第九章 网络优化模型
数学建模-网 络 优 化
交通调度
公共交通线路规划
利用数学模型优化公共交通线路,提高线路覆盖率和服务 水平,减少乘客等待时间和出行成本。
01
出租车调度
通过数学模型实现出租车资源的合理调 度,提高车辆利用率和乘客满意度。
02
03
智能交通信号控制
利用数学模型和算法优化交通信号灯 的控制策略,缓解城市交通拥堵现象 。
电力分配
电网优化调度
线性规划
线性规划是一种数学优化技术,用于解决具有线性约束和线性目标函数的 最大化或最小化问题。
线性规划的解法包括单纯形法、对偶理论和分解算法等,这些方法可以应 用于各种实际问题,如资源分配、生产计划和物流优化等。
线性规划的应用广泛,在金融、经济、工程和物流等领域都有重要的应用 价值。
非线性规划
01
06
CATALOGUE
网络优化实际应用
物流配送
物流配送路径规划
利用数学建模和优化算法,为物流配送车辆规划最佳 行驶路径,降低运输成本,提高运输效率。
配送中心选址
通过数学模型分析,确定最优的配送中心选址方案, 以降低运营成本、提高配送效率。
库存管理
通过数学模型预测需求,合理安排库存,避免缺货或 积压现象,提高库存周转率。
车辆路径问题(VRP)
总结词
车辆路径问题旨在为一系列客户分配一组车辆,使得每个客户的需求都能被满足,同时总成本最低。
详细描述
VRP问题需要考虑车辆的装载量限制、客户需求量、车辆行驶成本等因素,可以采用遗传算法、粒子 群优化算法等智能优化算法进行求解。
最小生成树问题(MST)
总结词
最小生成树问题旨在在给定的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。
简单的优化模型
分析问题中的约束条 件
从问题中分析出各种约束条件,如资 源限制、时间限制、物理条件等。
02
将约束条件转化为数 学表达式
将上述约束条件转化为数学表达式, 如不等式、等式等。
03
将约束条件加入目标 函数中
将上述数学表达式加入目标函数中, 作为目标函数的约束条件。
选择适当的变量类型和范围
确定变量的类型和范围
03
优化算法的选择
梯度下降法
1 2
基本概念
梯度下降法是一种基于梯度下降的优化算法, 通过迭代计算函数梯度,逐步逼近函数的最小 值点。
应用场景
适用于凸函数或非凸函数,尤其在大数据处理 和机器学习领域,用于优化损失函数。
3
注意事项
在处理非凸函数时,可能会陷入局部最小值点 ,需要结合全局优化算法使用。
简单的优化模型
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 优化模型的分类 • 优化算法的选择 • 优化模型的建立 • 应用案例展示
01
引言
定义和重要性
定义
优化模型是一套用于描述、分析和解决特定问题的数学 模型,通过采用数学方法和算法,寻找最优解决方案。
重要性
优化模型在各行各业都有广泛的应用,如制造业、物流 、金融等。通过优化模型,可以提高效率、降低成本、 增加效益,为企业和社会创造价值。
金融投资优化模型
要点一
总结词
提高投资收益、降低投资风险
要点二
详细描述
金融投资优化模型是针对金融投资领域的一种优化模型 。它通过优化投资组合,提高投资收益、降低投资风险 。该模型考虑了多种资产价格波动、相关性等因素,并 利用统计学习或机器学习算法计算出最优的投资组合方 案。应用该模型可以帮助投资者在保证本金安全的前提 下获得更高的投资收益。
路网优化模型研究
路网优化模型研究随着城市交通发展的不断进步,路网的优化成为了一个重要课题。
通过合理的规划和设计,能够最大化地提高路网的通行能力,减少交通拥堵,同时也能降低能源的消耗和对环境的影响。
本文将从路网优化模型的概念、类型、适用范围和优化效果等方面展开阐述。
1. 概念路网优化模型是指以计算机模拟等技术手段对城市道路网进行系统化、量化分析,找出城市交通网络存在的问题、优化方案及其优化效果的模型。
具体来说,它是通过建立数学模型,计算得出各个节点之间的最短路径和最小权重等数据,以实现最优化的路径选择和交通流控制。
2. 类型路网优化模型分为多种类型,主要有以下几种:(1) 网络分析模型。
这种模型利用图论方法分析路网结构和交通流动情况,以支持城市交通规划、交通调控和交通控制等工作。
(2) 路径选择模型。
该模型是通过路径选择算法对交通流进行规划和优化的,使其在时间成本或空间成本等方面达到最优化。
(3) 交通流模型。
这种模型能够模拟和预测大量的交通流动情况,帮助控制和调控城市交通流动,以保持城市交通网络的顺畅。
3. 适用范围路网优化模型适用范围广泛,主要包括以下几个方面:(1) 交通规划:为城市交通规划提供科学依据,帮助规划部门确定路网交通流量的变化趋势,为公共交通及人行步道等交通服务设施的规划提供重要参考。
(2) 交通调控:对交通拥堵地区,面向城市不同时间、地区和交通需求特点,制定最适合的交通规划和交通调控方案。
(3) 交通控制:利用交通控制手段,包括信号灯控制、交通信号预测和信号优化等,来实现城市交通流的控制。
(4) 交通安全:路网优化模型能够预测路面交通拥堵情况和交通事故发生率等,为路面交通的安全性提供支持。
4. 优化效果路网优化模型能够显著提高城市交通网络的通行能力。
通过合理的路网优化,可以达到以下几个目标:(1) 缩短路途时间:路网优化能够降低交通拥堵,加速车辆、行人的出行时间,提高通行效率,让人们更快地到达目的地。
网络优化图及网络(运筹学)
最短路径问题有多种算法,如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。这些算法通 过不断优化路径长度,最终找到最短路径。在现实生活中,最短路径问题广泛 应用于交通网络、通信网络和电力网络等领域。
最小生成树问题
总结词
最小生成树问题是图论中的另一个经典问题,旨在在给定连 通图中找到一棵包含所有节点且总权重最小的树。
网络优化图及网络(运筹学)
目 录
• 网络优化图概述 • 网络(运筹学)基础 • 网络优化模型 • 网络优化算法 • 网络优化实例分析 • 网络(运筹学)的未来发展与挑战
01
网络优化图概述
定义与特点
定义
网络优化图是一种数学模型,用于描 述现实世界中各种网络系统的结构和 行为。
特点
网络优化图具有节点和边的概念,能 够表示各种对象之间的关系和交互作 用,同时可以引入各种参数和约束条 件,以实现特定的优化目标。
详细描述
大数据的爆炸式增长使得传统的数据 处理和分析方法难以应对,需要采用 新的数据处理和分析技术,如分布式 计算、流处理等,以提高数据处理效 率。
人工智能与网络优化
总结词
人工智能技术的发展为网络优化提供了 新的思路和方法,可以更好地解决复杂 的问题。
VS
详细描述
人工智能技术如机器学习、深度学习等可 以用于网络优化,例如通过学习历史数据 来预测未来的流量和需求,从而更好地进 行资源调度和路径选择。
遗传算法通过模拟生物进化 过程中的自然选择和遗传机 制,不断迭代和优化种群中 的个体,最终找到最优解。
遗传算法适用于多目标优化、 约束满足问题等复杂问题,具 有较好的鲁棒性和全局搜索能
力。
05
网络优化实例分析
最短路径问题
电商物流网络优化模型
电商物流网络优化模型随着电商行业的不断发展,物流服务在电商交易中的重要性日益凸显,对于保证顾客满意度和降低经营成本都起到至关重要的作用。
因此,如何建立高效、优化的电商物流网络成为了电商企业面临的主要挑战之一。
电商物流网络优化模型是一个包含若干节点和边的网络。
每个节点表征一个物流站点,每条边表示两个物流站点之间的物流运输。
电商物流网络优化模型旨在通过调整物流网络结构和优化运输流程,提高物流效率和降低成本。
整个物流网络中,涉及到多个环节,如发货、分拣、运输、派送等,每个环节都需要建立相应的模型,以实现运营流程的无缝链接。
其中,优化分拣环节的模型最为关键。
在电商物流网络中,分拣环节是物流环节中最具庞大容量的一个环节,其准确性和速度是保障物流质量的重要因素。
传统的分拣过程采用人工分拣的方式,人工分拣成本高,效率低,误差率高,往往最终导致物流服务质量下降,更进一步影响顾客体验和企业经济效益。
从以下三个方面优化分拣环节的模型:1.自动化技术的应用:自动化技术,如机器视觉、条形码识别和RFID状态跟踪系统可以大幅度提高分拣效率和准确性,降低企业成本。
实际应用中,可以利用相机扫描条码,自动判断货物的出库去向和分拣目的地,在运输和分拣过程中实现自动线路规划、提高分拣速度和精度。
2.数据挖掘技术的应用:数据挖掘技术,如常用算法中的关联规则、分类和聚类等算法,可以从数据中发掘物流信息,提高分拣效率和准确性。
利用数据挖掘技术,可以对订单目的地、量级、到货时间等数据进行分析,进行批量计划调度和路径规划,提高分拣平均效率。
3.大数据应用和预测分析:大数据和预测分析技术旨在实现对客户需求和市场变化的精准预测和智能分析。
利用技术手段,可对历史订单、社交网络和顾客反馈进行数据采集、数据分析和数据挖掘,推出符合市场需求和顾客特点的分拣模型,并通过预测分析实现对订单量和运输需求的智能调度和控制。
综上所述,电商物流网络优化模型是企业实现高效物流和降低物流成本的重要手段,建立起完善的电商物流网络模型,可以实现优化物流流程、降低物流环节传统成本、提高物流效率和准确度、提高物流服务水平和顾客满意度。
网络优化模型与算法
铁路/公路混合运输最短路问题
最小运费矩阵算法(四川大学/清华大学等队) Dijkstra算法 或 Floyd-Warshall算法
• 铁路最短路问题
➢ 最短路 ==〉铁路最小运费矩阵
• 公路最短路问题
➢ 最短路 ==〉公路最小运费矩阵
• 铁路/公路混合运输最短路问题
➢ 铁路/公路混合运输网络 ➢ 最短路 ==〉铁路/公路混合运输最小运费矩阵
• Ahuja, R. K., Magnanti T. L., Orlin J. B. Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Prentice Hall, 1993: Englewood Cliffs, New Jersey.
《网络优化》或《网络流》(Network Flows)
或《网络规划》(Network Programming)
5
图与网络 – 基本概
念
a5
a2
a3
a4
v1
v2
v3
v4
v5
a1
a6
图G=(V,A),其中顶点集V= {v1, v2 , v3 , v4 , v5}
弧 a1 (v1, v2 )
弧集A= {a1, a2 , a3 , a4 , a5 , a6}
12
网络优化问题的例子
例: 运输问题(Transportation Problem)
某种原材料有M个产地,现在需要将原材料从产地运往N个 使用这些原材料的工厂. 假定M个产地的产量和N家工厂的 需要量已知,单位产品从任一产地到任一工厂的的运费已 知,那么如何安排运输方案可以使总运输成本最低?
特殊的最小费
网络优化模型-中国邮递员问题
中国邮递员问题及其网络模型
问题: 问题: 一名邮递员带着要分发的邮件从邮局出发, 经过要分发的每条街道,送完邮件后又返回邮 局.如果他必须至少一次走过他管辖范围内的 每一条街道,如何选择投递路线,使邮递员走 尽可能短的路程. 这个问题是由我国数学家管梅谷教授在 1962年首次提出并研究的,因此在国际上称之 1962年首次提出并研究的,因此在国际上称之 为中国邮递员问题.
AUMCM1990AUMCM1990-B AUMCM1991AUMCM1991-B AUMCM1994AUMCM1994-B AUMCM2000AUMCM2000-B
扫雪问题 通讯网络的极小生成树 计算机网络的文件传输 无线电信道的分配
求解中国邮递员问题的算法
如果中国邮递员问题中的图是欧拉 图,那么欧拉回路就是最优回路。 一般情形下(不是欧拉图),最优 回路包含某些边至少两次。这时求最优 回路的思想是:在图G 回路的思想是:在图G中添加一些重复边 使新图G*成为欧拉图,且使得所有添加 使新图G*成为欧拉图,且使得所有添加 的重复边的权和最小。再由G*的欧拉回 的重复边的权和最小。再由G*的欧拉回 路得到G 路得到G的最优回路。
求解中国邮递员问题的算法
管梅谷首先提出的方法是奇偶点图上作业法 (1962年) 1962年) Edmonds,Johnson(1973年)给出有效算法。 Edmonds,Johnson(1973年)给出有效算法。 复杂度为 O(| V(G)|2| E(G)|)
求解中国邮递员问题的算法 ( Edmonds,Johnson,1973年) Edmonds,Johnson,1973年)
欧拉图及求欧拉回路的算法
求欧拉回路的算法(回路算法) 求欧拉回路的算法(回路算法) 算法思想: 首先得到一个回路C 算法思想: 首先得到一个回路C1, 再在剩 下的图G 下的图G- C1中求一条与C1有公共顶点的 中求一条与C 回路C 回路C2, 则C1与 C2构成一个更长的回路, 构成一个更长的回路, 继续下去可得到含所有边恰好一次的回 路. 回路算法的复杂度是 O(| E (G) |) 注意到上述两算法都是在连通欧拉图中 求欧拉回路的算法. 求欧拉回路的算法.
网络优化问题模型
L1=v0v1v3v5, w(L1)=10, L2=v0v1v4v5, w(L2)=12, L3=v0v2v4v5, w(L3)=11.
设G为边带权图。u与v是G中两点,在连接u与v的所有 通路中,各边权值之和最小的通路,称为u与v间的最短路径。
权值的意义是广泛的。可以表示距离,可以表示交通运费,可 以表示网络流量,在朋友关系图甚至可以表示友谊深度。但都可以 抽象为距离。
p(e.head) = i; END IF END FOR FindMin () Find vertex v in V – P which has
minimum l (v);
3. 重复步骤2 直到所有顶点都在 P中为止.
RETURN v;
Dijkstra算法示例
Step a 2 s 4 e 3 d 1 2 3 2 4 b 2 c
(1)求G中奇次顶点集合V0 (2)求V0中每个顶点对之 间的距离 (3)做完全加权图KV0 (4)求加权图的总权最小 的完全匹配
(5)求匹配中每一边所对 应顶点间的最短路径
(6)求得的每条最短路径中的边变成同权 重复边,得Euler图G*.
W v1u1v4v3u4v2v1u2u 3v2v4u3u5v3u4u1v4u6u5u2u6u1v1
(1)求G中奇次顶点集合V0
(2)求V0中每个顶点对之 间的距离 (3)做完全加权图KV0 (4)求加权图的总权最小 的完全匹配 (5)求匹配中每一边所对 应顶点间的最短路径 (6)求得的每条最短路径中的边变 成同权重复边,得Euler图G*. (7)求G*的一条Euler回路W',W'即为中国邮路.
因此顶点1到顶点7的 最短路径为: 1→2 →3 →5 →7 其长度为29
图与网络优化模型
第十章 图与网络优化模型在图论中通常用V 表示点,E 表示边(无向),A 表示弧(有向),G 表示图,点和边构成的图称为无向图,G=(V ,E ),点和弧构成的图称为有向图,G=(V ,A)。
对图G 的边(或弧)标上权数,称为赋权图。
求1到7的最短路。
本图是个有向图,弧上的数字不妨理解为距离。
目前用于求解最短路的算法有多种,如:动态规划法,Dijkstra 算法,0-1规划方法等。
下面只介绍0-1规划法设1为起点,7为终点。
引入1,0=ij x 表示:若弧(i,j)在最短路上,1=ij x ,否则,0=ij x Z 为目标函数上各弧的路程之和。
起点1必定有一条弧出发,所以121=∑=nj jx终点n 必定有一条弧到达,所以111=∑-=n i inx其它点有两种情况:(1) 该点不在最短路上,即无进线弧,也无出线弧。
满足:0,1=∑≠=nk i i ikx,且0,1=∑≠=nki i kix(2) 该点在最短路上,即有进线弧,也有出线弧。
满足:1,1=∑≠=nki i ikx,且1,1=∑≠=nki i kix改写上述两个等式为:0,1,1==∑∑=≠=ii nj kj nki i ikx x x⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧===<<====∑∑∑∑∑=====1,0,...,2,1,01,11..min 111111,ij ii ni ji ni ij ni in ni i nj i ijijx n i x nj x x x x t s x wZmodel : sets :city/1..7/;!定义7个城市;links(city,city):dist,x;!定义各城市之间的距离表(若城市i 到城市j 无路,用一个大数表示),决策变量; endsets data :dist=0 2 10 1000 1000 1000 1000 1000 0 7 3 1000 1000 1000 1000 1000 0 1000 4 1000 1000 1000 1000 1000 0 1000 1000 8 1000 1000 5 1000 0 3 7 1000 1000 1000 1000 1000 0 12 1000 1000 1000 4 1000 3 0 ; enddatan=@size (city);min =@sum (links:dist*x); @sum (city(i):x(1,i))=1; @sum (city(i):x(i,n))=1;@for (city(i)|i#gt#1 #and# i#lt#n :@sum (city(j):x(i,j))=@sum (city(j):x(j,i))); @for (city(i):x(i,i)=0); @for (links:@bin (x)); end10.2 旅行售货员TSP 模型有一个旅行推销员,从某个城市出发,要遍访若干城市各一次且仅一次,最后返回原来出发城市。
服务供应链网络优化模型及解法
服务 供 应 链 网络优 化模 型 及解 法
口程建 刚 李从东 [ 天津大学 天津 307】 002
【 要】 提 出了一种多目标混合整数规划模型来优化服务供应链 网络设计。 摘 将服务供应链 网 络设计 问题分成服务供应商选择和服务站选址两个子问题 , 服务供应商选择考虑采购成本, 服务站 选址考虑设施成本和顾客流量。 引入作业成本法计算服务站设立的总成本:引入服务站截流选址法 建立服务站顾客流量模型。模型采用化 多目 标为单 目 标的思路求解。
应 并不 显著 。
引 言
传 统 的供应 链 网络设 计往往 是针对 制 造供 应链 展 开 。建模 时 ,所考 虑 的因素主要 包括采 购 、生产 、 分 销和 物 流等 环 节川。服 务供应 链 是一种 以服 务 为 主 导 的集成 供应 链 ,在进 行供应链 设 计时所 考 虑 的 因素与制造供应链有很大差别 , 集中体现 在 以下方面: 1 制 造供应 链层 级较 多, ) 从原材 料供应 商 开始 , 到最 终 客户 为止 ,一般 要经 过4 级 ;服 务供应 链 、5 层级 较 少 ,一般 包括 服务供 应商 、服 务集成 商 和最 终客户 3 【。由此 ,后者 的数学模 型要舍 去不 必要 级2 】
服务供应商 2
’ , ~ ~ ' 一
—
一
一 一
服务供应商 I
蓬
顾 客 群 、 ’__一 l -
, —— — ~
cp≤Qf af = ≤O ∈ ,} 1 .
网络优化模型与算法
云计算网络优化
数据传输优化
采用压缩、缓存等技术减少数据 传输量,提高数据传输速度,降
低网络延迟。
虚拟机调度优化
根据虚拟机的资源需求和负载情 况,动态调整虚拟机的部署和调 度策略,提高云计算平台的整体
性能。
网络服务质量保障
通过监测和分析网络性能数据, 及时发现和解决网络瓶颈和问题, 保障云计算服务的稳定性和可用
路由优化模型
01
路由优化模型定义
路由优化模型是用于描述网络路由选择的一种数学模型,旨在寻找最优
路径,提高网络传输效率。
02
路由优化模型的目标
路由优化模型的目标是寻找最优路径,以最小化传输延迟、丢包率和能
耗等指标。
03
路由优化模型的算法
路由优化模型的算法主要包括最短路径算法、最小生成树算法和多路径
路由算法等。这些算法通过寻找最优路径,提高网络传输效率和可靠性。
在网络优化中,遗传算法可以用于解决路由选择、流量分配、频谱分配等问题,通 过不断迭代和优化,找到满足网络性能要求的最佳方案。
遗传算法具有全局搜索能力强、能够处理多目标优化问题的优点,但也存在计算量 大、容易陷入局部最优解的问题。
模拟退火算法
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法,通过 模拟系统降温和能量最小化的过程来寻找最优解。
THANKS
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拥塞控制模型
拥塞控制模型定义
拥塞控制模型是用于描述网络拥塞控制的一种数学模型, 旨在避免网络拥塞,保持网络稳定。
拥塞控制模型的目标
拥塞控制模型的目标是预防和缓解网络拥塞,保持网络稳 定,提高网络吞吐量和可靠性。
拥塞控制模型的算法
拥塞控制模型的算法主要包括流量控制、速率控制和队列 管理算法等。这些算法通过控制网络流量和速率,缓解网 络拥塞,保持网络稳定。
第九章 网络优化模型
第二节 树
破圈法求解:
1 V2 3 3 V1 10 3 4 V6 V5 8 4 V7 5 2 V4 V3 7
最短路径如上图所示,最短为:19百米
第二节 树
避圈法求解:
1 V2 3 3 V1 10 3 4 V6 V5 8 4 V7 5 2 V4 V3 7
最短路径如上图所示,最短为:19百米
第三节 最短路问题
运筹学
运 筹 帷 幄 之 中 决 胜
第九章网络优化模型
千 里 之 外
教学要求: 教学要求:
掌握图论基础,掌握最短路问题, 掌握图论基础,掌握最短路问题,最大流问题和最 小费用流问题等网络优化模型及其基本算法。 小费用流问题等网络优化模型及其基本算法。
会应用模型和方法解决一些管理中的基本问题
第一节 图与网络 目录
V2 e1 e3 V1 e2 e5 V3 V4 e4 e7 e8 V6 e6 V5 e8
第二节 树
三、最小生成树: 最小生成树:
设有一连通图G=(V,L),对于每一条边 , ,对于每一条边e=(vi,vj),有一个权 ij 有一个权w 设有一连通图 有一个权 一棵生成树所有树枝上权的总和,称为这个生成树的权, ,一棵生成树所有树枝上权的总和,称为这个生成树的权, 具有最小权的生成树称为最小生成树, 具有最小权的生成树称为最小生成树,简称最小树
44 31 21 12 1 7 2 7 12 3 7 12 12 4 7 5 7 6 31 21
21
cij=(j-1年前的维护费用)+(第i年年初购买新车的费用)-(第j 年年初该车的交易费用) c12=2+12-7=7 c13=2+4+12-6=12 c14=2+4+5+12-2=21 c15=2+4+5+9+12-1=31 c16=2+4+5+9+12+12-0=44 c23=2+12-7=7 c24=2+4+12-6=12 c25=2+4+5+12-2=21 c26=2+4+5+9+12-1=31 c34=2+12-7=7 c35=2+4+12-6=12 c36=3+4+5+12-2=21 c45=2+12-7=7 c46=2+4+12-6=12 c56=2+12-7=7
《运筹学》ch09网络优化模型
➢ 一张城市分布图。现在要在各 城市之间架设电话线,应如何架 设,使各城市之间既能通话,又 使总的架设路线最短?
这里我们仅通过Excel电子表格求解,在表格中,我们并不是把每一对连接的点都 输入进去,比如,我们输入了从V7到V10,很明显不需要再输入从V7到V8,从V8到 V10这两对点对,因为他们加起来的距离明显要比前者长。
最优路线为:1-5-4-6-7-10,最短距离是25
目录
图与网络 树 最短路问题
中间节点的平衡值为0,起点为1,终点为-1。各个点的净流量等于平衡值 最短路平衡流
P(6)=8
P(5)=6
P(3)=3
P(1)=0
城市出租车公司在纽约市为出租车司机已经确定了10个搭乘 车站。为了减少运行时间,提高服务质量以及最大化利用公 司的车队,管理方希望出租车司机尽可能地选择最短路线。 使用下面公路与街道的网络图,请说明司机从车站1到车站10 应选择什么样的路线。运行时间如图所示。
3
1
4
1
4
连无顶有弧道通向点连链环向次路子图通图图图
2
3
2
3
由组中少则图连的 示 间 向 都连子个有任果个顶列链每是起称道弧边称点果点环顶数次由环次可通图分何每弧点弧有任称。有通顶顶了可一下点为路成是的时a。向点称:组为顶与以子称图连一恰,为一一意此图点两能个面,一由点一,的以的为分 图 为 。个有则一个序b图接成无个两图运组弧一则点个如一条称是一集图a为,原弧一称个不列a边顶链点为动成顶的个这道果对链此同个的点向点集若每图与个这链连弧和称相间连,点的终弧个路的点链有,链一图与前公一。干一的,通为图弧图和为连至通表之方点的链。中序条的如为个一共序个一如图b ,
网络模型与优化
指 针
3
数 组
4
5
28 460 240 30 36
390
530 470
A(1)={2,3}
A(2)={4}
A(3)={2} A(4)={3,5} A(5)={3,4}
31
)
图 7 邻接表表示法
2. 网络模型
网络模型是指具有非常特殊结构的线性规划模型,应用该结构可以极大降低 计算复杂度,提高效率,其在社会中用途非常广泛。其包括下面三个要素:
1.2.1 邻接矩阵(Adjacency Matrix)表示法
G=(V,A)是一个简单有向图 |V|=n,|A|=m 图 G=(V,A)的邻接矩阵 C 是如下定义的:C 是一个 n× n 的 0-1 矩阵,即
C = (cij )n×n ∈{0,1}n×n ,
0, cij = 1,
(i, j) A, (i, j)∈ A.
径。 若单向路径的第一个顶点和最后一个顶点相同,则称为单向回路。 若图 G 中顶点 u 与 v,从 u 到 v 之间存在单向路径,则称 u 可达 v。 若图 G 内任两点之间相互可达,则称图 G 为强连通图。
1.1.5 图的顶点阶数
无向图 G=(V,E)中与顶点 v 关联的边数称为顶点的阶数,记作:δ(v), δ(v)为偶数,称 v 为偶阶顶点;δ(v)为奇数称为奇阶顶点。
V={v1 ,v2 ,v3 ,v4 ,v5 }, E={e1 ,e2 ,e3 ,e4 ,e5 ,e6 ,e7 } 关联关系如下表所示: 表 .1 节点与边列表
E
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
e =[u,v] [v1,v2] [v1,v5] [v2,v4] [v1,v4] [v4,v3] [v5,v4] [v1,v5]
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最小生成树不一定唯一
第二节 树
(1)最小生成树的求法 破圈法:每一步任找一个圈,划去权值为最大的边,直到图中 没圈为止,即得最小树
V2 6 1 V1 5 2 V3 V4 7 3 4 V6 5 树的求法 避圈法:每一步从未选的边中,选一条权值最小的边,使已选 出的边不构成圈直至不能进行为止,即得最小树
第二节 树
避圈法求解:
最优改造路线如上图红线所示, 最短路径为:1400
第二节 树
求下面两个连通图的最小生成树:
第二节 树
第二节 树
某地有10个村庄,它们之间的交通道路如下图所示, 图中边旁权为道路长度(单位:百米),现在要沿道架设电线, 实现村村通电话工程,问应如何架设电线才能使总长度最短?
1
4
1
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3
2
3
第一节 图与网络
顶点、弧、有向图、无向图、链、道路、环、连通图、连通子 图、次的基本概念
3 1 1 4 环 道路 无向图 顶点 弧 连通子图 有向图 链 连通图 次 4
2
2 3
3
环 连接 a点与b 连通图 一个图 弧是由一对有序 道路 如果链中 任何一个不连通图 链有一序列弧,如 次 : 以 a点为 由顶点集和弧 点的一条链,如 由顶点集和 中任意两点间至 的顶点组成,表 都可以分为若干个 每一个弧的终点 果每一个弧与前一 顶点的边的条 果a与b是同一个 少有一个链相连, 连通子图,每一个 示了两个顶点之 是下面一个弧的 个弧恰有一个公共 组成的图称为 边组成的图 数称为顶点的 子图称为原图的一 点时,称此链为 则称此图为连通 顶点,则称这一序 间可能运动的方 起点,则这个链 有向图 称为无向图 个分图。 环。 列弧为一个链。 图。 次 向 称为一个道路。
教学要求:
掌握图论基础,掌握最短路问题,最大流问题和最 小费用流问题等网络优化模型及其基本算法。
会应用模型和方法解决一些管理中的基本问题
第一节 图与网络
目录
图与网络 树 最短路问题 最大流问题 最小费用流问题
第一节 图与网络
一、图的概念及分类 图是由作为研究对象的有限个集合和表达这些顶点之间关系的 m条线的集合组成的, 记顶点集合为V={v1,v2,……vn},线集合为L={l1,l2,….lm} 图则记为G=(V,L),线又分为弧和边,顶点也称为结点 弧是由一对有序的顶点组成,表示两个顶点之间可能运动的方向 取消弧的方向就变成了边,边是只要任两点之间有连线,两个 方向均可使用,弧可作为城市道路的单行道,边则是双行道
V2 6 1 V1 5 2 V3 V4 7 3 4 V6 5 V5 4
第二节 树
练习: 用破圈法或避圈法求下图的最小生成树,并指出其权重和
V5 5 2 7 8 V7
V2 5 6 V1 4 4 4
5 4 V3 3 3 3
6 V6
V8
V4
第二节 树
避圈法:
V2 5 6 V1 4 5 4 V3 3 3 3 V4 V7 V5 5 2 7 8
V2 e1 e3 V1 e2 e5 V3 V4 e4 e7 e8 V6 e6 V5 e8
第二节 树
三、最小生成树:
设有一连通图G=(V,L),对于每一条边e=(vi,vj),有一个权wij ,一棵生成树所有树枝上权的总和,称为这个生成树的权, 具有最小权的生成树称为最小生成树,简称最小树
2 4 1 3 3 3 5 2 2 6 3 4 2
5 D 1 2 C E 5 3 F 3 G 2 H 2 4 2
B 2 A 2 3 2
I 2 J
3
第二节 树
解:本题实质是最小树问题,利用避圈法可求得最短路线, 如下图粗线所示:
1
4 5 1
2
3 2
第一节 图与网络
二、网络
点或边带有某种数量指标的图叫网 络图,简称网络。 与点或边有关的某些数量指标,我 们经常称之为权,权可以代表如距离、 费用、容量等。
2 4 1 3 3 3 5 2 2 6 3 4
左图可以看作:
从发电厂(节点1)向某城市(节点6) 输送电力,必须通过中转站(节点2,3, 4,5)转送,边上数字代表两节点间的 距离。电力公司希望选择合适的中转站, 使从电厂到城市的传输路线最短。 一个输油管道网。节点1表示管道的 起点,节点6表示管道的终点,节点2到 5表示中转站,旁边的数字表示该段管道 能通过的最大输送量。应怎样安排输油 线路,使从节点1到节点6的总输送量最 大? 一张城市分布图。现在要在各城市之 间架设电话线,应如何架设,使各城市 之间既能通话,又使总的架设路线最短?
6 V6
4
4
V8
最小生成树如上图红线所示, 最小权重为:4+3+3+3+4+5+2=24
第二节 树
破圈法:
V2 5 6 V1 4 5 4 V3 3 3 3 V4 V7 V5 5 2 7 8
6 V6
4
4
V8
最小生成树如上图所示, 最小权重为:4+3+3+3+4+5+2=24
第二节 树
练习: 下图是6个城市的交通图,为将部分道路改造成高速公路,使 各个城市均能通达,又要使高速公路的总长度最小,应如何做 使总长度最小,总长度是多少?
第二节 树
求连通图部分树的方法 (1)破圈法:在G中任取一个圈,去掉圈中的任何一条边,对 余下的图重复这一步,直到无圈为止,最后得到一棵部分树
第二节 树
求连通图部分树的方法 (2)避圈法:在G中任取一条边e1,找一条与e1不构成圈的边 e2,然后再找一条与{e1,e2}不构成圈的边e3、、、直到无边 可选为止
如果G=(V ,E) 的部分图 G1=(V , E1) 是树,则称 G1=(V1 , E1),G=(V , E) ,并且 V1 G1为G的 如果 V1 V, E1 E则称G1,为 G的部分图; 一个部分树。 V, E1 {(u, v) E | u V1 , v V1} 则称G1为G的生成子图;
2
第二节 树
一、树:连通且不含环的无向图
树的性质: 任意两顶点之间必有一条且仅有一条链。 去掉任一条边,则树成为不连通图。 不相邻的两个顶点间添上一条边,恰好得到一个环。 如果树有n个结点,则边的数目刚好为n-1
第二节 树
二、部分图、生成子图、部分树
部分图 生成子图 部分树
设G=(V,E)和G1=(V1,E1)