运筹学第7章 最大流问题精简课堂
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运筹学第7章 最大流问题(精简)
行流无增广链,得到最大流。
标号过程: (1)给vs标号(,+∞),vs成为已标号未检查的点,其余都是未标号点。 (2)取一个已标号未检查的点vi,对一切未标号点vj:若有非饱和边(vi,vj),则vj标 号(vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi),cij – fij],vj成为已标号未检查的点;若有非零边 (vj,vi),则vj标号(-vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi), fji],vj成为已标号未检查的点。vi成
可行流总是存在的,例如f={0}就是一个流量为0的可行流。 所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可行流。 一个流f={fij},当fij=cij,则称f对边(vi, vj)是饱和的,否则称f对边(vi, vj)不饱和。对
于不饱和的,其间隙为δij=cij-fij 最大流问题实际上是一个线性规划问题。 但利用它与图的密切关系,可以利用图直观简便地求解。
最大流问题
Байду номын сангаас
基本概念
v2 3
4 v4 5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2 v3
给定一个有向图G=(V,E),其中仅有一个点的入次为零称为发点(源),记为vs, 仅有一个点的出次为零称为收点(汇),记为vt,其余点称为中间点。
对于G中的每一条边(vi,vj),相应地给一个数cij(cij≥0),称为边(vi,vj)的容 量。我们把这样的网络 G称为容量网络 ,记为G=(V,E,C)。
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0)
vt
(2,1)
标号过程: (1)给vs标号(,+∞),vs成为已标号未检查的点,其余都是未标号点。 (2)取一个已标号未检查的点vi,对一切未标号点vj:若有非饱和边(vi,vj),则vj标 号(vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi),cij – fij],vj成为已标号未检查的点;若有非零边 (vj,vi),则vj标号(-vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi), fji],vj成为已标号未检查的点。vi成
可行流总是存在的,例如f={0}就是一个流量为0的可行流。 所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可行流。 一个流f={fij},当fij=cij,则称f对边(vi, vj)是饱和的,否则称f对边(vi, vj)不饱和。对
于不饱和的,其间隙为δij=cij-fij 最大流问题实际上是一个线性规划问题。 但利用它与图的密切关系,可以利用图直观简便地求解。
最大流问题
Байду номын сангаас
基本概念
v2 3
4 v4 5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2 v3
给定一个有向图G=(V,E),其中仅有一个点的入次为零称为发点(源),记为vs, 仅有一个点的出次为零称为收点(汇),记为vt,其余点称为中间点。
对于G中的每一条边(vi,vj),相应地给一个数cij(cij≥0),称为边(vi,vj)的容 量。我们把这样的网络 G称为容量网络 ,记为G=(V,E,C)。
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0)
vt
(2,1)
Chapter 7.4 最大流问题
第3页
问题的提出
v 如果我们把图看做输油管道网, s 为起点,vt为终点, 管道网络中每边的最大通过能力即容量是有限的,实际流 v1 , v2 , v3 , v4 为中转站,边上的数表示该管道的最 量也不一定等于容量,上述问题就是要讨论如何充分利用 装置的能力,以取得最好效果(流量最大),这类问题通 大输油能力,问应该如何安排各管道输油量,才能 常称为最大流问题。 使从 vs 到vt 的总输油量最大?
例7.5 用标号法求图所示网络的最大流。弧旁 的数是(cij,fij)
v2
(3,3)
(4,3) v4
(5,3)
(1,1)
(3,0)
vs
(5,1)
(1,1)
vt
(2,1)
v1 (2,2)
v3
第18页
1) 寻找增广链:
a) 先给 v s 标号(0,+∞)
v2
(3,3)
(4,3) v4
(5,3)
(1,1)
j i ij ij i j
(b)对v j 是vi发出的后向非零弧的起点, 即f ji 0, 令l(v )=min[l(v}, 标号为(vi , j );否则不标号 j min{ f ji , i ),f ],标号(-v ,l(v ));否则不标号
j i ji i j
(3)重复(2)直到 若vt 未得到标号,说明不存在vs到vt的增广链; 否则按如下方法调整。 2.调整过程(增加流量): fij θ 增广链上的前向弧 t ( )令fij' fij θ 增广链上的后向弧 1 t f 不在增广链上 ij (2)去掉所有标号,回到第1步,对可行流f ' 重新标号。
9(9)
f n cn
问题的提出
v 如果我们把图看做输油管道网, s 为起点,vt为终点, 管道网络中每边的最大通过能力即容量是有限的,实际流 v1 , v2 , v3 , v4 为中转站,边上的数表示该管道的最 量也不一定等于容量,上述问题就是要讨论如何充分利用 装置的能力,以取得最好效果(流量最大),这类问题通 大输油能力,问应该如何安排各管道输油量,才能 常称为最大流问题。 使从 vs 到vt 的总输油量最大?
例7.5 用标号法求图所示网络的最大流。弧旁 的数是(cij,fij)
v2
(3,3)
(4,3) v4
(5,3)
(1,1)
(3,0)
vs
(5,1)
(1,1)
vt
(2,1)
v1 (2,2)
v3
第18页
1) 寻找增广链:
a) 先给 v s 标号(0,+∞)
v2
(3,3)
(4,3) v4
(5,3)
(1,1)
j i ij ij i j
(b)对v j 是vi发出的后向非零弧的起点, 即f ji 0, 令l(v )=min[l(v}, 标号为(vi , j );否则不标号 j min{ f ji , i ),f ],标号(-v ,l(v ));否则不标号
j i ji i j
(3)重复(2)直到 若vt 未得到标号,说明不存在vs到vt的增广链; 否则按如下方法调整。 2.调整过程(增加流量): fij θ 增广链上的前向弧 t ( )令fij' fij θ 增广链上的后向弧 1 t f 不在增广链上 ij (2)去掉所有标号,回到第1步,对可行流f ' 重新标号。
9(9)
f n cn
韩伯棠管理运筹学第三版-第七章-运输问题分析ppt课件.ppt
B1 B2 B3 产量
A1 6 4 6
200
A2 6 5 5 销量 250 200 200
300 500
650 23
B1 B2 B3
产量
A1
6
4
6
200
A2
6
5
5
销量 250 200 200
300 500
650
解:增
B1 B2 B3
加一个 A1 6 4 6
虚设的 A2 6 5 5
产地运 A3 0 0 0 输费用 销量 250 200 200
6
4 6 200
A2
6
5 5 300
销量 150 150 200
B1
B2
B3 产量
A1
x11
x12
x13 200
A2
x21
x22
x23 300
销量 150 150 200
Min f = 6x11+ 4x12+ 6x13+ 6x21+ 5x22+ 5x23
A1 A2 销量
B1 6 6 150
B2 4 5 150
§2
运输问题的计算机求解
运行管理运筹学计算机软件:
点击运输问题模块
14
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
§2
运输问题的计算机求解
点击新建
选择Min
输入3
输入4
点击确定
15
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
运筹学课件 最短路、最大流、邮路
第i年 价格 ai 使用寿命 费用 bi 1 11 0-1 b1 5 2 11 1-2 b2 6 3 12 2-3 b3 8 4 12 3-4 b4 11 5 13 4-5 b5 18
最短路径问题的应用
例 设备更新问题
把求总费用最小问题化为最短路径问题。用点 i (i=1,2,3,4,5)表示第 i 年买进一台新 设备。增设一点 6 表示第五年末。从i点到i+1,……, 6 各画一条弧,弧(i , j)表示在 第 i 年买进的设备一直使用到第 j 年年初(第 j -1年年末)。求1点到6点的最短路径。 路径的权数为购买和维修费用。 弧(i , j)的权数为第i年的购置费ai+从第i年使用至第j-1年末的维修费之和。 从第i年使用至第j-1年末的维修费:b1+…+bj-i
1 1 2 3 4 5 2 16 3 22 16
(使用寿命为j-i年) 具体权数计算结果如下:
5 41 30 23 17 6 59 41 31 23 18
如:(2-4)权数为:a2+b1+b2=11+5+6=22
4 30 22 17
通过一个网络的最短路径
例 设备更新问题 :
2 16 30 22 41 4 23
最大流问题
两个重要结论: 1、任何一个可行流的流量都不会超过任一截集的容量。 2、若对于一个可行流f *,网络中有一个截集( V1*,V1*), 使v( f *)=C(V1*,V1 *),则f *必是最大流,而( V1*, V1 *)必是所有截集中容量最小的一个,即最小截集。
定理:可行流f *是最大流,当且仅当不存在关于f *的增广链。 于是有如下结论:最大流量最小截量定理:任一个网络中,从vs 到vt的最大流量等于分离vs,vt的最小截集的容量。
最短路径问题的应用
例 设备更新问题
把求总费用最小问题化为最短路径问题。用点 i (i=1,2,3,4,5)表示第 i 年买进一台新 设备。增设一点 6 表示第五年末。从i点到i+1,……, 6 各画一条弧,弧(i , j)表示在 第 i 年买进的设备一直使用到第 j 年年初(第 j -1年年末)。求1点到6点的最短路径。 路径的权数为购买和维修费用。 弧(i , j)的权数为第i年的购置费ai+从第i年使用至第j-1年末的维修费之和。 从第i年使用至第j-1年末的维修费:b1+…+bj-i
1 1 2 3 4 5 2 16 3 22 16
(使用寿命为j-i年) 具体权数计算结果如下:
5 41 30 23 17 6 59 41 31 23 18
如:(2-4)权数为:a2+b1+b2=11+5+6=22
4 30 22 17
通过一个网络的最短路径
例 设备更新问题 :
2 16 30 22 41 4 23
最大流问题
两个重要结论: 1、任何一个可行流的流量都不会超过任一截集的容量。 2、若对于一个可行流f *,网络中有一个截集( V1*,V1*), 使v( f *)=C(V1*,V1 *),则f *必是最大流,而( V1*, V1 *)必是所有截集中容量最小的一个,即最小截集。
定理:可行流f *是最大流,当且仅当不存在关于f *的增广链。 于是有如下结论:最大流量最小截量定理:任一个网络中,从vs 到vt的最大流量等于分离vs,vt的最小截集的容量。
《运筹学最大流问题》课件
解决方案:可以通过建立最大流模型,求解出最优的运输路径,从而提高物流运输效率,降低运输 成本。
实际应用效果:在实际应用中,最大流问题可以有效地解决物流运输中的路径规划、车辆调度等问 题,提高物流运输效率,降低运输成本。
网络流量优化中的最大流问题
背景:随着互联网 技术的发展,网络 流量优化成为重要 问题
预流推进法的实现
预流推进法是一种求解最大流问题的算法 基本思想:通过寻找增广路径,逐步增大流值
实现步骤:初始化、寻找增广路径、更新流值、重复以上步骤直到找不到增广路径
优点:效率较高,适用于大规模网络流问题
Dinic算法的实现
初始化:设置源 点s和汇点t,初 始化网络流网络
寻找增广路径: 使用BFS寻找从 s到t的增广路径
汇报人:
EdmondsKarp算法等
扩展问题:最小 费用最大流问题 的扩展问题包括 最小费用最大流 问题、最小费用 最大流问题等。
多终端最大流问题
定义:在一个网络中,有多个源点和多个汇点,每个源点和汇点之间都有一条或多条边相连,每条边上都有一个容 量限制,求从源点到汇点的最大流量。
应用场景:多终端最大流问题在物流、交通、网络等领域有广泛的应用。
电力分配中的最大流问题
电力分配:将电力从发电站分配到各个用户 最大流问题:在电力分配中,需要找到一种最优的分配方案,使得电力分配达到最大 实际应用:在实际电力分配中,可以使用最大流算法来寻找最优的分配方案 应用效果:使用最大流算法可以大大提高电力分配的效率和准确性,降低电力损耗和成本
感谢您的观看
更新流量:沿 着增广路径更 新流量
重复步骤2和3, 直到找不到增 广路径
输出最大流值: 计算从s到t的 最大流值
Ford-Fulkerson算法的实现
实际应用效果:在实际应用中,最大流问题可以有效地解决物流运输中的路径规划、车辆调度等问 题,提高物流运输效率,降低运输成本。
网络流量优化中的最大流问题
背景:随着互联网 技术的发展,网络 流量优化成为重要 问题
预流推进法的实现
预流推进法是一种求解最大流问题的算法 基本思想:通过寻找增广路径,逐步增大流值
实现步骤:初始化、寻找增广路径、更新流值、重复以上步骤直到找不到增广路径
优点:效率较高,适用于大规模网络流问题
Dinic算法的实现
初始化:设置源 点s和汇点t,初 始化网络流网络
寻找增广路径: 使用BFS寻找从 s到t的增广路径
汇报人:
EdmondsKarp算法等
扩展问题:最小 费用最大流问题 的扩展问题包括 最小费用最大流 问题、最小费用 最大流问题等。
多终端最大流问题
定义:在一个网络中,有多个源点和多个汇点,每个源点和汇点之间都有一条或多条边相连,每条边上都有一个容 量限制,求从源点到汇点的最大流量。
应用场景:多终端最大流问题在物流、交通、网络等领域有广泛的应用。
电力分配中的最大流问题
电力分配:将电力从发电站分配到各个用户 最大流问题:在电力分配中,需要找到一种最优的分配方案,使得电力分配达到最大 实际应用:在实际电力分配中,可以使用最大流算法来寻找最优的分配方案 应用效果:使用最大流算法可以大大提高电力分配的效率和准确性,降低电力损耗和成本
感谢您的观看
更新流量:沿 着增广路径更 新流量
重复步骤2和3, 直到找不到增 广路径
输出最大流值: 计算从s到t的 最大流值
Ford-Fulkerson算法的实现
运筹学_最大流问题(精选)共15页文档
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
运筹学_最大流问题(精选)
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里,没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多,公正就少罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
谢谢你的阅读
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
运筹学_最大流问题(精选)
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里,没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多,公正就少罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
谢谢你的阅读
运输网络最大流问题ppt课件
(s,1) (4,3) (4,t)
24
s, v1,v2,v3
v4,t
(2,4) (3,t)
14
s, v1,v2, v4
v3,t
(1,3) (4,3) (4,t)
25
s, v1,v2,v3,v4
t
(3,t) (4,t)
15
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
一、引言
1.应用背景 在许多实际的网络系统中都存在着流量和最大流问题。 例如铁路运输系统中的车辆流,城市给排水系统的水
μ ( 1 , v 2 v ) ( 3 , , v 6 v ) ( 6 , , v 7 v )μ (3v ,v2)
μ 是一个增广链 显然图中增广链不止一条
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
我们把这样的图D叫做一个容量网络,简称网络,记做 D=(V,A,C)。
弧的容量: 是对网络上的每条弧(vi,vj)都给出一个最大的通过能力, 记为c (vi,vj)或简写为cij 。
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
13 (5)
最大流问题
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——Vn
v1
v0
v2
vn
V0——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——V2——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V2——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
f(i,j)+ (P)
f(i,j)= f(i,j)- (P)
(vi,vj)是前向弧
(vi,vj)是后向弧
f(i,j)
其他
新流f(i,j)的流值为 :f= f + (P)
称f为基于P的修改流;
显然 f> f
定理:当且仅当N中不包含 f 增长道 路时,N中的流 f 是最大流。
算法的基本思想:
1 从任一已知流(如零流)开始,递推 地构造一个其值不断增加的流的序列。 2 在每一个新流构成之后,如果N有f 的可增长道路,则f不是最大流。 3 可得基于P的修改流f,并作为递增流 序列的下一个流,如果不存在f 可增长 道路,则f 是最大流,停止,否则重复。
v1 b
v0
v2
vn
截集b:v1vn,v2vn,v0vn
v1
v0
v2
vn
c
截集c:v1vn,v1v2,v2v1,v0v2 ,v0vn
华南理工大学 运筹学 第7章 图论-2(简) 工商管理学院
节点标号—对已标号未检查的节点v1,对与其相邻 、未标号的节点v4(前向非饱和弧)进行标号。
[+vs,4]
(7,3) v1 (7,2)
[+v1,4]
v4 (9,6)
(5,1) v2
[-, ∞]
vs
(8,4)
(4,0) (7,1) (16,5) (6,4) v5
18
(10,4)
vt
(4,0)
(10,4)
[-, ∞]
vs
(10,4)
(4,0) (10,4) v3
(16,5)
(6,4) v5
22
Ford-Fulkerson标号算法示例1
(第2轮迭代) 1-搜索过程:
节点标号—对节点v4(前向非饱和弧)进行标号。
[+vs,1]
(7,6) v1 (7,5)
[+v1,1]
v4 (9,9)
(5,1) v2
图G为流量网络。
2
最大流问题示例1
Petro公司的天然气管道输送网络:vs为Petro公 司的制气厂,vt为输送目的地的储气库,其它 中间节点为流量检测和控制站。各点间的弧代 表输送管道,其权值的两个数字分别表示容量 和当前的流量。问:如何利用输送管道,可以 使从制气厂运输到目的地的天然气最多?
(1) 已标号已检查;(2)已标号未检查;(3)未标号。
检查是指从一个已取得标号、未检查的节点vi 出发,搜寻与之邻接的其它未取得标号的节点 vj ,并根据vi的标号计算得到vj的标号。
7
Ford-Fulkerson标号算法
节点vj的标号为[+vi,θj]或[−vi,θj]:
运筹学-第7章-图与网络优化
(v1 , v2 , v3 , v6 , v7)是一条初等链 (v4 , v1 , v2 , v3 , v5 , v7, v6 , v3 , v4)是一个简单圈 (v1 , v2 , v3 , v4 , v1)是一个初等圈
20/139
连通图、子图、支撑子图、基础图
• 连通图 图G中,若任何两个点之间,至少有一条链,称为连通图。否 则称为不连通图。
• 奇点 次为奇数的点, 如 v5
18/139
链,圈,初等链,初等圈,简单链(圈)
• 链: 由两两相邻的点及其相关联的边构成的点边 序列, 如:
(v0 ,e1 ,v1 ,e2 ,v2 ,e3 ,v3 ,…,vn-1 ,en , vn ); 其中v0 ,vn分别为链的起点和终点, v1 ,v2 ,…,vn-1称 为中间点 ; • 圈: 起点与终点重合的链; • 简单链(圈):链(圈)中所含的边均不相同; • 初等链(圈):链(圈)中所含的点均不相同,也 称通路;
v2
a8
v5
a10
a4 a6
a9
a7
a5
v4
v7 a11 v6
•路 • 初等路 • 回路
(v1, a2 , v3 , a4 , v4 , a7 , v6 )是从v1到v6的路。也是一条初等路。 在上图中,(v3 , a3 , v2 , a5 , v4 , a6 , v5 , a8 , v3 )是一个回路。
vV1
vV2
vV
2m为偶数,且偶点的次之和 d(v)也为偶数,所以 d(v) 必为偶
数,即奇数点的个数必为偶数vV。2
vV1
27/139
第二节 树
本节主要内容: • 树的概念 • 构造生成树的方法 • 最小生成树问题
20/139
连通图、子图、支撑子图、基础图
• 连通图 图G中,若任何两个点之间,至少有一条链,称为连通图。否 则称为不连通图。
• 奇点 次为奇数的点, 如 v5
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链,圈,初等链,初等圈,简单链(圈)
• 链: 由两两相邻的点及其相关联的边构成的点边 序列, 如:
(v0 ,e1 ,v1 ,e2 ,v2 ,e3 ,v3 ,…,vn-1 ,en , vn ); 其中v0 ,vn分别为链的起点和终点, v1 ,v2 ,…,vn-1称 为中间点 ; • 圈: 起点与终点重合的链; • 简单链(圈):链(圈)中所含的边均不相同; • 初等链(圈):链(圈)中所含的点均不相同,也 称通路;
v2
a8
v5
a10
a4 a6
a9
a7
a5
v4
v7 a11 v6
•路 • 初等路 • 回路
(v1, a2 , v3 , a4 , v4 , a7 , v6 )是从v1到v6的路。也是一条初等路。 在上图中,(v3 , a3 , v2 , a5 , v4 , a6 , v5 , a8 , v3 )是一个回路。
vV1
vV2
vV
2m为偶数,且偶点的次之和 d(v)也为偶数,所以 d(v) 必为偶
数,即奇数点的个数必为偶数vV。2
vV1
27/139
第二节 树
本节主要内容: • 树的概念 • 构造生成树的方法 • 最小生成树问题
运筹学 最大流与最小费用流ppt课件
图 1 所示网络等价于图 2 所示的单源单汇网络。
x1
,2
6 ,1
1 ,1
2,2
v1
5 ,1
4,0
y1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3,0
1,0
1,0
3 ,1
4,4
2 ,1
s
6,0
2,2
,0
,6 t
s
,4
x2
v 4 5,3
3,2
y2
,0
6,4
v3
图2
y3
二、最大流与最小割
最大流问题是一类应用极为广泛的问题, 例如在交通运输网络中 有人流、车流、货物流,供水网络中有水流,金融系统中有现金流, 通讯系统中有信息流,等等。 定义 5 设 N (V , E, c, s, t ) 是一个网络, f 是一个流,若不存在 流 f ' ,使
定义 3
eN ( A)
f (e)
eN ( A)
设 f 是 网 络 N 的 一 个 流 , AV , 则 称 f (e) 为流出 A 的净流量,称 f (e) f (e)
eN ( A) eN ( A)
为流入 A 的净流量。 注 2: (1)流入、流出任何中间点的净流量为 0; (2)流出发点集 X 的净流量等于流入收点集 Y 的净流量。
'
( ,) i j A iS , jS
uij 为割 ( A, A)
N 的最小割。
注 4:割是从 A 到 A 的有向弧组成的
最大流与最小割的关系:
定理 1 设 f 是 N 的流, ( A, A) 是一个割,则: (1) Val f
eN ( A)
x1
,2
6 ,1
1 ,1
2,2
v1
5 ,1
4,0
y1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3,0
1,0
1,0
3 ,1
4,4
2 ,1
s
6,0
2,2
,0
,6 t
s
,4
x2
v 4 5,3
3,2
y2
,0
6,4
v3
图2
y3
二、最大流与最小割
最大流问题是一类应用极为广泛的问题, 例如在交通运输网络中 有人流、车流、货物流,供水网络中有水流,金融系统中有现金流, 通讯系统中有信息流,等等。 定义 5 设 N (V , E, c, s, t ) 是一个网络, f 是一个流,若不存在 流 f ' ,使
定义 3
eN ( A)
f (e)
eN ( A)
设 f 是 网 络 N 的 一 个 流 , AV , 则 称 f (e) 为流出 A 的净流量,称 f (e) f (e)
eN ( A) eN ( A)
为流入 A 的净流量。 注 2: (1)流入、流出任何中间点的净流量为 0; (2)流出发点集 X 的净流量等于流入收点集 Y 的净流量。
'
( ,) i j A iS , jS
uij 为割 ( A, A)
N 的最小割。
注 4:割是从 A 到 A 的有向弧组成的
最大流与最小割的关系:
定理 1 设 f 是 N 的流, ( A, A) 是一个割,则: (1) Val f
eN ( A)
最大流问题
• 证明 设 f 是一个最大流,流量为W,用下 面的方法定义点集 S • 令 vs S ; vj S , • 若点 vi S ,且 fij cij则令 f 0, • 若点 vi S 且 则令 , v S ji j v v S • 在这种定义下, t 一定不属于 S ,若否, t 则得到一条从vs 到 vt的链 ,规定vs 到 vt 为链 的方向,链上与 方向一致的边叫前向边, 与 方向相反的边称为后向边,即 如图542中 为前向边 为后向边。 v1 , v2 v3 , v2 中的前向边 vi , v j • 根据 S 的定义, 上必有 fij cij ,后向边上必有 fij 0
取 min ij ,显然 0。 f • 我们把 f 修改为 1 : f ij vi , v j 为 上前向边 f1 f ij vi , v j 为 后向边 其余 f ij f • 不难验证 1 仍为可行流(即满足容量限制条件与 平衡条件),但是 f1的总流量等于 f 的流加 , 这与 f 为最大流矛盾,所以 vt不属于 S 。
• 转入调整过程,令 vt 2 为调整量,从 vt点 v4 开始,由逆增广链方向按标号 v4 , 2找到点, 令 f 4t f。 4t 2 • 再由 v4 点标号 v1, 2找到前一个点 v1 ,并 令 f14 f14 2。按 v1 点标号找到点v5 。 f15 2 • 由于标号为 v5 , v5 , v1 为反向边,令 f15 f 25 2 。 • 由 v5 点的标号在找到 v2 ,令 f25 • 由 v2 点找到 vs,令 f s2 f s 2 2 • 调整过程结束,调整中的可增广链见图544,调整后的可行流见图5-45。
北邮运筹学ch7-4 最大流问题
调整可行流
去掉所有标号,重新标号
标号不能继续进行,说明不存在从发点到收点的增广链, 得到最大流.
66
∞①
83
1
44
②
11
④ 76
41
60
⑥
22
93
③
5
22
⑤
最大流量 运筹学 北京邮电大学 v=6+3=9
§7.4 最大流问题
Maximum Flow Problems
Ch7 Graph and Network
__
截集 将图G=(V,E)的点集分割成两部分 V1、V 1 并且
__
__
__
vs V1及vt V 1,则箭尾在V1箭头在V 1的弧集合(V1,V 1〕
称为一个截集,截集中所有弧的容量之和称为截集的截量。
下图所示的截集为 (V1,V1) (1,2), (3,4), (3,5) 截量C(V1,V1) 6 2 2 10
74 92
⑥7
§7.4 最大流问题
Maximum Flow Problems
Ch7 Graph and Network
2020/2/15
Page 10 of 12
4.求调整量
2② 4 2
min ,6,2,1,71 ∞ ① 6 4
10 42
5.调整可行流
82
22
去掉所有标号,重新标号
Ch7 Graph and Network
2020/2/15
Page 7 of 12
【定理】可行流是最大流当且仅当不存在发点到收点的增广链
最大流的标号算法
步骤 1. 找出第一个可行流,例如所有弧的流量fij =0 2. 用标号的方法找一条增广链 A1:发点标号(∞), A2:选一个点 vi 已标号并且另一端未标号的弧沿着某 条链向收点检查: 如果弧的方向向前并且有fij<Cij,则vj标号(Cij-fij) 如果弧的方向指向vi并且有fji>0,则vj标号(fji) 当收点不能得到标号时,说明不存在增广链,计算结束。
去掉所有标号,重新标号
标号不能继续进行,说明不存在从发点到收点的增广链, 得到最大流.
66
∞①
83
1
44
②
11
④ 76
41
60
⑥
22
93
③
5
22
⑤
最大流量 运筹学 北京邮电大学 v=6+3=9
§7.4 最大流问题
Maximum Flow Problems
Ch7 Graph and Network
__
截集 将图G=(V,E)的点集分割成两部分 V1、V 1 并且
__
__
__
vs V1及vt V 1,则箭尾在V1箭头在V 1的弧集合(V1,V 1〕
称为一个截集,截集中所有弧的容量之和称为截集的截量。
下图所示的截集为 (V1,V1) (1,2), (3,4), (3,5) 截量C(V1,V1) 6 2 2 10
74 92
⑥7
§7.4 最大流问题
Maximum Flow Problems
Ch7 Graph and Network
2020/2/15
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4.求调整量
2② 4 2
min ,6,2,1,71 ∞ ① 6 4
10 42
5.调整可行流
82
22
去掉所有标号,重新标号
Ch7 Graph and Network
2020/2/15
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【定理】可行流是最大流当且仅当不存在发点到收点的增广链
最大流的标号算法
步骤 1. 找出第一个可行流,例如所有弧的流量fij =0 2. 用标号的方法找一条增广链 A1:发点标号(∞), A2:选一个点 vi 已标号并且另一端未标号的弧沿着某 条链向收点检查: 如果弧的方向向前并且有fij<Cij,则vj标号(Cij-fij) 如果弧的方向指向vi并且有fji>0,则vj标号(fji) 当收点不能得到标号时,说明不存在增广链,计算结束。
运筹学第7章最大流问题 PPT
(3)重复步骤(2),直到vt成为标号点或所有标号点 都检查过。若vt成为标号点,表明得到一条vs到vt的 增广链,转入调整过程;若所有标号点都检查过, 表明这时的可行流就是最大流,算法结束。
调整过程:在增广链上,前向边流量增加l(vt),后 向边流量减少l(vt)。
下面用实例说明具体的操作方法:例
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0) vt (2,1)
v3
在图中给出的可行 流的基础上,求vs 到vt的最大流。
(-vv21,1)(4,3)
(3,3)
(v2,1)
v4 (5,3)
(,+∞)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
(v3,1)
下图中已经标示出了一个可行流,求最大流
v[2vs, 4] (4, 0)
(4, 0)
[, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
[v2,v44]
(3, 2)
(5, 2)
vs [v4, 3]
(2, 0)
(5, 2)
v1
[vs, 3]
(2, 2)
v5
(4, 0)
v3
[-v4, 2]
如图已经得到增广链,然后进行调整。
网络的总流量。
可行流总是存在的,例如f={0}就是一个流量为0的可 行流。
所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可 行流。
一个流f={fij},当fij=cij,则称f对边(vi, vj)是饱和的, 否则称f对边(vi, vj)不饱和。对于不饱和的,其间隙为 δij=cij-fij
最大流问题实际上是一个线性规划问题。
调整过程:在增广链上,前向边流量增加l(vt),后 向边流量减少l(vt)。
下面用实例说明具体的操作方法:例
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0) vt (2,1)
v3
在图中给出的可行 流的基础上,求vs 到vt的最大流。
(-vv21,1)(4,3)
(3,3)
(v2,1)
v4 (5,3)
(,+∞)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
(v3,1)
下图中已经标示出了一个可行流,求最大流
v[2vs, 4] (4, 0)
(4, 0)
[, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
[v2,v44]
(3, 2)
(5, 2)
vs [v4, 3]
(2, 0)
(5, 2)
v1
[vs, 3]
(2, 2)
v5
(4, 0)
v3
[-v4, 2]
如图已经得到增广链,然后进行调整。
网络的总流量。
可行流总是存在的,例如f={0}就是一个流量为0的可 行流。
所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可 行流。
一个流f={fij},当fij=cij,则称f对边(vi, vj)是饱和的, 否则称f对边(vi, vj)不饱和。对于不饱和的,其间隙为 δij=cij-fij
最大流问题实际上是一个线性规划问题。
运输经济学第7章运输合理化
如英国和德国,政府对市场、服务和费率 保持绝对的控制,这种控制将使政府对地区、 行业或厂商的经济成功具有举足轻重的影响。
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运输经济学第7章运输合理化
2、运输结构不合理 如铁路能力过强,公路运力不足,造成用 铁路进行短途运输。
• 3、运输能力不平衡
如武汉水路资源丰富,但码头能力不足,使有 些用户弃水走陆。
例如粮食的四散运输:散装、散运、散
• 存9.、散通卸过流通加工,减少无效运输
木材加工、钢材剪切加工等。
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运输经济学第7章运输合理化
10.优化运输路线
• 发送者应如何分组来制定路线? • 什么是最好的服务顾客的发送顺序? • 哪一条路线应分派给哪一种车辆? • 对于服务于不同的客户类型,什么是最好
•3• •
•
•3• •8• •6• •• •V•3• •3•
•V•3• V•4• V•5• •V•2•
•4• •
•
•
•8• •5• •• •V•4• •5•
•V•5•
•V•3•
•5• •
•
•
•6• •
•7• •V•5• •6•
•V•4• •,•V•6• •V•5•
•6• • • • • • •7• •V•6• •7•
•3.过远运输
这是一种舍近求远的商品运输。不就地或
就近获取某种物资,却舍近求远从外地或 远处运来同种物资,从而拉长运输距离, 造成运力浪费。
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运输经济学第7章运输合理化
4.重复运输(无效中转)
重复运输是指同一批货物由产地运 抵目的地,没经任何加工和必要的作 业,也不是为联运及中转需要,又重 新装运到别处的现象。
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运输经济学第7章运输合理化
2、运输结构不合理 如铁路能力过强,公路运力不足,造成用 铁路进行短途运输。
• 3、运输能力不平衡
如武汉水路资源丰富,但码头能力不足,使有 些用户弃水走陆。
例如粮食的四散运输:散装、散运、散
• 存9.、散通卸过流通加工,减少无效运输
木材加工、钢材剪切加工等。
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运输经济学第7章运输合理化
10.优化运输路线
• 发送者应如何分组来制定路线? • 什么是最好的服务顾客的发送顺序? • 哪一条路线应分派给哪一种车辆? • 对于服务于不同的客户类型,什么是最好
•3• •
•
•3• •8• •6• •• •V•3• •3•
•V•3• V•4• V•5• •V•2•
•4• •
•
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•8• •5• •• •V•4• •5•
•V•5•
•V•3•
•5• •
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•6• •
•7• •V•5• •6•
•V•4• •,•V•6• •V•5•
•6• • • • • • •7• •V•6• •7•
•3.过远运输
这是一种舍近求远的商品运输。不就地或
就近获取某种物资,却舍近求远从外地或 远处运来同种物资,从而拉长运输距离, 造成运力浪费。
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运输经济学第7章运输合理化
4.重复运输(无效中转)
重复运输是指同一批货物由产地运 抵目的地,没经任何加工和必要的作 业,也不是为联运及中转需要,又重 新装运到别处的现象。
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6
v1
v2
vs
v3
vt
v4
边集( vs,v1 ),( v1,v3 ),( v2,v3 ),( v3,vt ), (v4,vt)是G的割集。其顶点分别属于两个互补不相交 的点集。去掉这五条边,则图不连通,去掉这五条边中
7
的任意1-4条,图仍然连通。
割集的容量(简称割量) 最小割集
割集(V1, V2)中所有起点在V1,终点在V2的边的容量 的和称为割集容量。例如下图中所示割集的容量为 5
(3)重复步骤 (2),直到 vt成为标号点或所有标号点 都检查过。若 vt成为标号点,表明得到一条 vs到vt的 增广链,转入调整过程;若所有标号点都检查过, 表明这时的可行流就是最大流,算法结束。
调整过程: 在增广链上,前向边流量增加 l(vt),后 向边流量减少 l(vt)。
12
下面用实例说明具体的操作方法:例
对最大流问题有下列定理:
定理1 容量网络中任一可行流的流量 不超过其任一割集的容量。
定理2(最大流-最小割定理)任一容 量网络中,最大流的流量等于最小割集 的割量。
推论1 可行流f*={fij*}是最大流,当且
仅当G中不存在关于f*的增广链。
10
求最大流的标号法
标号法思想是:先找一个可行流。 对于一个可行流,经过标号过程得到 从发点vs到收点vt的增广链;经过调整 过程沿增广链增加可行流的流量,得 新的可行流。重复这一过程,直到可 行流无增广链,得到最大流。
v2 3
vs
1
5 v1
4
v4
5
1
3
vt
2
2
v3
在容量网络的所有割集中,割集容量最小的割集称为 最小割集(最小割)。
8
对于可行流f={fij},我们把网络中使fij=cij的
边称为饱和边,使fij<c ij的边称为非饱和边;把
使fij=0的边称为零流边,使fij>0的边称为非零
流边。
若μ是联结发点
v2 3,1
2
网络上的流,是指定义在边集E上的 函数f={f(vi,vj)},并称f(vi,vj)为边 (vi,vj)上的流量,简记为fij。
v2 3,1
vs
1,0
5,2 v1
4,1 v4
5,2
1,0 3,1
vt
2,1
2,2 v3
标示方式:每条边上标示两个数字,第一个是容量,第二 是流量
3
可行流、可行流的流量、最大流。
但利用它与图的密切关系,可以利用图直观简便地求 解。
5
给定容量网络G=(V,E,C),若点集V被剖分
为两个非空集合V1和V2,使 vs∈V1 ,vt∈V2,则 把边集(V1,V2)称为(分离vs和vt的)割集。
v2
4
v4
3
5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2
v3显Leabharlann ,若把某一割集的边从网络中去掉,则从vs到vt便不存在路。所以,直观上说,割集 是从vs到vt的必经之路。
网络的总流量。
4
可行流总是存在的,例如 f={0}就是一个流量为 0的可 行流。
所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可 行流。
一个流f={fij},当fij=c ij,则称f对边(vi, vj)是饱和的, 否则称f对边(vi, vj)不饱和。对于不饱和的,其间隙为 δij=cij-fij 最大流问题实际上是一个线性规划问题。
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0) vt (2,1)
v3
在图中给出的可行 流的基础上,求vs 到vt的最大流。
(-vv21
,1)
(4,3)
(3,3)
(v2,1)
v4 (5,3)
(? ,+∞)
vs
(1,1) (1,1)
(v3,1)
(3,0) vt
(5,1)
(2,1)
v1 (2,2)
v3
(vs,4)
(-v2,1)
v2 (3,3)
(4,3)
(? ,+∞)
vs
(1,0) (1,0)
(5,2)
v1 (2,2)
(vs,3)
v4(5,3)
(3,0) vt (2,2)
v3
得增广链,标号结束, 进入调整过程
无增广链,标号结束,得 最大流。同时得最小割。13
可行流是指满足如下条件的流:
(1)容量限制条件:对 G中每条边(vi,vj), 有
0 ? fij ? cij
(2)平衡条件:
? ? 对中间点,有: fij ? fki
j
k
(即中间点 vi的物资输入量等于输出量)
? ? 对收点vt与发点vs,有: fsi ? f jt ? W
i
j
(即vs发出的物资总量等于 vt接收的物资总量), W是
11
标号过程 :
(1)给vs标号(? ,+∞),vs成为已标号未检查的点,其 余都是未标号点。
(2)取一个已标号未检查的点 vi,对一切未标号点 vj: 若有非饱和边 (vi,vj),则vj标号(vi,l(vj)),其中l(vj)= min[l(vi),cij – fij],vj成为已标号未检查的点;若有非 零边(vj,vi),则vj标号(-vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi), fji], vj成为已标号未检查的点。 vi成为已标号已检查的点。
最大流问题
1
基本概念
v2 3
4
v4
5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2
v3
给定一个有向图 G=(V,E),其中仅有一个点的入次
为零称为 发点(源) ,记为 vs,仅有一个点的出次为零 称为收点(汇) ,记为vt,其余点称为中间点。
对于G中的每一条边 (vi,vj),相应地给一个数 cij (cij≥0),称为边 (vi,vj)的容量。我们把这样的 网络 G称为容量网络 ,记为G=(V,E,C) 。
14
调整后的可行流如下图:
v[ v2s, 1] (4, 3)
vs
1,0
5,2
4,1 v4 5,2
1,0 3,1
vs和收点vt的一条链,
我们规定链的方向是
2,1 vt 从vs到vt,则链上的
v1
2,2 v3
边被分成两类:前向
边、后向边。
设f是一个可行流,μ是从vs到vt的一条链,若μ 满足前向边都是非饱和边,后向边都是都是非零 流边,则称μ是(可行流f的)一条可增广链。 9
下图中已经标示出了一个可行流,求最大流
vv[ s 2
,
4]
(4, 0)
(4, 0)
[ ? , ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
[ v2,v44]
(3, 2)
(5, 2)
vs
[ v4, 3]
(2, 0)
(5, 2)
v1
[ vs, 3]
(2, 2)
v5
(4, 0)
v3
[- v4, 2]
如图已经得到增广链,然后进行调整。