研究方法。
图论作为数学建模中的重要工具之一,被广泛应用于各个领域,如网络分析、交通规划、社交网络等。
本文将介绍数学建模中常用的图论算法,并探讨它们在实际问题中的应用。
一、图论基础知识1.1 图的概念图是由一些点和连接这些点的边组成的集合。
点表示图中的实体或对象,边表示实体之间的关系。
图包含了很多重要的信息,例如节点的度、连通性等。
1.2 图的表示方法图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。
邻接矩阵是一个二维矩阵,其中的元素表示节点之间是否相连。
邻接表是一个由链表构成的数组,数组的每个元素表示一个节点,每个节点的链表存储了与该节点相连的节点列表。
二、图的遍历算法2.1 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种用于图的遍历的算法。
从一个节点出发,递归地访问它的相邻节点,直到所有可达的节点都被访问过为止。
DFS可以用于寻找连通分量、路径搜索等问题。
2.2 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是另一种图的遍历算法。
从一个节点出发,依次访问它的相邻节点,然后再依次访问相邻节点的相邻节点。
BFS可以用于寻找最短路径、网络分析等问题。
三、最短路径算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法用于寻找图中两个节点之间的最短路径。
它基于贪心策略,从起点开始逐步扩展最短路径,直到到达终点或无法扩展为止。
Dijkstra算法在交通网络规划、电力网络优化等领域有广泛应用。
3.2 Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法用于寻找图中所有节点之间的最短路径。
它通过动态规划的思想,逐步更新每对节点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法在地理信息系统、通信网络等领域有重要应用。
四、最小生成树算法4.1 Prim算法Prim算法用于寻找连通图的最小生成树。
它从一个起始节点开始,逐步选择与当前生成树距离最近的节点,并将其加入最小生成树中。
【经典】建模-组合优化模型-图论模型
![【经典】建模-组合优化模型-图论模型](https://img.taocdn.com/s3/m/3aaabb4ac8d376eeafaa3153.png)
的路线,经过的总长度是不同的。例如,按照第一个线路,
总 长 度 是 3+6+3=12 单 位 , 按 照 第 二 个 路 线 , 总 长 度 是
3+1+1+6=11单位。 19
定义1 设P(vs, vt) 是赋权有向图D = (V, A) 中从点vs 到vt的路, 用E(a) 表示路径P(vs, vt)中全部弧的集合, w (a)
为弧a的权重,记: w(P) w(e) eE (a)
则称w (P)为路径P(vs, vt)的权。
定义2 若P0 是D 中连接vs到vt的路径, 它的权是D 中 连接vs到vt的所有路径P中最小的,即:
w(P0 ) min w(P)
P
则称P0 是D 中从vs到vt的最短路,其权称为8
例 如下图所示的单行线交通网,每个弧旁边的数字
表示这条单行线的长度。现在有一个人要从V1出发,经
过这个交通网到达V6,
v2
6
v4
要寻求总路程最短的
线路。
v1
3 14
5
3
2
v6
6
1
从v1到v6的路线是很多的。v3比如从V1出发,v5经过V2 ,V4
到达V6或者从V1出发,经过V2,V3,V5到达V6等等。但不同
已知设备在每年年初的购买费分别为11,11, 12,12,13。使用不同时间设备所需的维修费分别 为5,6,8,11,18(万元)。
年份 1
2
3
45
年初 价格
11
11
12
12 13
使用年
数
0-1 1-2 2-3 3-4 4-5
每年维
修费
5
6
数学建模--图论模型(2)
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数学与统计学院 李书选
shuxuanli@
2012/07/18
数学建模 –图论模型(2)
4. 最小生成树及算法 5. 旅行售货员问题 6. 中国邮递员问题
回
停 下
4.最小生成树及算法
1) 树的定义与树的特征 定义 连通且不含圈的无向图称为树.常用T表示. 树中的边称为树枝. 树中度为1的顶点称为树叶. 孤立顶点称为平凡树.
2)图的生成树
定义 若T是包含图G的全部顶点的子图,它又是树, 则称T是G的生成树. 图G中不在生成树的边叫做弦.
定理3 图G=(V,E)有生成树的充要条件是图G是连 通的.
证明 必要性是显然的.
充分性:任取 u1 V ,令集合V1 {u1},这时生成
( 树T 的边集 ET1) 为空集. 因为 G 是连通图, 点集V1与
取一圈{v1e1v2e6v5e8v3e2v1},去掉 e6 .
B 破圈法
例 用破圈法求出下图的另一棵生成树.
取一圈{v1e1v2e3v3e2v1}, 去掉 e3 ; 取一圈{v1e1v2e4v4e5v3e2v1},去掉 e4 ; 取一圈{v1e1v2e6v5e8v3e2v1},去掉 e8 ;
取一圈{v1e1v2e6v5e7v4e5v3e2v1}去掉 e6 ; 得到另一颗生成树.
仍能找到边 ei 满足其一端在点集Vi ,另一端在点
(i V \ Vi 中. 由于 ei 有一端在Vi 之外,所以Vi 与 ET ) 集
中的边不构成圈. 当 i n 时,得到
( Vn {u1, u2 ,...,un} V , ETn) {e1, e2 ,...,en1},
即图T
(n) 由定理 2 知, (V , ET ) 有 n 1条边且无圈,
数学建模图论讲义
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(1)邻接矩阵表示法
邻接矩阵表示法是将图以邻接矩阵(adjacency matrix)的形式存储在计算机中。图 G (V , A ) 的 邻接矩阵是如下定义的:C是一个n*n的0-1矩阵, 即
C ( c ij ) n n { 0 ,1}
nn
1, c ij 0,
(i, j ) A, ( i , j ) A.
n
图与网络的数据结构
网络优化研究的是网络上的各种优化模型与算 法.为了在计算机上实现网络优化的算法,首先 我们必须有一种方法(即数据结构)在计算机上 来描述图与网络。 这里我们介绍计算机上用来描述图与网络的5种常 用表示方法:邻接矩阵表示法、关联矩阵表示法、 邻接表表示法和星形表示法。 在下面数据结构的讨论中,我们首先假设 G (V , A ) |V 是一个简单有向图 , | n , | A | m ,并假设V中的 顶点用自然数1,2,…n表示或编号,A中的弧用自 然数1,2,…m表示或编号。
如果一个顶点是一条弧的起点,则关联矩阵中对 应的元素为1;如果一个顶点是一条弧的终点,则 关联矩阵中对应的元素为-1;如果一个顶点与一 条弧不关联,则关联矩阵中对应的元素为0。
例2 对于例1所示的图,如果关联矩阵中每列对应 弧的顺序为(1,2),(1,3),(2,4),(3,2),(4,3), (4,5),(5,3)和(5,4),则关联矩阵表示为(列单位为弧)
e E ( P )
定义 若 P0 ( u , v ) 是G 中连接顶点u, v的一条路, 且 对任意在G 中连接u, v的路P (u, v)都有F( P0 ) ) ≤F ( P ), 则称 P0 ( u , v 是G 中连接u, v的最短路.
数学建模图论讲
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2024年8月3日
数学建模-图论
一、图的基本概念
如果图的二顶点间有边相连,则称此顶点相邻,每一对顶点
都相邻的图称为完全图,否则称为非完全图,完全图记为 K V 。
若V (G) X Y, X Y , X Y 0 ,且 X 中 无相邻的顶点对,Y 中亦然,则称图 G 为二分图.
第1行 1 A1i 第i行 1
11,A1i 2
2 2
22,A1i3
4 4
4 4
其中i=2,3,4,5,显然y1=1+(4+4+4+4-1) 4=61. 同理,计算y2时应考虑槽高只有2,21,23,24,25,
26时的情形,类似计算可得 y2=1+(4+4+4+4-1)×5=76.
于是,s=61×2+76×4=426,x=6306426=5880.
计算y1可分别考虑槽高只有1,12,13,14,15的 情形.若只有1,这样的锁具效只有1个, 若只有1和i(i=2,3,4,5),这样的锁具数=G中以1和i为 顶点,长度为3的道路数,此数可通过A的子矩阵A1i计 算得到.
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数学建模-图论
二、图的矩阵表示(应用实例解法分析)
事实上,因为
间最短的路线。定义T*T=(t(2)ij),
3
4
t(2)ij=min{min1<=k<=5{tik+tkj},tij}, t(2)ij表示 从站点i到站点j的至多换乘一次的最短时间。
5
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数学建模-图论
二、图的矩阵表示(应用实例及解法分析)
数学建模_ 图论模型_
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图论中最短路算法与程序实现图论中的最短路问题(包括无向图和有向图)是一个基本且常见的问题。
主要的算法有Dijkstra 算法和Floyd 算法。
Dijkstra 算法是求出指定两点之间的最短路,算法复杂度为 Floyd 算法是求出任意两点之间的最短路,算法复杂度为 2()O n 3()O n1.Dijkstra算法2. Floyd算法算法程序(Matlab)为:for k=1:nfor i=1 :nfor j=1:nt=B(i,k)+B(k,j);if t<B(i,j) B(i,j)=t; end endendend起点终点距离起点终点距离起点终点距离12400718160151725013450892001617140243008152851618130221230910180172724024714010111501819204346001015160182518045210111214019201404193101114130192417556230121320020211805720013344002024190673201415190212230068340142619021232707817015161702147350表1 各点距离(m)实例:已知50个点之间相互连接信息见表1及续表。
求最短距离矩阵续表1 各点距离(m)起点终点距离起点终点距离起点终点距离22441602229313640190 22452702230313738135 22481802230423839130 23242402330433941310 23292102331324041140 23302902331364050190 23441502331504250200 24251702432334344260 24281302432354345210 26271402632364546240 26343202633344648280 27281902735374849200 2829260283639n=50; %Matlab实现的Floyd算法A=zeros(n,n);for i=1:nfor j=1:nif(i==j) A(i,j)=0;else A(i,j)=100000;endendend %赋直接距离信息A(1,2)=400;A(1,3)=450; A(2,4)=300;A(2,21)=230; A(2,47)=140;A(3,4)=600;A(4,5)=210;A(4,19)=310;A(5,6)=230;A(5,7)=200; A(6,7)=320; A(6,8)=340;A(7,8)=170;A(7,18)=160;A(8,9)=200;A(8,15)=285; A(9,10)=180; A(10,11)=150; A(10,15)=160; A(11,12)=140; A(11,14)=130; A(12,13)=200; A(13,34)=400;A(14,15)=190;A(14,26)=190; A(15,16)=170; A(15,17)=250; A(16,17)=140;A(16,18)=130; A(17,27)=240; A(18,19)=204; A(18,25)=180; A(19,20)=140; A(19,24)=175; A(20,21)=180; A(20,24)=190; A(21,22)=300; A(21,23)=270; A(21,47)=350;A(22,44)=160;A(22,45)=270;A(22,48)=180;A(23,24)=240; A(23,29)=210;A(23,30)=290;A(23,44)=150;A(24,25)=170;A(24,28)=130; A(26,27)=140;A(26,34)=320;A(27,28)=190;A(28,29)=260;A(29,31)=190; A(30,31)=240;A(30,42)=130;A(30,43)=210;A(31,32)=230;A(31,36)=260; A(31,50)=210;A(32,33)=190;A(32,35)=140;A(32,36)=240;A(33,34)=210; A(35,37)=160;A(36,39)=180;A(36,40)=190;A(37,38)=135;A(38,39)=130; A(39,41)=310;A(40,41)=140;A(40,50)=190;A(42,50)=200;A(43,44)=260; A(43,45)=210;A(45,46)=240;A(46,48)=280;A(48,49)=200;for j=1:nfor i=1:j-1A(j,i)=A(i,j); %使矩阵对称endendB=A;%利用Floyd算法计算最短距离矩阵for k=1:nfor i=1 :nfor j=1:nt=B(i,k)+B(k,j);if t<B(i,j) B(i,j)=t; endendendend %输出距离矩阵到文件fid=fopen('distance.txt','w'); for i=1:nfor j=1:nfprintf(fid,'%4d ',B(i,j)); endfprintf(fid,'\n');endfclose(fid);。
数学建模之图论模型讲解
![数学建模之图论模型讲解](https://img.taocdn.com/s3/m/927dfe242af90242a895e579.png)
过河问题:摆渡人Ferryman,狼wolf,羊sheep,卷 心菜cabbage过河问题 . 如何摆渡使得它们不能互 相伤害.
考试安排问题:学校期末考试安排n门课的考 试时间时,不能把同一位学生选修的两门课安排在 同一时间考试,问学校考试最少要进行多长时间?
信道分配问题:发射台所用频率从小到大编号 为1,2, …称为信道。用同一信道的两个台站相距得 少于一个常数d,问各台至少需同时使用几个不同 的信道?
A—R,A—C,A—T,
R—P,P—S,S—T,
T—B,B—D,D—C,
A
R—S,R—B,P—D,
S—C,S—D.
T
每种药品作为一个顶 点,不能放在一起的 S 连边。相邻顶点用不 同颜色着色。
R P
这一问题就是图论中的顶点着色问题。
至少需用3个房间:A,S,B/D,T,R/C,P
B C
D
例3 最短路问题(SPP-shortest path problem) 一名司机奉命在最短的时间内将一车货物从甲
问题变成了:能否从这个图上任一顶点出发,
经过每条边一次且仅一次而回到出发顶点。
--Euler-回路(圈)问题。
A
A
B
D
B
D
C
C
例2 药品存储问题
▪ 有8种化学药品A、B、C、D、P、R、S和T要放 进贮藏室保管,出于安全原因,下列各组药品不能 贮在同一室内:A—R,A—C,A—T,R—P, P—S,S—T,T—B,B—D,D—C,R—S, R—B,P—D,S—C,S—D,试为这8种药品设 计一个使用房间数最少的贮藏方案。
G[{v1,v2,v3}] G[{e3,e4,e5,e6}]
3) 若 V V,且 V ,以 V 为顶点集,以两端点 均在V 中的边的全体为边集的图 G 的子图,称 为G的由V 导出的子图,记为 G[V ] .
08图论模型剖析
![08图论模型剖析](https://img.taocdn.com/s3/m/f4954a7abe23482fb4da4c68.png)
0 1 0 1 v1 1 0 1 1 v2 0 1 0 1 v3 1 1 1 0 v4
对有向图G=(V,E) ,其邻接矩阵 A (aij ) ,其中:
1 aij 0
若( vi,v j) E 若( vi,v j) E
基 本 概 念
定义 在无向图 G=(V ,E, )中:
c
x
x1 j 1 v j V s.t. x ji 1 ,i 1 v j V x 0或1 ij
8.2
最短通路问题
8.2.1 问题的背景与提出
在各种网络的铺设、网络的输送、线路的安排等 问题中,经常涉及到确定一条最短路.如在输送网络 中,考虑最小运输路线、最省运输费用、最少运输时 间等,这些都是最短通路问题.最短通路问题有非常 广泛的背景和应用,它也是图论或组合优化中的一个 重要问题.1959年,E.W.Dijkstra给出了该问题的一个 解法.
1956年Kruskal给出了一种求最优树的算法,称为避 圈法,算法如下: 1. 选择边 e1 ,使得w(e1 ) 尽可能小; 2. 若已选边 e1 , e2, ...,ei ,则从边集
E \ {e1 , e2, ...,ei } 中选取 ei 1 ,使
(1) G[{e1 , e2 ,...,ei 1}] 为无圈图;
节点间的连线,表示 有关联 一般用 eij 表示
节点和边的集合 一般用 G(V,E) 表示 点集 V={v1,v2,…, vn} 边集E={eij }
图 (Graph)
所有边都没有方向的图称为无向图,如上图 在无向图中 eij=eji,或 (vi, vj)=(vj, vi) 当所有边都有方向时,称为有向图,用G(V,A) 表示 在有向图中,有向边又称为弧,用 aij表示,i, j 的顺序是不能颠倒的,图中弧的方向用箭头标 识 图中既有边又有弧,称为混合图
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案例背景推广:
消防中心
模型不足:在服务之时,需要考虑的服 务对象“要求服务的人数”
之前问题所考虑的是每个小区之间的人 口是无差异的。若考虑小区的规模呢, 或小区中需要服务的人数不同,此时模 型的不足就体现出来了。
模型改进
原来的图中的顶点没有权重(中心问题) 考虑要服务的人数,我们对顶点进行赋
0
2
5
4
4 5.5
5 2 0 3 2 6 7.5
D
8
5
3
0
1
5 6.5
7 4 2 1 0 4 5.5
7
4
6
5
4
0 1.5
8.5 5.5 7.5 6.5 5.5 1.5 0
顶点权重矩阵
3
2
7
W
1
6
1
4
最短距离矩阵
0
6
35
WD
8
42
7
34
9 15 24 21 21
第7列:选址在V7处 各点到V7的运力分 量
案例背景推广:
街道巡逻并返回值班室 推销员分派传单并返回公司,供暖网络 本案待解决问题之一:若不能形成欧拉
链,可以补增使之有欧拉链,补增过程 中希望做到总长度最小。
案例: 选址问题 (中心问题)
现准备在 n 个居民点v1, v2, … , vn中设置一银 行.问设在哪个点,可使最大服务距离最小? 若设 置两个银行,问设在哪两个点?
第1列:选址在V1处 各点到V1的运力分 量
25.5
11
52.5
6.5
33
1.5
0
重心问题的机器算法
求最小距离矩阵D【Floyd算法】 找到顶点权重矩阵W=(W1,…Wn) 计算(1,…1)WD=(p1,…pn),其
模型假设 假设各个居民点都有条件设置银 行,并有路相连,且路长已知.
模型建立与求解 用Floyd算法求出任意两 个居民点vi , vj 之间的最短距离,并用dij 表示.
⑴ 设置一个银行,银行设在 vi 点的最大服务 距离为
di m1ajxn{dij}, i 1,2,..., n.
最短距离矩阵
破圈(回路)法
2
2
5
5
1
3
1
7
4
破圈(回路)法
2
2
5
5
1
3
1
7
4
破圈(回路)法
2
2
5
5
1
3
1
7
破圈(回路)法
2
2
5
5
1
3
1
7
破圈(回路)法
2
2
5
1
3
1
7
破圈(回路)法
2
2
5
1
3
1
7
破圈(回路)法
2
2
5
1
3
1
总权数和为14
案例: 中国邮路问题
邮递员从邮局出发递送信件 1. 管辖的街道至少走过一次,2. 返回邮
小区 1 2 3 4 5 6 7 最大
号
距离
1 0 3 5 6.3 9.3 4.5 6 9.3
2 3 0 2 3.3 6.3 1.5 3 6.3
3 5 2 0 4 6 2.5 4 6
4 6.3 3.3 4 0 3 1.8 3.3 6.3
5 9.3 6.3 6 3 0 4.8 1.5 9.3
6 4.5 1.5 2.5 1.8 4.8 0 1.5 4.8
权 (重心问题) 思考:经调查,第k个小区的人口规模为
Wk,以概率Pk要求服务,此时又该设在 哪个小区呢?
案例: 选址问题(重心问题)
某矿区有7个矿点,每天产量( )以及矿矿之 间的距离如图所示。在矿点中找到一个矿点 建厂,使得每天的总运力最小。
最短距离矩阵
0 3 5 8 7 7 8.5
3
e
0 24 20 33 45
f
0 16 13 21
g
0 17 29
h
0 18
i
0
a b c d ef gh i
a 0 10 25 25 43 27 43 40 22
b
0 15 15 33 27 43 40 22
c
0 10 18 20 36 33 27
d
0 18 12 28 25 27
e
0 24 20 33 45
d ij=|x i - x j| + |y i - y j|
问如何搭设,使线长最短(不计接 线损耗)
a b c d ef g h i
a 0 10 25 25 43 27 43 40 22
b
0 15 15 33 27 43 40 22
c
0 10 18 20 36 33 27
d
0 18 12 28 25 27
7 6 3 4 3.3 6.3 1.5 0 6.3
求k,使
dk
min {d
1in
i
}.
即若设置一个银行,则银行设在 vk 点,可使最 大服务距离最小.
⑵ 设置两个银行,假设银行设在vs , vt 点使最 大服务距离最小.
记
d
(i,
j)
max{min{
1k n
dik
,
d
jk}}.
则s,t 满足:
d(s,t) min {d(i, j)}. 1i jn
交通运输(带中转站),交通网络
破圈(回路)法 求解最小树问题 --去除圈中权最大的边
7
2
2
5
5
5
4
1
3
1
7
4
破圈(回路)法
7
2
2
5
5
5
4
1
3
1
7
4
破圈(回路)法
7
2
2
5
5
4
1
3
1
7
4
破圈(回路)法
7
2
2
5
5
4
1
3
1
7
4
破圈(回路)法
7
2
2
5
5
1
3
1
7
4
破圈(回路)法
7
2
2
5
5
1
3
1
7
4
图的方法建模
卢里举
北京理工大学珠海学院基础部
案例:最小树问题
某乡镇要为其治下的9个村庄架设电路。 各村庄在平面坐标上分别为a(0,15)、 b(5,20)、c(16,24)、d(20, 20)、e(33,25),f(23,11)、g (35,7)、h(25,0),i(10,3)两 个村庄线长定义为:
局(收回一些待寄出的邮件,这些邮件 需收回到邮局)
问:如何选择合适的投递路线,以便走 尽可能少的路程。
归结为:能否找到闭链,使该闭链包含 每边至少一次,且总长最小。
分析: 走过每条边一次--(欧拉图 or 一 笔画问题)
返回:最短路径 问题
例:各街道网络如图所示
中国邮路问题图解(共长35+6=41)
f
0 16 13 21
g
0 17 29
h
0 18
i
0
b a
d c
b
a f
cdba源自fhcdb
a f
Del
h
c
d
b
g a
f
Del
h
c
d
b
a f
Del
c
d
g
Del h
b g
a
f
Del
Del
h
c
d
Del
i e
总长为112
案例背景推广:
电路搭设(网路、电话)
管道连同(水管、煤气管道、石油管道、 城市排污系统)
最短距离矩阵
小区 1 2 3 4 5 6 7 号 1 M 6.3 6 4 6 4.8 6.3 2 6.3 M 6 3 3 4.8 5 3 6 6 M 5 5 4.8 5 4 4 3 5 M 6.3 4.5 6 5 6 3 5 6.3 M 4.5 6 6 4.8 4.8 4.8 4.5 4.5 M 4.8 7 6.3 5 5 6 6 4.8 M