求解最大流问题的matlab程序

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求解最大流问题的matlab程序(Matlab program for solving maximum flow problems)

求解最大流问题的matlab程序(Matlab program for solving maximum flow problems)

求解最大流问题的matlab程序(Matlab program for solvingmaximum flow problems)Maximum flow algorithmAlgorithm idea: the maximum flow problem is actually a feasible flow {fij}, which makes the V (f) reach the maximum. If you give a feasible flow F, as long as there is no judgment in N augmenting path on the F, if there is an augmented path, improved F, a new feasible flow rate increases; if there is no augmenting path, get the maximum flow.1. labeling method for maximum flow (Ford, Fulkerson)Starting with a feasible flow (a general zero flow), the following labeling procedure and the adjustment process are followed until no augmenting path about F can be found.(1) labeling processIn this process, the points in the network are divided into labeled and unlabeled points, and the labeled points are divided into two kinds: checked and unchecked. Each label label information points are expressed in two parts: the first label show that the label from which point to start the traceback path from the VT to find out is augmented; second label is said to have checked whether the vertex.At the start of the label, mark vs (s, 0), when vs is the label, but at the end of the check point, and the rest are unlabeled points, denoted as (0, 0).Take a label without checking the point VI, for all unlabeled points, vj:A. for arc (VI, VJ), if fij<cij, then give the VJ label (VI,0), then the VJ point becomes the label, which is not checked.B. for arc (VI, VJ), if fji>0, then give the VJ label (-vi, 0), then the VJ point becomes the label, which is not checked.Thus, VI becomes a labeled and checked point, and its second label is denoted as 1. Repeat the steps above and, once VT is marked, indicate an extended path from VI to P, and VT into the adjustment process.If all the labels have been checked and the label process fails, the algorithm ends with the feasible flow being the maximum flow.(2) adjustment processFrom the VT point, through the first label of each point, backward tracing, we can find the augmenting path P. For example, if the first label of VT is VK (or -vk), then the arc (VK, VT) (or correspondingly (VT, VK)) is the arc on the P. Next, check the first label of VK, and if it is VI (or -vi), find (VI, VK) (or VI (VK)). Check the first label of VI, and so on, until vs. At this point, the entire augmenting path is found. Calculate the Q at the same time as you look for the augmenting path:Q=min{min (cij-fij), minf*ij}Convective f is subject to the following modifications:F'ij = fij+Q (VI, VJ) set prior to the arc in P'sF'ij = fij-Q (VI, VJ) and P to arc setF'ij = f*ij (VI, VJ) does not belong to the set of PNext, all tags are cleared and the new feasible stream 'f' is re entered into the labeling process.Matlab procedures for solving the maximum flow problem. (2007-05-22 19:41:06) reprint label: maximum flow problem matlabCall way: need to be abstracted into graph matrix, abstract methods: (I, J, C, f) i--- nock, j--- arrow, c---v (I, J) the capacity of f---v (I, J) of the flow.main programFunction R=maxliu (R)While (1)VV=zengguang (R);If VV==inf return; endR (VV (1), 4) =R (VV ((1)) 4) +VV ((2) *min) (VV ((:: 3));EndThe outer function 1, the expansion matrix of the graph RFunction VV=zengguang (R)% for the shortest extension chain, requiring labeling, starting at 1, and ending at the maximumK=size (R, 1);N=max (R ((:: 2));B=R (:: 1:2);For i=1:k;A (I, 1) =R (I, 3) -R (I, 4);If R (I, 1) ~=1&&R (I, 2) ~=n;A (I, 2) =R (I, 4);ElseA (I, 2) =0;EndEndR=1;For i=1:nFor j=1:kIf (A (J, 1) (~=0) and B (J, 1) ==i) V (R::) =[i, B (J, 2)];r = r + 1.endif (i) = 0) & & (b, i, 2) = = 1)v (r) = (1, b), (d) (1);r = r + 1.endendendp = zeros (n, n).for i = 1: size (v, 1)p (v (i, 1), v (i, 2)) = 1.endq = dijkstra (p, 1, n).if q = inf (vv = inf); return; end for i = 1: length (q) (1).pi = (q (1, i), q (1, i + 1)];r1 = find (b (1) = p (1));r2 = find (b (2) = p (1));rr = intersect (r1, r2).d = 1.the isempty() (rr)r1 = find (b (1) = p (1));r2 = find (b (2) = p (1));rr = intersect (r1, r2).d = - 1.end(i) = rr.- (i) = -.endfor i = 1: size (vv. 1)if it (i) = = 1)aa (i, 1) = ((i, 1), (1);endif it (i) = = 1)aa (i, 1) = ((i, 1), (2);endend(:, 2) = tt.vv: (3) = sa;外部函数2, dijkstra方法求最段路. the foot = dijkstra (v, x, y)% 正权数m = size (v, 1).t = zeros (m, 1);% t的初始化 inft = t ^ - 1.dml =;% lmd的初始化 infp = t;% p的初始化 infs = zeros (n, 1);% s的初始化 (进入s集的点为1)s (x) = 1);% 根据本题已知的初始化p (x) = 0 (x) = 0,; french;k = x;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 计算 p"(1)a = find (s = 0).aa = find (s = 1).the size (a, 1) = mbreak;endfor i = 1: size (a, 1)pi = (i, 1).if v (k, l) = 0.if t (pp) (p (k) + v (k, l). (p) = (p (k) + v (k, l).dml (pi) = k;endendendmi = min (t (a));if mi = infbreak;elsed = find (t = e).d = d (1);p (d) = mi.(d) = inf, 为了避免同样的数字出现两次. k = d(d) = 1.endendthe mdl (y) = inffoot = inf.return;endfoot (1).g = 2; m = y;"(1)if h = x x x x x x xbreak;endfrench football (g) = (h).g = g + 1.h = (h); mdlendpace = foot);for i = 1: length (foot)foot (1, i) = (1) / length (foot) + 1 (i). end。

最小费用最大流问题matlab程序

最小费用最大流问题matlab程序

下面的最小费用最大流算法采用的是“基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法”,其基本思路为:把各条弧上单位流量的费用看成某种长度,用Floyd求最短路的方法确定一条自V1至Vn的最短路;再将这条最短路作为可扩充路,用求解最大流问题的方法将其上的流量增至最大可能值;而这条最短路上的流量增加后,其上各条弧的单位流量的费用要重新确定,如此多次迭代,最终得到最小费用最大流。

本源码由GreenSim团队原创,转载请注明function [f,MinCost,MaxFlow]=MinimumCostFlow(a,c,V,s,t)%%MinimumCostFlow.m% 最小费用最大流算法通用Matlab函数%% 基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法% GreenSim团队原创作品,转载请注明%% 输入参数列表% a 单位流量的费用矩阵% c 链路容量矩阵% V 最大流的预设值,可为无穷大% s 源节点% t 目的节点%% 输出参数列表% f 链路流量矩阵% MinCost 最小费用% MaxFlow 最大流量%% 第一步:初始化N=size(a,1);%节点数目f=zeros(N,N);%流量矩阵,初始时为零流MaxFlow=sum(f(s,:));%最大流量,初始时也为零flag=zeros(N,N);%真实的前向边应该被记住for i=1:Nfor j=1:Nif i~=j&&c(i,j)~=0flag(i,j)=1;%前向边标记flag(j,i)=-1;%反向边标记endif a(i,j)==infa(i,j)=BV;w(i,j)=BV;%为提高程序的稳健性,以一个有限大数取代无穷大endendendif L(end)<BVRE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在elseRE=0;end%% 第二步:迭代过程while RE==1&&MaxFlow<=V%停止条件为达到最大流的预设值或者没有从s到t的最短路%以下为更新网络结构MinCost1=sum(sum(f.*a));MaxFlow1=sum(f(s,:));f1=f;TS=length(R)-1;%路径经过的跳数LY=zeros(1,TS);%流量裕度for i=1:TSLY(i)=c(R(i),R(i+1));endmaxLY=min(LY);%流量裕度的最小值,也即最大能够增加的流量for i=1:TSu=R(i);v=R(i+1);if flag(u,v)==1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为前向边且是非饱和边时f(u,v)=f(u,v)+maxLY;%记录流量值w(u,v)=a(u,v);%更新权重值c(v,u)=c(v,u)+maxLY;%反向链路的流量裕度更新elseif flag(u,v)==1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为前向边且是饱和边时 w(u,v)=BV;%更新权重值c(u,v)=c(u,v)-maxLY;%更新流量裕度值w(v,u)=-a(u,v);%反向链路权重更新elseif flag(u,v)==-1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为反向边且是非饱和边时 w(v,u)=a(v,u);c(v,u)=c(v,u)+maxLY;w(u,v)=-a(v,u);elseif flag(u,v)==-1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为反向边且是饱和边时 w(v,u)=a(v,u);c(u,v)=c(u,v)-maxLY;w(u,v)=BV;elseendendMaxFlow2=sum(f(s,:));MinCost2=sum(sum(f.*a));if MaxFlow2<=VMaxFlow=MaxFlow2;MinCost=MinCost2;[L,R]=FLOYD(w,s,t);elsef=f1+prop*(f-f1);MaxFlow=V;MinCost=MinCost1+prop*(MinCost2-MinCost1);returnendif L(end)<BVRE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在elseRE=0;endendfunction [L,R]=FLOYD(w,s,t)n=size(w,1);D=w;path=zeros(n,n);%以下是标准floyd算法for i=1:nfor j=1:nif D(i,j)~=infpath(i,j)=j;endendendfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);path(i,j)=path(i,k);endendendendL=zeros(0,0);R=s;while 1if s==tL=fliplr(L);L=[0,L];returnendL=[L,D(s,t)];R=[R,path(s,t)];s=path(s,t);end(此文档部分内容来源于网络,如有侵权请告知删除,文档可自行编辑修改内容,供参考,感谢您的支持)。

最大流算法MATLAB

最大流算法MATLAB

从一个可行流f 开始, 求最大流的Ford--Fulkerson 标号算法的基本步骤:⑴ 标号过程① 给发点 v s 以标号(+, +∞) , d s = +∞.② 选择一个已标号的点 x, 对于x 的所有未给标号的邻接点y, 按下列规则处理:当 yx∈E, 且f yx >0 时, 令d y = min { f yx , d x }, 并给y 以标号 ( x − , d y ).当 xy∈E, 且f xy<C xy 时, 令d y = min {C xy − f xy , d x }, 并给y 以标号 ( x +, d y ).③ 重复②直到收点v t 被标号或不再有点可标号时为止. 若v t 得到标号, 说明存在一条可增广链, 转⑵调整过程; 若v t 未得到标号, 标号过程已无法进行时, 说明f 已经是最大流.⑵ 调整过程④ 决定调整量d =d vt , 令u = v t .⑤ 若 u 点标号为( v +, d u ), 则以f vu + d 代替 f vu ; 若u 点标号为( v −, d u ), 则以f vu − d代替 f vu.⑥ 若 v = v s, 则去掉所有标号转⑴重新标号; 否则令u = v, 转⑤.算法终止后, 令已有标号的点集为S, 则割集(S, S c )为最小割, 从而W f = C (S, S c ).例1 求图 6-19 所示网络的最大流.利用 Ford--Fulkerson 标号法求最大流算法的MATLAB 程序代码如下:n=8;C=[0 5 4 3 0 0 0 00 0 0 0 5 3 0 00 0 0 0 0 3 2 00 0 0 0 0 0 2 00 0 0 0 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0]; %弧容量for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end %取初始可行流f 为零流for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0;end %No,d 记录标号while(1)No(1)=n+1;d(1)=Inf; %给发点vs 标号while(1)pd=1; %标号过程for(i=1:n)if(No(i)) %选择一个已标号的点vifor(j=1:n)if(No(j)==0&f(i,j)<C(i,j)) %对于未给标号的点vj, 当vivj 为非饱和弧时No(j)=i;d(j)=C(i,j)-f(i,j);pd=0;if(d(j)>d(i))d(j)=d(i);endelseif(No(j)==0&f(j,i)>0) %对于未给标号的点vj, 当vjvi 为非零流弧时No(j)=-i;d(j)=f(j,i);pd=0;if(d(j)>d(i))d(j)=d(i);end;end;end;end;endif(No(n)|pd)break;end;end%若收点vt 得到标号或者无法标号, 终止标号过程if(pd)break;end %vt 未得到标号, f 已是最大流, 算法终止dvt=d(n);t=n; %进入调整过程, dvt 表示调整量while(1)if(No(t)>0)f(No(t),t)=f(No(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(No(t)<0)f(No(t),t)=f(No(t),t)-dvt;end %后向弧调整if(No(t)==1)for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0; end;break;end %当t 的标号为vs 时, 终止调整过程 t=No(t);end;end; %继续调整前一段弧上的流fwf=0;for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end %计算最大流量f %显示最大流wf %显示最大流量No %显示标号, 由此可得最小割, 程序结束。

求网络的最小费用最大流matlab实现

求网络的最小费用最大流matlab实现

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"><!-- saved from url=(0048)/yunyan8/shu/file/wlzxfy.htm --><HTML><HEAD><TITLE>求网络的最小费用最大流</TITLE><META http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=gb2312"><META content="MSHTML 6.00.2800.1106" name=GENERATOR><META content=FrontPage.Editor.Document name=ProgId></HEAD><BODY background=求网络的最小费用最大流.files/bb.jpg><TABLE height=5124 cellSpacing=0 cellPadding=0 width=585 align=centerborder=0><TBODY><TR><TD width=585 height=33><P><A href="/yunyan8/shu/file/SHAI.HTM">首页</A>|<Ahref="/2/default.asp?name=yunyan8">留言</A>|<Ahref="/" target=_blank>论坛</A></P></TD></TR><TR><TD width=585 height=38><P align=center><FONT size=5><B><FONTcolor=#3366ff>求网络的最小费用最大流</FONT></B></FONT></P></TD></TR><TR><TD width=585 height=5053><FONTcolor=#3366ff>求网络的最小费用最大流,弧旁的数字是容量(运费)。

求最小费用最大流算法的MATLAB 程序代码

求最小费用最大流算法的MATLAB 程序代码

求最小费用最大流算法的MATLAB 程序代码如下(算例):n=5;C=[0 15 16 0 00 0 0 13 140 11 0 17 00 0 0 0 80 0 0 0 0]; %弧容量b=[0 4 1 0 00 0 0 6 10 2 0 3 00 0 0 0 20 0 0 0 0]; %弧上单位流量的费用wf=0;wf0=Inf; %wf 表示最大流量, wf0 表示预定的流量值for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end %取初始可行流f 为零流while(1)for(i=1:n)for(j=1:n)if(j~=i)a(i,j)=Inf;end;end;end%构造有向赋权图for(i=1:n)for(j=1:n)if(C(i,j)>0&f(i,j)==0)a(i,j)=b(i,j);elseif(C(i,j)>0&f(i,j)==C(i,j))a(j,i)=-b(i,j);elseif(C(i,j)>0)a(i,j)=b(i,j);a(j,i)=-b(i,j);end;end;endfor(i=2:n)p(i)=Inf;s(i)=i;end %用Ford 算法求最短路, 赋初值for(k=1:n)pd=1; %求有向赋权图中vs 到vt 的最短路for(i=2:n)for(j=1:n)if(p(i)>p(j)+a(j,i))p(i)=p(j)+a(j,i);s(i)=j;pd=0;end;end;endif(pd)break;end;end %求最短路的Ford 算法结束if(p(n)==Inf)break;end %不存在vs 到vt 的最短路, 算法终止. 注意在求最小费用最大流时构造有向赋权图中不会含负权回路, 所以不会出现k=ndvt=Inf;t=n; %进入调整过程, dvt 表示调整量while(1) %计算调整量if(a(s(t),t)>0)dvtt=C(s(t),t)-f(s(t),t); %前向弧调整量elseif(a(s(t),t)<0)dvtt=f(t,s(t));end %后向弧调整量if(dvt>dvtt)dvt=dvtt;endif(s(t)==1)break;end %当t 的标号为vs 时, 终止计算调整量t=s(t);end %继续调整前一段弧上的流fpd=0;if(wf+dvt>=wf0)dvt=wf0-wf;pd=1;end%如果最大流量大于或等于预定的流量值t=n;while(1) %调整过程if(a(s(t),t)>0)f(s(t),t)=f(s(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(a(s(t),t)<0)f(t,s(t))=f(t,s(t))-dvt;end %后向弧调整if(s(t)==1)break;end %当t 的标号为vs 时, 终止调整过程t=s(t);endif(pd)break;end %如果最大流量达到预定的流量值wf=0; for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end;end %计算最大流量zwf=0;for(i=1:n)for(j=1:n)zwf=zwf+b(i,j)*f(i,j);end;end %计算最小费用f %显示最小费用最大流wf %显示最小费用最大流量zwf %显示最小费用, 程序结束。

matlab求最大值

matlab求最大值

matlab求最大值matlab中的的最大值和最小值MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为max 和min,两个函数的调用格式和操作过程类似。

1.求向量的最大值和最小值求一个向量X的最大值的函数有两种调用格式,分别是:(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。

(2) [y,I]=max(X):返回向量X的最大值存入y,最大值的序号存入I,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。

求向量X的最小值的函数是min(X),用法和max(X)完全相同。

例3-1 求向量x的最大值。

命令如下:x=[-43,72,9,16,23,47];y=max(x) %求向量x中的最大值[y,l]=max(x) %求向量x中的最大值及其该元素的位置2.求矩阵的最大值和最小值求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是:(1) max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i 列上的最大值。

(2) [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。

(3) max(A,[],dim):dim取1或2。

dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。

求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。

例3-2 分别求3×4矩阵x中各列和各行元素中的最大值,并求整个矩阵的最大值和最小值。

3.两个向量或矩阵对应元素的比较函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较,调用格式为:(1) U=max(A,B):A,B是两个同型的向量或矩阵,结果U是与A,B 同型的向量或矩阵,U的每个元素等于A,B对应元素的较大者。

(2) U=max(A,n):n是一个标量,结果U是与A同型的向量或矩阵,U的每个元素等于A对应元素和n中的较大者。

实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题教学提纲

实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题教学提纲
end
n=min(ta,n); %将最短路径上的最小允许流量提取出来
end
for i=1:(size(mcr',1)-1)
if a(mcr(i),mcr(i+1))==inf
a(mcr(i+1),mcr(i))=a(mcr(i+1),mcr(i))+n;
else
a(mcr(i),mcr(i+1))=a(mcr(i),mcr(i+1))-n;
if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)
D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);
R(i,j)=R(i,k);
end
end
end
k;
D;
R;
end
M=D(1,n);
3.求解如下网络运输图中的最大流最小费用问题:
图2
打开matlab软件,在COMND WINDOW窗口中输入矩阵程序如下:
n=5;
新图E(f)中不考虑原网络D中各个弧的容量cij.为了使E(f)能比较清楚,一般将长度为]的弧从图E(f)中略去.由可扩充链费用的概念及图E(f)中权的定义可知,在网络D中寻求关于可行流f的最小费用可扩充链,等价于在图E(f)中寻求从发点到收点的最短路.因图E(f)中有负权,所以求E(f)中的最短路需用Floyd算法。
end
end
Mm=Mm+n; %将每次叠代后增加的流量累加,叠代完成时就得到最大流量
for i=1:size(a,1)
for j=1:size(a',1)
if i~=j&a(i,j)~=inf
if a(i,j)==A(i,j) %零流弧
c(j,i)=inf;

matlab最大流算法

matlab最大流算法

matlab最大流算法摘要:一、最大流算法简介1.最大流问题的定义2.最大流算法的基本原理二、MATLAB 中的最大流算法1.MATLAB 中最大流算法的实现a.网络数据的表示b.最大流算法的实现c.结果的输出与分析三、最大流算法在MATLAB 中的实际应用1.应用背景与需求2.最大流算法的具体应用a.网络流量优化b.网络资源分配c.其他应用场景四、MATLAB 中最大流算法的优缺点分析1.优点a.高效的计算能力b.灵活的图形界面c.丰富的函数库2.缺点a.参数设置不够灵活b.算法实现不够通用c.需要较高的编程能力正文:一、最大流算法简介在网络分析中,最大流问题是一个经典的问题。

给定一个有向图G=(V,E),其中每条边(u, v) 都具有非负容量c(u, v)。

我们需要找到从源节点s 到汇节点t 的一条路径,使得该路径上的流量最大。

这就是最大流问题。

最大流算法是解决这个问题的有效方法。

最大流算法的基本原理是沿边进行松弛操作,并更新边上的流量。

当所有边的流量都达到最大值时,算法结束。

在实际应用中,最大流算法可以用于网络流量优化、网络资源分配等问题。

二、MATLAB 中的最大流算法MATLAB 提供了丰富的函数库,可以方便地实现最大流算法。

首先,我们需要用MATLAB 表示网络数据。

网络数据包括节点、边和容量信息。

我们可以用邻接矩阵或弧表来表示网络数据。

接下来,我们可以使用MATLAB 中的最大流算法求解最大流问题。

MATLAB 提供了`fmincon`函数,可以用于求解线性规划问题。

我们可以将最大流问题转化为线性规划问题,并使用`fmincon`函数求解。

最后,我们可以使用MATLAB 的图形界面功能,绘制网络图和最大流路径。

这样可以直观地展示最大流问题的解。

三、最大流算法在MATLAB 中的实际应用MATLAB 中的最大流算法可以应用于各种实际问题。

例如,在网络流量优化中,我们可以根据网络结构和流量需求,求解最大流问题,以实现流量的合理分配。

实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题

实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题

北京联合大学实验报告项目名称: 运筹学专题实验报告学院: 自动化专业:物流工程班级: 1201B 学号:2012100358081 姓名:管水城成绩:2015 年 5 月 6 日实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题一、实验目的:(1)使学生在程序设计方面得到进一步的训练;,学习Matlab语言进行程序设计求解最大流最小费用问题。

二、实验用仪器设备、器材或软件环境计算机,Matlab R2006a三、算法步骤、计算框图、计算程序等1.最小费用最大流问题的概念。

在网络D(V,A)中,对应每条弧(vi,vj)IA,规定其容量限制为cij(cij\0),单位流量通过弧(vi,vj)的费用为dij(dij\0),求从发点到收点的最大流f,使得流量的总费用d(f)为最小,即mind(f)=E(vi,vj)IA2。

求解原理。

若f是流值为W的所有可行流中费用最小者,而P是关于f的所有可扩充链中费用最小的可扩充链,沿P以E调整f得到可行流fc,则fc是流值为(W+E)的可行流中的最小费用流.根据这个结论,如果已知f是流值为W的最小费用流,则关键是要求出关于f 的最小费用的可扩充链。

为此,需要在原网络D的基础上构造一个新的赋权有向图E(f),使其顶点与D的顶点相同,且将D中每条弧(vi,vj)均变成两个方向相反的弧(vi,vj)和(vj,vi)1新图E(f)中各弧的权值与f中弧的权值有密切关系,图E(f)中各弧的权值定义为:新图E(f)中不考虑原网络D中各个弧的容量cij。

为了使E(f)能比较清楚,一般将长度为]的弧从图E(f)中略去.由可扩充链费用的概念及图E(f)中权的定义可知,在网络D中寻求关于可行流f的最小费用可扩充链,等价于在图E(f)中寻求从发点到收点的最短路.因图E(f)中有负权,所以求E(f)中的最短路需用Floyd算法。

1.最小费用流算法的框图描述。

图一2.计算最小费用最大流MATLAB源代码,文件名为mp_mc.mfunction[Mm,mc,Mmr]=mp_mc(a,c)A=a; %各路径最大承载流量矩阵C=c; %各路径花费矩阵Mm=0; %初始可行流设为零mc=0; %最小花费变量mcr=0;mrd=0;n=0;while mrd~=inf %一直叠代到以花费为权值找不到最短路径for i=1:(size(mcr’,1)—1)if a(mcr(i),mcr(i+1))==infta=A(mcr(i+1),mcr(i))—a(mcr(i+1),mcr(i)); elseta=a(mcr(i),mcr(i+1));endn=min(ta,n);%将最短路径上的最小允许流量提取出来endfor i=1:(size(mcr’,1)-1)if a(mcr(i),mcr(i+1))==infa(mcr(i+1),mcr(i))=a(mcr(i+1),mcr(i))+n;elsea(mcr(i),mcr(i+1))=a(mcr(i),mcr(i+1))—n;endendMm=Mm+n;%将每次叠代后增加的流量累加,叠代完成时就得到最大流量 for i=1:size(a,1)for j=1:size(a’,1)if i~=j&a(i,j)~=infif a(i,j)==A(i,j) %零流弧c(j,i)=inf;c(i,j)=C(i,j);elseif a(i,j)==0 %饱合弧c(i,j)=inf;c(j,i)=C(j,i);elseif a(i,j)~=0 %非饱合弧c(j,i)=C(j,i);c(i,j)=C(i,j);endendendend[mcr,mrd]=floyd_mr(c) %进行叠代,得到以花费为权值的最短路径矩阵(mcr)和数值(mrd)n=inf;end%下面是计算最小花费的数值for i=1:size(A,1)for j=1:siz e(A’,1)if A(i,j)==infA(i,j)=0;endif a(i,j)==infa(i,j)=0;endendendMmr=A—a; %将剩余空闲的流量减掉就得到了路径上的实际流量,行列交点处的非零数值就是两点间路径的实际流量for i=1:size(Mmr,1)for j=1:size(Mmr’,1)if Mmr(i,j)~=0mc=mc+Mmr(i,j)*C(i,j);%最小花费为累加各条路径实际流量与其单位流量花费的乘积endendend利用福得算法计算最短路径MATLAB源代码,文件名为floyd_mr。

matlab最大流算法 -回复

matlab最大流算法 -回复

matlab最大流算法-回复Matlab最大流算法:一步一步回答引言:最大流问题是图论中的一个经典问题,它涉及在一个有向图中找到从源点到汇点的最大流量。

在实际中有很多应用,例如网络流量、物流调度等。

本文将介绍如何使用Matlab编程环境解决最大流问题。

第一步:图的表示要解决最大流问题,首先需要将问题转化为图的表示形式。

所有的有向边都有一个容量值,表示通过这条边的最大流量。

在Matlab中,可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。

本文以邻接矩阵为例进行说明。

具体步骤如下:1.创建一个n x n的矩阵G,其中n为节点个数。

2.将源点与汇点之间的边容量填入矩阵G中。

3.将其他边的容量填入矩阵G中。

如果存在一条从节点i到节点j的边,则G(i,j)的值为这条边的容量,否则为0。

第二步:Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是解决最大流问题的经典算法之一。

它基于增广路的概念,通过不断增加流量来找到最大流。

让我们一步一步来看如何使用Matlab实现这个算法。

具体步骤如下:1.初始化一个与矩阵G同样大小的矩阵F,用于记录当前流量。

2.设置初始流量为0,即F(i,j) = 0。

3.找到一条从源点到汇点的增广路。

可以使用深度优先搜索或广度优先搜索算法来实现。

4.计算增广路上的最小剩余容量。

即在增广路上找到最小的边容量。

5.更新当前流量。

将增广路上的边的流量加上最小剩余容量。

6.重复步骤3到5,直到不存在增广路为止。

7.输出当前流量即为最大流。

第三步:使用Matlab实现在Matlab中,我们可以使用以下代码实现Ford-Fulkerson算法。

matlabfunction maxFlow = FordFulkerson(G, source, sink)Step 1: Initialize the flow matrix FF = zeros(size(G));Step 2: Set initial flow to 0flow = 0;Step 3: Find an augmenting path from source to sinkpath = findAugmentingPath(G, F, source, sink);Step 7: Repeat steps 3-6 until there is no augmenting path while ~isempty(path)Step 4: Calculate the minimum residual capacity on the augmenting pathminCapacity = calculateMinCapacity(G, F, path);Step 5: Update the flow matrixF = updateFlow(G, F, path, minCapacity);Step 6: Increase the total flow by the minimum capacityflow = flow + minCapacity;Find another augmenting pathpath = findAugmentingPath(G, F, source, sink);endThe maximum flow is the total flowmaxFlow = flow;在上述代码中,我们定义了四个辅助函数:`findAugmentingPath`,`calculateMinCapacity`,`updateFlow`和`findAugmentingPath`,用于实现Ford-Fulkerson算法的相关操作。

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法随着社会信息化的不断发展,网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而网络的流量管理对于网络的高效运行至关重要。

在网络流领域中,最大流最小割问题是一种经典且重要的问题,它在图论和算法设计领域都具有广泛的应用。

在本文中,我们将介绍MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法。

一、网络流与最大流最小割问题简介网络流问题是指在网络中有一定容量限制的边上,如何使得网络中的流量达到最大的问题。

最大流最小割问题则是网络流问题的一个特殊情况,其中要求找到一个最小割,使得割后网络中的流量达到最大。

通常情况下,网络流问题常常以有向图的形式表示,每条边上都被赋予了一个容量,并存在一个源点和一个汇点。

二、MATLAB中的网络流包在MATLAB中,有许多优秀的网络流包可以用来求解网络流与最大流最小割问题。

其中,最为常用的是Network Flow Toolbox和Combinatorial Optimization Toolbox。

这两个包提供了一系列的函数和算法,可以帮助我们解决各种类型的网络流问题。

三、网络流与最大流最小割问题的建模与求解在使用MATLAB解决网络流与最大流最小割问题之前,首先我们需要进行问题的建模。

通常情况下,我们需要确定图的结构、边的容量和源点与汇点的位置。

在建模完成后,我们可以使用MATLAB中的网络流包提供的函数进行求解。

1. 使用Network Flow Toolbox求解网络流问题Network Flow Toolbox是MATLAB中一个常用的网络流包,它提供了一系列函数用于求解网络流与最大流最小割问题。

其中最常用的函数是maxflow函数,它可以用来计算网络中的最大流。

首先,我们需要使用网络流对象来表示图结构。

在建立网络流对象后,我们可以使用addnode函数向图中添加节点,使用addedge函数向图中添加边。

同时,我们可以使用setcaps函数来指定边的容量。

matlab、lingo程序代码20-最大流问题

matlab、lingo程序代码20-最大流问题

matlab、lingo程序代码20-最⼤流问题最⼤流问题例17⽤Ford-Fulkerson算法计算如图6⽹络中的最⼤流,每条弧上的两个数字分别表⽰容量和当前流量。

图6最⼤流问题解编写程序如下:clc,clearu(1,2)=1;u(1,3)=1;u(1,4)=2;u(2,3)=1;u(2,5)=2;u(3,5)=1;u(4,3)=3;u(4,5)=3;f(1,2)=1;f(1,3)=0;f(1,4)=1;f(2,3)=0;f(2,5)=1;f(3,5)=1;f(4,3)=1;f(4,5)=0;n=length(u);list=[];maxf(n)=1;while maxf(n)>0maxf=zeros(1,n);pred=zeros(1,n);list=1;record=list;maxf(1)=inf;%list是未检查邻接点的标号点,record是已标号点while(~isempty(list))&(maxf(n)==0)flag=list(1);list(1)=[];label1=find(u(flag,:)-f(flag,:));label1=setdiff(label1,record);list=union(list,label1);pred(label1)=flag;maxf(label1)=min(maxf(flag),u(flag,label1)...-f(flag,label1));record=union(record,label1);label2=find(f(:,flag));label2=label2';label2=setdiff(label2,record);list=union(list,label2);pred(label2)=-flag;maxf(label2)=min(maxf(flag),f(label2,flag));record=union(record,label2);endif maxf(n)>0v2=n;v1=pred(v2);while v2~=1if v1>0f(v1,v2)=f(v1,v2)+maxf(n);elsev1=abs(v1);f(v2,v1)=f(v2,v1)-maxf(n);endv2=v1;v1=pred(v2);endendendf最⼤流问题例18现需要将城市s的⽯油通过管道运送到城市t,中间有4个中转站321,,v v v和4v,城市与中转站的连接以及管道的容量如图7所⽰,求从城市s到城市t的最⼤流。

matlab最大流算法

matlab最大流算法

matlab最大流算法Matlab 最大流算法最大流算法是图论中一种经典的算法,用于在带有容量限制的有向图中找到一条最大流的路径。

Matlab(Matrix Laboratory)是一个高级的计算机编程语言和环境,广泛应用于数值计算、数据分析和科学计算领域。

在本文章中,我们将探讨如何使用Matlab实现最大流算法,以及该算法的一些理论背景和应用场景。

1. 理论背景最大流算法是解决最大网络流问题的一种经典方法。

最大网络流是指一个带有容量限制的有向图,其中有一个源点和一个汇点。

边代表流量的传输,每条边有一个容量限制,表示该边能够传输的最大流量。

最大网络流问题的目标是找到一条从源点到汇点的路径,使得整个网络中通过的流量最大。

2. 实现步骤在Matlab中实现最大流算法主要涉及以下几个步骤:2.1 构建图结构首先,需要构建一个图结构来表示带有容量限制的有向图。

可以使用Matlab中的graph对象或稀疏矩阵来表示图的邻接关系和边的容量限制。

图的每个顶点对应一个节点,边的容量限制可以用图的邻接矩阵来表示。

2.2 寻找增广路径接下来,需要寻找一条增广路径来将流量增加到最大。

增广路径是指从源点到汇点的一条路径,且路径上的边能够容纳更多的流量。

可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)等算法来寻找增广路径。

2.3 计算剩余网络容量在寻找增广路径的过程中,需要计算每条边以及其反向边的剩余容量。

剩余容量是指当前边还能够容纳的额外流量。

可以通过减去已经通过的流量来计算剩余容量。

2.4 更新流量一旦找到增广路径,就可以更新流量。

根据路径上每条边的剩余容量以及路径上的最小剩余容量,可以确定增加的流量值。

通过更新路径上边的流量来达到最大流值。

2.5 重复以上步骤重复以上步骤,直到无法找到增广路径为止。

最终,会得到一条从源点到汇点的最大流路径和对应的最大流值。

3. 应用场景最大流算法在实际生活中有广泛的应用场景。

matlab最大流算法

matlab最大流算法

matlab最大流算法【实用版】目录一、什么是最大流问题二、最大流问题的算法种类三、用 MATLAB 实现最大流问题的方法四、总结正文一、什么是最大流问题最大流问题(Maximum Flow Problem)是一个在图论中常见的问题,它的目标是在给定有向图中找到从源节点(source node)到汇节点(sink node)的最大流量。

在这个问题中,源节点是工厂,汇节点是客户,而图中的边表示了工厂到客户的运输路线,每条边的容量表示了这条路线的运输能力。

因此,最大流问题实际上是寻找图中从源节点到汇节点的容量最大的路径。

二、最大流问题的算法种类针对最大流问题,有很多不同的算法,其中较为著名的有Ford-Fulkerson 算法、Edmonds-Karp 算法和 Dinic 算法。

这些算法在解决最大流问题的效率和方法上各有不同,但它们的核心思想都是寻找增广路径(augmenting path)。

1.Ford-Fulkerson 算法:该算法是一种贪心算法,通过不断寻找增广路径来增大流量。

其基本思想是从源节点开始,沿着当前流量最大的路径进行扩展,直到无法扩展为止。

然后回溯到前一个节点,继续寻找增广路径。

该算法的时间复杂度为 O(nm),其中 n 表示节点数,m 表示边数。

2.Edmonds-Karp 算法:该算法是一种动态规划算法,通过计算每一条边的增广容量来寻找增广路径。

其基本思想是将原始图复制一份,然后对每一条边进行处理,计算出该边的增广容量。

接着根据增广容量进行路径压缩,直到无法压缩为止。

该算法的时间复杂度为 O(nm)。

3.Dinic 算法:该算法也是一种动态规划算法,与 Edmonds-Karp 算法类似,但它是从汇节点开始计算增广容量,然后进行路径压缩。

该算法的时间复杂度也为 O(nm)。

三、用 MATLAB 实现最大流问题的方法MATLAB 是一种强大的数学软件,可以用来实现最大流问题。

在MATLAB 中,我们可以使用图论工具箱(Graph Theory Toolbox)来解决最大流问题。

实验三使用matlab求解最小费用最大流算问题

实验三使用matlab求解最小费用最大流算问题
2.求解原理。
若f是流值为W的所有可行流中费用最小者,而P是关于f的所有可扩充链中费用最小的可扩充链,沿P以E调整f得到可行流fc,则fc是流值为(W+E)的可行流中的最小费用流。
根据这个结论,如果已知f是流值为W的最小费用流,则关键是要求出关于f的最小费用的可扩充链.为此,需要在原网络D的基础上构造一个新的赋权有向图E(f),使其顶点与D的顶点相同,且将D中每条弧(vi,vj)均变成两个方向相反的弧(vi,vj)和(vj,vi)1新图E(f)中各弧的权值与f中弧的权值有密切关系,图E(f)中各弧的权值定义为:
end
n=min(ta,n); %将最短路径上的最小允许流量提取出来
end
for i=1:(size(mcr',1)-1)
if a(mcr(i),mcr(i+1))==inf
a(mcr(i+1),mcr(i))=a(mcr(i+1),mcr(i))+n;
else
a(mcr(i),mcr(i+1))=a(mcr(i),mcr(i+1))-n;
北京联合大学
实验报告
项目名称:运筹学专题实验报告
学 院:自动化专 业:物流工程
班 级:1201B学 号:21
姓 名:管水城成 绩:
2015年5月6日
实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题
一、实验目的:
(1)使学生在程序设计方面得到进一步的训练;,学习Matlab语言进行程序设计求解最大流最小费用问题。
C=[0 10 8 0 0;0 0 0 2 7;0 5 0 10 0;0 0 0 0 4;0 0 0 0 0]
b=[0 4 1 0 0;0 0 0 6 1;0 2 0 3 0;0 0 0 0 2;0 0 0 0 0]

MATLAB数学建模估计水塔的水流量问题

MATLAB数学建模估计水塔的水流量问题

估计水塔的水流量自动化12K2 许杨旸摘要:在估计某地区的用水速度与日总用水量的时候,在已知某时间t下的水位h,以及水塔直径,求出t时刻的水体积,由于没有具体函数,故用差商方法近似求出水体积对时间t的导数即用水速度,再利用三样条插值方法求出不同时刻的用水速度。

最终,通过数值积分方法求出日用水总量I。

符号及含义:t:时刻;h:水位高度;D:水塔直径;V:水体积;dV:水流速度;I:日用水总量。

一、提出问题某地区用水管理机构需要对居民的用水速度(单位时间的用水量) 与日总用水量进行估计。

现有一居民区,其自来水就是由一个圆柱形水塔提供,水塔高12、2m,塔的直径为17、4m。

水塔就是由水泵根据水塔中的水位自动加水,一般水泵每天工作两次,按照设计,当水塔中的水位降至最低水位,约8、2m时,水泵自动启动加水;当水位升高到最高水位,约10、8m时,水泵停止工作。

表2给出的就是某一天的测量数据,测量了28个时刻的数据,但由于水泵正向水塔供水,有三个时刻无法测到水位(表中用—表示),试建立数学模型,来估计居民的用水速度与日用水量。

时刻19、959 20、839 22、015 22、958 23、880 24、986 25、908(t)/h水位8、433 8、220 ——10、820 10、591 10、354 10、180(t)/m二、求解问题1、水塔中的水体积计算求解的问题的关键就是求解出用水的速度,即单位时间内的用水体积,由于水塔可以近似成圆柱体,所以水塔的体积V可近似成:式中D为水塔直径D=17、4m,h为水位高度。

其中,在三个无法得到水位的时刻,其水位高度用一个负数表示,即该时刻水位为负值,显然现实当中无法出现这样的情况,现在我们用-1表示其水位。

现在开始计算水塔的体积:输入t=[0 0、921 1、843 2、949 3、871 4、978 5、900 、、、7、006 7、928 8、967 9、981 10、925 10、954 12、032 、、、12、954 13、875 14、982 15、903 16、826 17、931 19、037 、、、19、959 20、839 22、015 22、958 23、880 24、986 25、908];h=[9、677 9、479 9、308 9、125 8、982 8、814 8、686 、、、8、525 8、388 8、220 -1 -1 10、820 10、500 、、、10、210 9、936 9、653 9、409 9、180 8、921 8、662 、、、8、433 8、220 -1 10、820 10、591 10、354 10、180];D=17、4;V=pi/4*D^2*h;最终求得V= [2、3011 2、2540 2、2133 2、1698 2、1358 2、0959 2、0654 2、0271 1、9946 1、9546 -0、2378 -0、2378 2、5729 2、4968 2、4278 2、3627 2、2954 2、2373 2、1829 2、1213 2、0597 2、0053 1、9546 -0、2378 2、5729 2、5184 2、4620 2、4207]。

最小费用最大流问题matlab程序

最小费用最大流问题matlab程序

最小费用最大流问题m a t l a b程序下面的最小费用最大流算法采用的是“基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法”,其基本思路为:把各条弧上单位流量的费用看成某种长度,用Floyd求最短路的方法确定一条自V1至Vn的最短路;再将这条最短路作为可扩充路,用求解最大流问题的方法将其上的流量增至最大可能值;而这条最短路上的流量增加后,其上各条弧的单位流量的费用要重新确定,如此多次迭代,最终得到最小费用最大流。

本源码由GreenSim团队原创,转载请注明function [f,MinCost,MaxFlow]=MinimumCostFlow(a,c,V,s,t)%%MinimumCostFlow.m% 最小费用最大流算法通用Matlab函数%% 基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法% GreenSim团队原创作品,转载请注明%% 输入参数列表% a 单位流量的费用矩阵% c 链路容量矩阵% V 最大流的预设值,可为无穷大% s 源节点% t 目的节点%% 输出参数列表% f 链路流量矩阵% MinCost 最小费用% MaxFlow 最大流量%% 第一步:初始化N=size(a,1);%节点数目f=zeros(N,N);%流量矩阵,初始时为零流MaxFlow=sum(f(s,:));%最大流量,初始时也为零flag=zeros(N,N);%真实的前向边应该被记住for i=1:Nfor j=1:Nif i~=j&&c(i,j)~=0flag(i,j)=1;%前向边标记flag(j,i)=-1;%反向边标记endif a(i,j)==infa(i,j)=BV;w(i,j)=BV;%为提高程序的稳健性,以一个有限大数取代无穷大endendendif L(end)<BVRE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在elseRE=0;end%% 第二步:迭代过程while RE==1&&MaxFlow<=V%停止条件为达到最大流的预设值或者没有从s到t的最短路%以下为更新网络结构MinCost1=sum(sum(f.*a));MaxFlow1=sum(f(s,:));f1=f;TS=length(R)-1;%路径经过的跳数LY=zeros(1,TS);%流量裕度for i=1:TSLY(i)=c(R(i),R(i+1));endmaxLY=min(LY);%流量裕度的最小值,也即最大能够增加的流量for i=1:TSu=R(i);v=R(i+1);if flag(u,v)==1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为前向边且是非饱和边时f(u,v)=f(u,v)+maxLY;%记录流量值w(u,v)=a(u,v);%更新权重值c(v,u)=c(v,u)+maxLY;%反向链路的流量裕度更新elseif flag(u,v)==1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为前向边且是饱和边时w(u,v)=BV;%更新权重值c(u,v)=c(u,v)-maxLY;%更新流量裕度值w(v,u)=-a(u,v);%反向链路权重更新elseif flag(u,v)==-1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为反向边且是非饱和边时w(v,u)=a(v,u);c(v,u)=c(v,u)+maxLY;w(u,v)=-a(v,u);elseif flag(u,v)==-1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为反向边且是饱和边时w(v,u)=a(v,u);c(u,v)=c(u,v)-maxLY;w(u,v)=BV;elseendendMaxFlow2=sum(f(s,:));MinCost2=sum(sum(f.*a));if MaxFlow2<=VMaxFlow=MaxFlow2;MinCost=MinCost2;[L,R]=FLOYD(w,s,t);elsef=f1+prop*(f-f1);MaxFlow=V;MinCost=MinCost1+prop*(MinCost2-MinCost1);returnendif L(end)<BVRE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在 elseRE=0;endendfunction [L,R]=FLOYD(w,s,t)n=size(w,1);D=w;path=zeros(n,n);%以下是标准floyd算法for i=1:nfor j=1:nif D(i,j)~=infpath(i,j)=j;endendendfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);path(i,j)=path(i,k);endendendendL=zeros(0,0);R=s;while 1if s==tL=fliplr(L);L=[0,L];returnendL=[L,D(s,t)];R=[R,path(s,t)];s=path(s,t);end。

matlab 湍流最大值

matlab 湍流最大值

matlab 湍流最大值【最新版】目录1.Matlab 湍流最大值概述2.湍流最大值的计算方法3.Matlab 在湍流最大值计算中的应用4.总结正文一、Matlab 湍流最大值概述湍流最大值是指在湍流过程中,某一时刻流体速度达到的最大值。

在流体力学研究中,湍流最大值的分析对于了解流体运动特性及设计流体传动系统具有重要意义。

Matlab 作为一种强大的科学计算软件,能够提供多种数学运算和数据处理功能,为湍流最大值的计算和分析提供了便捷手段。

二、湍流最大值的计算方法湍流最大值的计算通常采用以下方法:1.直接测量法:通过测量流体速度 - 时间曲线上的最大值,得到湍流最大值。

2.间接计算法:根据流体运动的统计特性,如均值、方差等参数,利用公式计算湍流最大值。

三、Matlab 在湍流最大值计算中的应用Matlab 中提供了丰富的函数和工具箱用于处理流体力学问题。

在计算湍流最大值时,可以利用 Matlab 的以下功能:1.读取数据:使用 Matlab 的文件读取函数,如 readtable、readmatrix 等,将流体速度 - 时间曲线数据导入到 Matlab 中。

2.数据处理:利用 Matlab 的数学运算和数据处理功能,如 mean、std、max 等,计算流体速度的均值、方差和最大值。

3.绘图分析:使用 Matlab 的绘图功能,如 plot、histogram 等,绘制流体速度 - 时间曲线和湍流最大值分布图,直观地分析湍流最大值的特性。

4.湍流模型:利用 Matlab 中的湍流模型函数,如 k-ε模型、k-ω模型等,对湍流进行建模和仿真,进一步分析湍流最大值的特性。

四、总结Matlab 作为一种功能强大的科学计算软件,在湍流最大值计算中发挥着重要作用。

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最大流算法
算法思想:最大流问题实际上是求一可行流{fij},使得v(f达到最大。若给了一个可行流f,只要判断N中有无关于f的增广路径,如果有增广路径,改进f, 得到一个流量增大的新的可行流;如果没有增广路径,则得到最大流。
1.寻求最大流的标号法(Ford,Fulkerson)
从一个可行流(一般取零流)开始,不断进行以下的标号过程与调整过程,直到找不到关于f的可增广路径为止。
S=zeros(m,1); %S的初始化 (进入S集的点为1)
S(x)=1; %根据本题已知的初始化
P(x)=0; lmd(x)=0;
k=x;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 计算 P
if R(i,1)~=1&&R(i,2)~=n;
A(i,2)=R(i,4);
else
A(i,2)=0;
end
end
r=1;
for i=1:n
for j=1:k
if (A(j,1)~=0)&&(B(j,1)==i)
P(d)=mi;
T(d)=inf; %为了避免同样的数字出现两次.
k=d;
S(d)=1;
end
end
if lmd(y)==inf
foot=inf;
h=lmd(h);
end
pace=foot;
for i=1:length(foot)
foot(1,i)=pace(1,length(foot)+1-i); Nhomakorabeaend
return ;
end
foot(1)=y;
g=2; h=y;
while(1)
if h==x
break;
end
foot(g)=lmd(h);
g=g+1;
r2=find(B(:,2)==PP(1,1));
rr=intersect(r1,r2);
tt=-1;
end
VV(i,:)=rr;
TT(i,:)=tt;
end
for i=1:size(VV,1)
if TT(i)==1
主程序
function R=maxliu(R)
while(1)
VV=zengguang(R);
if VV==inf return ;end
R(VV(:,1),4)=R(VV(:,1),4)+VV(:,2)*min(VV(:,3));
end
接着,清除所有标号,对新的可行流f’,重新进入标号过程。
求解最大流问题的matlab程序.(2007-05-22 19:41:06)转载标签: 最大流问题matlab
调用方式:需要将图抽象成矩阵,抽象方法:(i,j,c,f) i---箭尾点,j---箭头点,c---v(i,j)的容量,f---v(i,j)的流量.
(1)标号过程
在这个过程中,网络中的点分为已标号点和未标号点,已标号点又分为已检查和未检查两种。每个标号点的标号信息表示两个 部分:第一标号表明它的标号从哪一点得到的,以便从vt开始反向追踪找出也增广路径;第二标号是为了表示该顶点是否已检查过。
标号开始时,给vs标上(s,0),这时vs是标号但末检查的点,其余都是未标号的点,记为(0,0)。
if T(pp)>(P(k)+v(k,pp))
T(pp)=(P(k)+v(k,pp));
lmd(pp)=k;
end
end
end
外部函数1,求图R的增广矩阵
function VV=zengguang(R) %求最短的增广链,要求标号,起点为1,终点为最大
k=size(R,1);
n=max(R(:,2));
B=R(:,1:2);
for i=1:k;
A(i,1)=R(i,3)-R(i,4);
若所有标号都已检查过去,而标号过程进行不下去时,则算法结束,这时的可行流就是最大流。
(2)调整过程
从vt点开始,通过每个点的第一个标号,反向追踪,可找出增广路径P。例如设vt的第一标号为vk(或-vk),则弧(vk,vt)(或 相应地(vt,vk))是p上弧。接下来检查vk的第一标号,若为vi(或-vi),则找到(vi,vk)(或相应地(vk,vi))。再检查vi的第一 标号,依此类推,直到vs为止。这时整个增广路径就找到了。在上述找增广路径的同时计算Q:
PP=[Q(1,i),Q(1,i+1)];
r1=find(B(:,1)==PP(1,1));
r2=find(B(:,2)==PP(1,2));
rr=intersect(r1,r2);
tt=1;
if isempty(rr)
r1=find(B(:,1)==PP(1,2));
取一个标号而未检查的点vi,对于一切未标号的点vj:
A.对于弧(vi,vj),若fij<cij,则给vj标号(vi,0),这时,vj点成为标号而未检查的点。
B.对于弧(vi,vj),若fji>0,则给vj标号(-vi,0),这时,vj点成为标号而未检查的点。
于是vi成为标号且已检查的点,将它的第二个标号记为1。重复上述步骤,一旦vt被标上号,表明得到一条从vi到vt的增广路径p,转入调整过程。
while(1)
a=find(S==0);
aa=find(S==1);
if size(aa,1)==m
break;
end
for j=1:size(a,1)
pp=a(j,1);
if v(k,pp)~=0
mi=min(T(a));
if mi==inf
break;
else
d=find(T==mi);
d=d(1);
V(r,:)=[i,B(j,2)];
r=r+1;
end
if (A(j,2)~=0)&&(B(j,2)==i)
V(r,:)=[i,B(j,1)];
r=r+1;
end
end
end
AA(i,1)=A(VV(i,1),1) ;
end
if TT(i)==-1
AA(i,1)=A(VV(i,1),2) ;
end
end
VV(:,2)=TT;
VV(:,3)=AA;
外部函数2,dijkstra方法求最段路.
P=zeros(n,n);
for i=1:size(V,1)
P(V(i,1),V(i,2))=1;
end
Q=dijkstra(P,1,n);
if Q==inf VV=inf; return; end
for i=1:length(Q)-1,
Q=min{min(cij-fij),minf*ij}
对流f进行如下的修改:
f'ij = fij+Q (vi,vj)∈ P的前向弧的集合
f'ij = fij-Q (vi,vj)∈ P的后向弧的集合
f'ij = f*ij (vi,vj)不属于P的集合
function foot=dijkstra(v,x,y) %正权数
m=size(v,1);
T=zeros(m,1); %T的初始化 inf
T=T.^-1;
lmd=T; %lmd的初始化 inf
P=T; %P的初始化 inf
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