05-2图与网络分析(5)
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信息检索概论05-2CNKI
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2)中国博士学位论文全文数据库
China Doctoral Dissertations Full-text Database(CDFD) • 该库是目前国内相关资源最完备、高质 量、连续动态更新的中国博士学位论文 全文数据库。收录全国985、211工程等 重点高校,中国科学院、社会科学院等 研究院所的博士学位论文。截止2012年 3月,收录来自397家博士培养单位的博 士学位论文全文文献 19.4万多篇。
1
CNKI概述
2 CNKI数据库检索指南
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中国知识资源总库(CNKI)
安徽工业大学图书馆信息检索教研室
5.2 中国知识资源总库—CNKI
• • • • • • • • • 5.2.1 CNKI概述 新平台 /kns/default.htm 老平台 /index.htm 十大专辑 主要数据库 5.2.2 KDN知识发现网络平台暨KNS60简介 5.2.3 CNKI数据库检索指南 5.2.4 其它常用功能 5.2.5 个性化定制服务
安徽工业大学图书馆信息检索教研室
5.2.1 CNKI概述
• 《中国知识资源总库》是一个大型动态知识库、 知识服务平台和数字化学习平台。目前,《总库》 拥有国内9000多种期刊、620多家博士培养单位优 秀博硕士学位论文、73万篇全国二级以上学会/协 会的重要会议论文、700多种报纸、2000余种年鉴、 3000余种工具书、标准、专利、科技成果、政府 文件、互联网信息汇总以及国内外上千个各类加 盟数据库等知识资源。 • 《总库》中数据库的种类不断增加,数据库中的 内容每日更新,每日新增数据上万条。
• 智能检索、复合排序
•
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2)中国博士学位论文全文数据库
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1
CNKI概述
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5.2 中国知识资源总库—CNKI
• • • • • • • • • 5.2.1 CNKI概述 新平台 /kns/default.htm 老平台 /index.htm 十大专辑 主要数据库 5.2.2 KDN知识发现网络平台暨KNS60简介 5.2.3 CNKI数据库检索指南 5.2.4 其它常用功能 5.2.5 个性化定制服务
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5.2.1 CNKI概述
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• 智能检索、复合排序
05第5讲 图论模型
1, 当从vi 到v j的边在树中, xij 0, 当从vi 到v j的边不在树中.
4
目标函数是使得 z wij xij 最小化。
i 1 j 1
n
n
约束条件分成如下 4 类: (1)根 v1 至少有一条边连接到其他的顶点,
v1
4 2 4 5 3
v2
1 3 4 4 2
v3
v1
1
v8
1
v0
1
v4
1
v8
v7
2
v2 1
v0
1
v3 1 v4 v5
5
v7
2 v6 (a)
5
v5
2 3
v6
2
图 5.4 生成的最小生成树
v0 , v1 ,
求最小生成树的 Kruskal 算法的 MATLAB 程序如下(用 MATLAB 计算时,顶点 : , v8 分别编号为 1, 2, ,9 ) clc, clear a=zeros(9); a(1,[2:9])=[2 1 3 4 4 2 5 4]; a(2,[3 9])=[4 1]; a(3,4)=1; a(4,5)=1; a(5,6)=5; a(6,7)=2; a(7,8)=3; a(8,9)=5; a=a'; %转成 MATLAB 需要的下三角元素 a=sparse(a); %转换为稀疏矩阵 b=graphminspantree(a,'Method','Kruskal') %注意要写 Kruskal 算法,否则使用 Prim 算法 L=sum(sum(b)) %求最小生成树的权重 view(biograph(b,[],'ShowArrows','off','ShowWeights','on')) %画最小生成树,
4
目标函数是使得 z wij xij 最小化。
i 1 j 1
n
n
约束条件分成如下 4 类: (1)根 v1 至少有一条边连接到其他的顶点,
v1
4 2 4 5 3
v2
1 3 4 4 2
v3
v1
1
v8
1
v0
1
v4
1
v8
v7
2
v2 1
v0
1
v3 1 v4 v5
5
v7
2 v6 (a)
5
v5
2 3
v6
2
图 5.4 生成的最小生成树
v0 , v1 ,
求最小生成树的 Kruskal 算法的 MATLAB 程序如下(用 MATLAB 计算时,顶点 : , v8 分别编号为 1, 2, ,9 ) clc, clear a=zeros(9); a(1,[2:9])=[2 1 3 4 4 2 5 4]; a(2,[3 9])=[4 1]; a(3,4)=1; a(4,5)=1; a(5,6)=5; a(6,7)=2; a(7,8)=3; a(8,9)=5; a=a'; %转成 MATLAB 需要的下三角元素 a=sparse(a); %转换为稀疏矩阵 b=graphminspantree(a,'Method','Kruskal') %注意要写 Kruskal 算法,否则使用 Prim 算法 L=sum(sum(b)) %求最小生成树的权重 view(biograph(b,[],'ShowArrows','off','ShowWeights','on')) %画最小生成树,
运筹学第八章--图与网络分析-胡运权
运筹学
赵明霞山西大学经济与管理学院
2
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念 树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
3
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
例8-9
28
基本步骤标号T(j)→P(j)
29
2017/10/26
30
最长路问题例8-10(7-9)设某台新设备的年效益及年均维修费、更新净费用如表。试确定今后5年内的更新策略,使总收益最大。
役龄项目
0
1
2
3
4
5
效益vk(t)
5
4.5
4
3.75
3
2.5
14
15
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
16
第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
图8-4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。
7
G=(V,E)关联边(m):ei端(顶)点(n):vi, vj点相邻(同一条边): v1, v3边相邻(同一个端点):e2, e3环:e1多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
9
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
10
次(d):结点的关联边数目d(v3)=4,偶点d(v2)=3,奇点d(v1)=4d(v4)=1,悬挂点e6, 悬挂边d(v5)=0,孤立点
(一)线性(整数)规划法
赵明霞山西大学经济与管理学院
2
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念 树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
3
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
例8-9
28
基本步骤标号T(j)→P(j)
29
2017/10/26
30
最长路问题例8-10(7-9)设某台新设备的年效益及年均维修费、更新净费用如表。试确定今后5年内的更新策略,使总收益最大。
役龄项目
0
1
2
3
4
5
效益vk(t)
5
4.5
4
3.75
3
2.5
14
15
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
16
第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
图8-4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。
7
G=(V,E)关联边(m):ei端(顶)点(n):vi, vj点相邻(同一条边): v1, v3边相邻(同一个端点):e2, e3环:e1多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
9
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
10
次(d):结点的关联边数目d(v3)=4,偶点d(v2)=3,奇点d(v1)=4d(v4)=1,悬挂点e6, 悬挂边d(v5)=0,孤立点
(一)线性(整数)规划法
图与网络分析
end;
例 1 中 1 到 7 点的最短路是 1-2-5-7
查伴随矩阵 E 的第一行
1234567
10020255 19
hw
小结
• 最短路有广泛的应用 (P176案例) • 最短路的多种形式:无向图,有向图无循环圈,有向
图,混合图,无负边权,有负边权,有负回路,k-最 短路等 • 当存在负权值边时,Floyd算法比Dijkstra算法效率高, 且程序极简单。但Dijkstra算法灵活 • 若图是前向的,则Dijkstra算法也可以求两点间最长路 • 一般情况下,两点间最长路是 NP-complete,但最短 路是 P算法 • 两点间k-最短路:分为边不相交的和边相交的 求边不相交的k-最短路非常容易:先求最短路,将该 最短路中的边从网路删去,再用Dijkstra算法可求次最 短路,以此类推
hw
6.1.4 链,圈,路径,回路,连通图
• 走过图中所有边且每条边仅走一次的闭行走称为欧拉 回路
定理 2:偶图一定存在欧拉回路(一笔画定理) 6.1.4 连通图,子图,成分
• 设有两个图 G1(V1, E1), G2(V2, E2), 若V2 V1, E2 E1, 则 G2 是 G1 的子图
• 无向图中,若任意两点间至少存在一条路径,则称为 连通图(connected graph),否则为非连通图( disconnected graph);非连通图中的每个连通子图称为成分 (component)
线表示实体间的关联
A
A D
C
C
D
B
B
2
hw
6.1 图与网络的基本概念
6.1.1图与网络 • 节点 (Vertex)
– 物理实体、事物、概念 – 一般用 vi 表示
运筹学6(图与网络分析)
定义7:子图、生成子图(支撑子图)
图G1={V1、E1}和图G2={V2,E2}如果 V1 V2和E1 E2 称G1是G2的一个子图。
若有 V1=V2,E1 E2 则称 G1是G2的一 个支撑子图(部分图)。
图8-2(a)是图 6-1的一个子图,图8-2 (b)是图 8-1的支撑子图,注意支撑子图 也是子图,子图不一定是支撑子图。 e1
v2 ▲如果链中所有的顶点v0,v1,…,vk也不相
e1 e2 e4 v1 e3
v3 e5
同,这样的链称初等链(或路)。
e6
▲如果链中各边e1,e2…,ek互不相同称为简单链。
e7
e8
▲当v0与vk重合时称为回路(或圈),如果边不 v4
v5
重复称为简单回路,如果边不重复点也不重复
则称为初等回路。
图8-1中, μ1={v5,e8,v3,e3,v1,e2,v2,e4,v3,e7,v5}是一条链,μ1中因顶 点v3重复出现,不能称作路。
e1
e2 e4 v1 e3
v2
v3
e5
e6
e7
e8
v4
v5
定理1 任何图中,顶点次数的总和等于边数的2倍。
v1
v3
v2
定理2 任何图中,次为奇数的顶点必为偶数个。
e1
e2 e4 v1 e3
v2
v3
e5
e6
e7
e8
v4
v5
定义4 有向图: 如果图的每条边都有一个方向则称为有向图
定义5 混合图: 如何图G中部分边有方向则称为混合图 ② ⑤ ④
定理4 有向连通图G是欧拉图,当且仅当G中每个顶点的出 次等于入次。
② 15
9 10
图与网络分析GraphTheoryandNetworkAnalysis
(一)、 狄克斯屈拉(Dijkstra)算法 适用于wij≥0,给出了从vs到任意一个点vj的最短路。
算法步骤: 1.给始点vs以P标号 P(vs ) 0 ,这表示从vs到 vs的最短距离 为0,其余节点均给T标号,T (v j ) ( j 2,3, , n) 。 2.设节点 vi 为刚得到P标号的点,考虑点vj,其中
v2
A = {(v1 , v3 ) , (v2 , v1) , (v2 , v3 ) ,
v1
(v2 , v4 ),(v2 , v5 ) , (v3 , v5 ) , (v4 , v5 )
, (v5 , v4 ) , (v5 , v6 ) }
v3
v4 v6
v5
图2
4、一条边的两个端点是相同的,那么称为这条边是环。
v2
v5
v2
v4
v3
v4
v3
一个图G 有生成树的充要条件是G 是连通图。
用破圈法求出下图的一个生成树。
v2
e1 v1
e4 e7 e3 v4 e8
e2
e5
e6
v2
v3
e1
e4 e7
v1
e3
v4 e8
v5
e2
e5
e6
v3
v5
v2
e4
v1 e2 v3
v4 e8
v5
e6
(一)破圈法
(二)避圈法
在图中任取一条边e1,找一条与e1不构成圈的边e2, 再找一条与{e1,e2}不构成圈的边e3。一般设已有{e1, e2,…,ek},找一条与{e1,e2,…,ek}中任何一些边 不构成圈的边ek+1,重复这个过程,直到不能进行为 止。
2. 简单链:没有重复边的链。
算法步骤: 1.给始点vs以P标号 P(vs ) 0 ,这表示从vs到 vs的最短距离 为0,其余节点均给T标号,T (v j ) ( j 2,3, , n) 。 2.设节点 vi 为刚得到P标号的点,考虑点vj,其中
v2
A = {(v1 , v3 ) , (v2 , v1) , (v2 , v3 ) ,
v1
(v2 , v4 ),(v2 , v5 ) , (v3 , v5 ) , (v4 , v5 )
, (v5 , v4 ) , (v5 , v6 ) }
v3
v4 v6
v5
图2
4、一条边的两个端点是相同的,那么称为这条边是环。
v2
v5
v2
v4
v3
v4
v3
一个图G 有生成树的充要条件是G 是连通图。
用破圈法求出下图的一个生成树。
v2
e1 v1
e4 e7 e3 v4 e8
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v2
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e4 e7
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v4 e8
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v1 e2 v3
v4 e8
v5
e6
(一)破圈法
(二)避圈法
在图中任取一条边e1,找一条与e1不构成圈的边e2, 再找一条与{e1,e2}不构成圈的边e3。一般设已有{e1, e2,…,ek},找一条与{e1,e2,…,ek}中任何一些边 不构成圈的边ek+1,重复这个过程,直到不能进行为 止。
2. 简单链:没有重复边的链。
清华大学运筹学完整版
物流管理
物流企业需要对运输途中的物资进行暂存和保管,通过合 理的存储规划和管理,可以提高物流效率和客户满意度。
生产管理
在生产过程中,原材料、半成品和产成品的库存管理对于 生产计划的执行至关重要。运用存储论的方法可以帮助企 业制定合理的库存策略,确保生产的顺利进行。
31
07 排队论
2024/1/25
最优解
目标函数在可行域上的最大值或最小值点。
9
单纯形法
初始基可行解
单纯形法从一个基可行解开始迭 代,该解满足所有约束条件并且 目标函数值有限。
迭代过程
通过不断更换基变量和非基变量 ,使得目标函数值不断改善,直 到达到最优解。
终止条件
当所有非基变量的检验数均小于 等于零时,单纯形法终止,当前 基可行解即为最优解。
在金融领域,线性规划可用于优化投 资组合,以最小化风险或最大化收益 。
11
03 整数规划
2024/1/25
12
整数规划问题的数学模型
整数规划问题的定义
整数规划是一类要求部分或全部决策变量为整数的数学规划问题。
整数规划问题的数学模型
通常包括目标函数、约束条件和整数约束三部分。目标函数是决策变量的线性或非线性函数,约束条件限制决策 变量的取值范围,整数约束则要求部分或全部决策变量取整数值。
特点
运筹学具有多学科交叉性,涉及数学、计算机科学、经济学等多个领域。它强调 建立数学模型,运用数学方法进行分析和求解,以得出最优决策方案。
2024/1/25
5
运筹学的应用领域
工业工程
在生产计划、物流管理、质量控制等 方面,运筹学可以帮助企业提高生产 效率、降低成本。
交通运输
在交通规划、路径选择、航班调度等 方面,运筹学可以优化交通网络,提 高运输效率。
物流企业需要对运输途中的物资进行暂存和保管,通过合 理的存储规划和管理,可以提高物流效率和客户满意度。
生产管理
在生产过程中,原材料、半成品和产成品的库存管理对于 生产计划的执行至关重要。运用存储论的方法可以帮助企 业制定合理的库存策略,确保生产的顺利进行。
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07 排队论
2024/1/25
最优解
目标函数在可行域上的最大值或最小值点。
9
单纯形法
初始基可行解
单纯形法从一个基可行解开始迭 代,该解满足所有约束条件并且 目标函数值有限。
迭代过程
通过不断更换基变量和非基变量 ,使得目标函数值不断改善,直 到达到最优解。
终止条件
当所有非基变量的检验数均小于 等于零时,单纯形法终止,当前 基可行解即为最优解。
在金融领域,线性规划可用于优化投 资组合,以最小化风险或最大化收益 。
11
03 整数规划
2024/1/25
12
整数规划问题的数学模型
整数规划问题的定义
整数规划是一类要求部分或全部决策变量为整数的数学规划问题。
整数规划问题的数学模型
通常包括目标函数、约束条件和整数约束三部分。目标函数是决策变量的线性或非线性函数,约束条件限制决策 变量的取值范围,整数约束则要求部分或全部决策变量取整数值。
特点
运筹学具有多学科交叉性,涉及数学、计算机科学、经济学等多个领域。它强调 建立数学模型,运用数学方法进行分析和求解,以得出最优决策方案。
2024/1/25
5
运筹学的应用领域
工业工程
在生产计划、物流管理、质量控制等 方面,运筹学可以帮助企业提高生产 效率、降低成本。
交通运输
在交通规划、路径选择、航班调度等 方面,运筹学可以优化交通网络,提 高运输效率。
图论(详细)
一、树及其性质
在各种各样的图中,有一类图是十分 简单又非常具有应用价值的图,这就是树。 例3:已知有六个城市,它们之间 要 架设电话线,要求任意两个城市均可以互 相通话,并且电话线的总长度最短。
如果用六个点v1…v6代表这六个城市, 在任意两个城市之间架设电话线,即在相应 的两个点之间连一条边。这样,六个城市的 一个电话网就作成一个图。由于任意两个城 市之间均可以通话,这个图必须是连通图。 并且,这个图必须是无圈的。否则,从圈上 任意去掉一条边,剩下的图仍然是六个城市 的一个电话网。图8是一个不含圈的连通图, 代表了一个电话线网。
有向图:关联边有方向. 弧:有向图的边a=(u ,v),起点u,终点v; 路:若有从 u 到 v 不考虑方向的链,且各 方向一致,则称之为从u到v的路; 初等路: 各顶点都不相同的路;
初等回路: u = v 的初等路; 连通图: 若不考虑方向是 无向连通图; 强连通图:任两点有路;
2.树和最小支撑树
v1 v6
v3
v5
图3
从以上的几个例子可以看出,我们用点和 点之间的线所构成的图,反映实际生产和 生活中的某些特定对象之间的特定关系。 一般来说,通常用点表示研究对象用点与 点之间的线表示研究对象之间的特定关系。 由于在一般情况下,图中的相对位置如何, 点与点之间线的长短曲直,对于反映研究 对象之间的关系,显的并不重要,因此, 图论中的图与几何图,工程图等本质上是 不同的。
v3
v5
v1 v6 v2
a
v1
v6
v2
b
v4
图10
v4
显然,如果图K=( V, E’ )是图G=(V, E)的一个 支撑树,那么K 的边数是p(G)-1,G中不属于 支撑树K的边数是q(G)-p(G)+1。 定理8.7 一个图G有支撑树的充要条件是G是 连通图
在各种各样的图中,有一类图是十分 简单又非常具有应用价值的图,这就是树。 例3:已知有六个城市,它们之间 要 架设电话线,要求任意两个城市均可以互 相通话,并且电话线的总长度最短。
如果用六个点v1…v6代表这六个城市, 在任意两个城市之间架设电话线,即在相应 的两个点之间连一条边。这样,六个城市的 一个电话网就作成一个图。由于任意两个城 市之间均可以通话,这个图必须是连通图。 并且,这个图必须是无圈的。否则,从圈上 任意去掉一条边,剩下的图仍然是六个城市 的一个电话网。图8是一个不含圈的连通图, 代表了一个电话线网。
有向图:关联边有方向. 弧:有向图的边a=(u ,v),起点u,终点v; 路:若有从 u 到 v 不考虑方向的链,且各 方向一致,则称之为从u到v的路; 初等路: 各顶点都不相同的路;
初等回路: u = v 的初等路; 连通图: 若不考虑方向是 无向连通图; 强连通图:任两点有路;
2.树和最小支撑树
v1 v6
v3
v5
图3
从以上的几个例子可以看出,我们用点和 点之间的线所构成的图,反映实际生产和 生活中的某些特定对象之间的特定关系。 一般来说,通常用点表示研究对象用点与 点之间的线表示研究对象之间的特定关系。 由于在一般情况下,图中的相对位置如何, 点与点之间线的长短曲直,对于反映研究 对象之间的关系,显的并不重要,因此, 图论中的图与几何图,工程图等本质上是 不同的。
v3
v5
v1 v6 v2
a
v1
v6
v2
b
v4
图10
v4
显然,如果图K=( V, E’ )是图G=(V, E)的一个 支撑树,那么K 的边数是p(G)-1,G中不属于 支撑树K的边数是q(G)-p(G)+1。 定理8.7 一个图G有支撑树的充要条件是G是 连通图
8.1__图与网络分析基本概念
• 不连通图中的每个连通的部分,称为原图的连通分图. 链、圈、路、回路都是原图的连通分图.
16
5、连通图、连通分图、子图
• 给定图 G
(V , E )
,如果有 (V , E ),使得 V V,E E , G 为 则称 G 为 G 的一个子图.当 V V 时, 则称 G G 的一个
而 e i 是 v i , v j的关联边. • 同一条边的两个端点称为相邻顶点.具有共同端点的边 称为相邻边. • 一条边的两个端点相同,称为环.具有两个共同端点的
两条边称为多重边. • 既没有环也没有多重边的图称为简单图.
9
3、端点、关联边、相邻、次
• 一个没有环,但允许有多重边的图称为多重图. 今后若不加特别说明,所研究的图均为简单图. • 在无向图中,以顶点 v 为端点的边的数目,称为该顶点 的次,记作 d ( v ) . 次为1的点称为悬挂点,连接悬挂点的边称为悬挂边. 次为0的点称为孤立点. 仅有孤立点的图为零图. 次为奇数的点称为奇点,次为偶数的点称为偶点. 图中顶点均为偶点的图称为偶图.
链中没有重复点和重复边的链称为初等链. • 链 ( v i , v i , v i ) 中,若 v i v i ,则称此链为圈.
1 1 k
1
k
没有重复点和重复边的圈称为初等圈.
14
4、链、圈、路、回路
• 设D是一个有向图, G是它的基础图.若 ( v i , e i , ...., e i , v i )
6
无向图
有向图
混合图
• 图G或D的边数记作 m ( G ) 或 m ( D ) , 顶点个数记作n ( G ) 或 n ( D ) .在不引起混淆情况下,也简记为m , n .
图与网络分析-(共34张PPT)
4、环:某一条孤起点=终点,称为环。 5、基础图:给定一个有向图D=(V,A) ,从D中去掉所有
弧上的箭头,所得到的无向图。记之为G(D)。
第九页,共34页。
6、链:设(vi1,ai1,vi2,ai2,…,vik-1,aik-1,vik)是D中的
一个点弧交错序列,如果这个序列在基础图G(D)中
所对应的点边序列是一条链,则称这个点弧交错序列
v(f) fij–fji= 0
–v(f)
i=s is,t
i=t
且使v(f)达到最大。
第二十三页,共34页。
3、增广链 给定可行流f={fij},使fij=cij的弧称为饱和弧,使
fij<cij的弧称为非饱和弧,把fij=0的弧称为零流弧, fij>0
的弧称为非零流弧。
若是网络中连接发点vs和收点vt的一条链,定义链
22
21
44
(0,Vvs)1
89
62
31
32 63
45
24
47
(44,V1) v4
37 27
(78,V3)
v6
32
v3 (31, V1) 34
第十九页,共34页。
v5 (62,V1)
第三节 最大流问题
如下是一运输网络,弧上的数字表示每条弧上 的容量,问:该网络的最大流量是多少?
4 vs
3
v1
3
1 2
2
v2
v3 3
2
vt
4 v4
第二十页,共34页。
一、基本概念和基本定理
1、网络与流
定义1:给定一个有向图D=(V,A),在V中有一个发点 vs和一收点vt,其余的点为中间点。对于每一条弧 (vi,vj),对应有一个c(vi,vj)0,(cij)称为弧的容量。这 样的有向图称为网络。记为D=(V,A,C)。
弧上的箭头,所得到的无向图。记之为G(D)。
第九页,共34页。
6、链:设(vi1,ai1,vi2,ai2,…,vik-1,aik-1,vik)是D中的
一个点弧交错序列,如果这个序列在基础图G(D)中
所对应的点边序列是一条链,则称这个点弧交错序列
v(f) fij–fji= 0
–v(f)
i=s is,t
i=t
且使v(f)达到最大。
第二十三页,共34页。
3、增广链 给定可行流f={fij},使fij=cij的弧称为饱和弧,使
fij<cij的弧称为非饱和弧,把fij=0的弧称为零流弧, fij>0
的弧称为非零流弧。
若是网络中连接发点vs和收点vt的一条链,定义链
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(0,Vvs)1
89
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32 63
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(44,V1) v4
37 27
(78,V3)
v6
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v3 (31, V1) 34
第十九页,共34页。
v5 (62,V1)
第三节 最大流问题
如下是一运输网络,弧上的数字表示每条弧上 的容量,问:该网络的最大流量是多少?
4 vs
3
v1
3
1 2
2
v2
v3 3
2
vt
4 v4
第二十页,共34页。
一、基本概念和基本定理
1、网络与流
定义1:给定一个有向图D=(V,A),在V中有一个发点 vs和一收点vt,其余的点为中间点。对于每一条弧 (vi,vj),对应有一个c(vi,vj)0,(cij)称为弧的容量。这 样的有向图称为网络。记为D=(V,A,C)。
运筹学图与网络分析
v6
07
含有奇点的连通图中不含欧拉圈,此时,最优的邮递路线是什么呢?
08
求解中国邮路问题的奇偶点图上作业法
奇偶点表上作业法
奇偶点表上作业法 (1)找出奇点(一定为偶数个),在每两个奇点之间找一条链,在这些链经过的所有边上增加一条边,这样所有的奇点变为偶点,一定存在欧拉圈,但是不一定是路线最短的,所以需要检验和调整。 (2)检验增加的边的权值是否是最小的。 定理3 假设M是使得图G中不含奇点的所有增加边,则M是权值总和为最小的增加边的充分必要条件是: 1)图G中每条边上最多增加一条边; 2)在图G的每个圈上,增加的边的总权值不超过该圈总权值的一半。 如果上述两个条件都满足则已经找到权值最小的欧拉圈 否则转入3) 3)调整增加边。如果1)不满足,则从该条边的增加边中去掉偶数条; 如果2)不满足,则将这个圈上的增加边去掉,将该圈的其余边上添加增 加边,转入(2)
v1
v2
v3
v4
v5
v1
v2
v3
v4
v5
图2
图3
如果在比赛中: A胜E, B胜C, A胜D, C胜A, E胜D, A胜B,
v1
v2
v3
v4
v5
注:本章所研究的图与平面几何中的图不 同,这里我们只关心图有几个点,点与点 之间有无连线,两条线有无公共顶点,点 与线是否有关联,至于连线的方式是直线 还是曲线,点与点的相对位置如何都是无 关紧要的。
求从v1到v8的最短路
(0)
(1,1)
(1,3)
(3,5)
(2,6)
(5,10)
(5,9)
(5,12)
注:在给顶点编号时,如果在多个为标号点均取得最小值Llk则对这多个点同时标号,这些点的第二个标号相同,但是第一个标号不一定相同。
07
含有奇点的连通图中不含欧拉圈,此时,最优的邮递路线是什么呢?
08
求解中国邮路问题的奇偶点图上作业法
奇偶点表上作业法
奇偶点表上作业法 (1)找出奇点(一定为偶数个),在每两个奇点之间找一条链,在这些链经过的所有边上增加一条边,这样所有的奇点变为偶点,一定存在欧拉圈,但是不一定是路线最短的,所以需要检验和调整。 (2)检验增加的边的权值是否是最小的。 定理3 假设M是使得图G中不含奇点的所有增加边,则M是权值总和为最小的增加边的充分必要条件是: 1)图G中每条边上最多增加一条边; 2)在图G的每个圈上,增加的边的总权值不超过该圈总权值的一半。 如果上述两个条件都满足则已经找到权值最小的欧拉圈 否则转入3) 3)调整增加边。如果1)不满足,则从该条边的增加边中去掉偶数条; 如果2)不满足,则将这个圈上的增加边去掉,将该圈的其余边上添加增 加边,转入(2)
v1
v2
v3
v4
v5
v1
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图2
图3
如果在比赛中: A胜E, B胜C, A胜D, C胜A, E胜D, A胜B,
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注:本章所研究的图与平面几何中的图不 同,这里我们只关心图有几个点,点与点 之间有无连线,两条线有无公共顶点,点 与线是否有关联,至于连线的方式是直线 还是曲线,点与点的相对位置如何都是无 关紧要的。
求从v1到v8的最短路
(0)
(1,1)
(1,3)
(3,5)
(2,6)
(5,10)
(5,9)
(5,12)
注:在给顶点编号时,如果在多个为标号点均取得最小值Llk则对这多个点同时标号,这些点的第二个标号相同,但是第一个标号不一定相同。
运筹学图与网络模型以及最小费用最大流
4. 对上述弧的集合中的每一条弧,计算 sij=li+cij 。在所有的 sij中, 找到其值为最小的弧。不妨设此弧为(Vc,Vd),则给此弧的终 点以双标号(scd,c),返回步骤2。
最短路问题
(P233)例1 求下图中v1到v6的最短路 v2
7
3
v6
v1
5 2 v4 5
21
31
5
v3
v5
解:采用Dijkstra算法,可解得最短路径为v1 v3 v4 v6
v1
v2
v3
v4
v5
v6
把所有弧的权数计算如下表:
1
2
3
4
5
6
1
16
22
30
41
59
2
16
22
30
41
3Leabharlann 172331
4
17
23
5
18
6
最短路问题
(继上页) 把权数赋到图中,再用Dijkstra算法求最短路。
59
22
30 41
23
v1
16
v2 16 v3 17 v4 17 v5 18
v6
22
23
31
v2 v1
v4 v3
v5
最短路问题
最短路的Dijkstra算法(双标号法)的步骤:
1.给出点V1以标号(0,s) 2.找出已标号的点的集合I,没标号的点的集合J以及弧的集合
{(vi , v j ) | vi I , v j J}
3. 如果上述弧的集合是空集,则计算结束。如果vt已标号(lt,kt), 则 vs到vt的距离为lt,而从 vs到vt的最短路径,则可以从kt 反向 追踪到起点vs 而得到。如果vt 未标号,则可以断言不存在从 vs 到vt的有向路。如果上述的弧的集合不是空集,则转下一步。
最短路问题
(P233)例1 求下图中v1到v6的最短路 v2
7
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5 2 v4 5
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v5
解:采用Dijkstra算法,可解得最短路径为v1 v3 v4 v6
v1
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v6
把所有弧的权数计算如下表:
1
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3Leabharlann 172331
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最短路问题
(继上页) 把权数赋到图中,再用Dijkstra算法求最短路。
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v2 16 v3 17 v4 17 v5 18
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v2 v1
v4 v3
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最短路问题
最短路的Dijkstra算法(双标号法)的步骤:
1.给出点V1以标号(0,s) 2.找出已标号的点的集合I,没标号的点的集合J以及弧的集合
{(vi , v j ) | vi I , v j J}
3. 如果上述弧的集合是空集,则计算结束。如果vt已标号(lt,kt), 则 vs到vt的距离为lt,而从 vs到vt的最短路径,则可以从kt 反向 追踪到起点vs 而得到。如果vt 未标号,则可以断言不存在从 vs 到vt的有向路。如果上述的弧的集合不是空集,则转下一步。
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10
网络流
网络流:容量网络中,实际流过各弧的 流量集F={fij}
11
可行流 及其满足条件(1) )
在容量网络上满足容量限制条件和中间 点平衡条件的一组流为可行流 可行流 容量限制条件:对所有弧有 容量限制条件
0 ≤ f (vi , v j ) ≤ c (vi , v j )
12
可行流 及其满足条件(2) )
7
流、弧流量
流/弧流量:是指实际通过网络各条弧上 弧流量: 弧流量 的流量/负载量,或软件能力。 对加在弧(vi,vj)上的负载量记作f(vi,vj), 或简写为fij, 如f13=4, f23 =0( c13 =9, c23 =2 )。 若网络上所有的fij=0,这个流称为零流 零流。 零流
8
容量网络
对网络流的研究是在容量网络上进行的。
容量网络是指对网络上的每条弧(vi,vj)都 容量网络 给出一个最大的通过能力 或标有弧容量cij的网络。
9
容量网络的发点、 容量网络的发点、收点与中间点
在容量网络中通常规定一个发点 发点(也称源点, 发点 记为s)和一个收点 收点(也称汇点,记为t), 收点 网络中既非发点又非收点的点称为中间点 中间点
(V , V ) = {(s,2), (1,2), (3,2), (3, t )} c( V, V) = 19
27
(V , V ) = {(s,1), (4,3), (4, t )} c( V, V) = 24
(V , V ) = {(2,4), (3, t )} c( V, V) = 14
(V , V ) = {(1,3), ( 4,3), (4, t )} c( V, V) = 25
( i , j )∈(V ,V )
∑
( i , j )∈(V ,V )
根据前面定义:υ*(f) = f *(V,V ) − f *( V ,V) = c(V,V ) ≥ c*(V,V ) 又因为 υ* (f) = f * (V,V ) − f * ( V ,V) ≤ c* (V,V ) 所以:网络最大流=网络最小割的容量
32
υ (f) = c (V,V )
* *
5.4
求网络最大流的标号算法
实质: 实质: 是判断有否增广链存在 并设法把增广链找出来
33
标号算法的步骤 第 1步 首先给发点s标号(0,ε(s))。 括弧中第一个数字 第一个数字是使这个点得到标号的 第一个数字 前一个点的代号,因s是发点,故记为0。 括弧中第二个数字 第二个数字ε(s)表示从上一标号点 第二个数字 到这个标号点的流量的最大允许调整值。 s为发点,不限允许调整量,故ε(s)=∞。
24
割的容量
割的容量: 割的容量:是组成它的集合中的各弧的 容量之和,用c(V, V )表示。
c(V ,V ) =
∑
c(vi , v j )
( i , j )∈(V ,V )
25
网络图的全部割
V s s, v1 s, v2 s, v1, v2 s, v1, v3 s, v2, v4 s, v1, v2, v3 s, v1, v2, v4 s, v1, v2, v3, v4
令
fi + θ f ′ = fi − θ f i
对所有µ + 对所有µ − 对非增广链上的弧
显然f仍是一个可行流,但较之原来的可 行流f,这时网络中从s→t的流量增大了 一个θ值(θ>0)。 因此只有当网络图中找不到增广链时, 因此只有当网络图中找不到增广链时, s→t 的流才不可能进一步增大 的流才不可能进一步增大。
第三步 重复第二步
可能出现两种结局 ① 标号过程中断,t得不到标号,说明该网络 中不存在增广链,给定的流量即为最大流。 记已标号点集合为 ,(V, )为网 V 络的最小割; V ② t得到标号,这时可用反向追踪法在网络中 找出一条从s→t的由标号点及相应的弧连 接而成的增广链
36
第4步:修改流量
16
前向弧、 前向弧、后向弧
给出网络{cij,fij} 前向弧/正向弧 正向弧: 前向弧 正向弧:网络中所有指向为s→t 的弧,记作µ+; 后向弧/反向弧 反向弧: 后向弧 反向弧:网络中所有指向为t→s 的弧,记作µ-。
17
增广链
一条从网络的发点到网络的收点的链, 在这条链上所有指向为s→t的弧(前向 前向 弧存在f<c;所有指向为t→s的弧(后向 后向 弧存在f>0。 或一条从网络的发点到网络的收点的链, 且所有前向弧都为非饱和弧 非饱和弧,所有后向 非饱和弧 弧都为非零弧 非零弧。 非零弧
V
v1 , v2 , v3 , v4 , t v2 , v3 , v4 , t v1 , v3 , v4 , t v3 , v4 , t v2 , v4 , t v1 , v3 , t v4 , t v3 , t t
割 (s, 1) (s, 2) (s, 2) (1, 2) (1, 3) (s, 1) (2, 4) (1, 3) (2, 4) (s, 2) (1, 3) (3, 2) (3, t) (s, 1) (4, 3) (4, t) (2, 4) (3, t) (1, 3) (4, 3) (4, t) (3, t) (4, t)
20
增广链的作用
前向非饱和弧允许增大流量,后向非零 弧允许减小流量以维持节点平衡(流入= 流出),在增广链上存在增大输送能力 的潜力,即沿增广链可以增大流量。 增广链作用: 增广链作用:判断网络可行流是否为网 络最大流。
21
5.2
割和流量
22
割
割是指将容量网络中的发点和收点分割开, 并使s→t的流中断的一组弧的集合。 如下图中,KK将网络上的点分割成V和 V t 两个集合,并有 s ∈ V ,∈V ,称弧的集合 (V ,V ) = {(v , v ), (v , v )}是一个割。
18
找出网络图中的增广链( 找出网络图中的增广链(前向弧为非饱和 后向弧为非零弧) 弧,后向弧为非零弧)
4(3) 3(3) 1(1) 5(1) 2(1) 1(1) 3(0) 5(3)
19
2(2)
增广链存在时,定义
(ci − f i ), 对µ + θ = min fi , 对µ −
θ >0
29
c*(V,V )
υ*(f) = f *(V,V ) − f *( V ,V) ≤ c*(V,V )
网络图6-16中从s→t的最大流量不超过14单位
5.3
最大流最小割定理
标号法求 网络最大流的依据
30
定理2 定理2 最大流最小割定理
在网络中s→t 的最大流量等于它的最小 割集的容量,即
υ (f) = c (V,V )
求网络的最大流
求网络的最大流, 求网络的最大流,是指满足容量限制条 件和中间点平衡的条件下, 件和中间点平衡的条件下,使v(f)值达 值达 到最大。 到最大
v( f ) = ∑ f (vs , v j ) = ∑ f (v j , vt )
j j
显然这是一个线性规划问题。但由于网络的特殊性,我们可以 寻求比单纯形法要简单得多的方法来求解。增广链、最小割
3
5.1
网络最大流的有关基本概念
有向图与容量网络 流与可行流
4
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
有向图与弧
有向图:网络图中两点之间的连线有规 有向图 定方向 弧:有向图上有规定指向的连线。 弧的代号:(vi,vj)表明方向是从vi点指向 弧的代号 vj点。 有向图是点与弧的集合,记作D(V,A)
5
6
弧的容量
弧的容量: 弧的容量:网络的组成弧所具有的通过 能力,也称为硬件能力 能力 硬件能力 弧的容量记为:c(vi,vj) c(v )或简写为cij。 c 如c13 =9, c23 =2
34
第二步
列出与已标号点相邻的所有未标号点
① 考虑从标号点 出发的弧 从标号点i出发的弧 前向弧) 从标号点 出发的弧(i,j)(前向弧),若fij=cij,不 给点j标号;若fij<cij,则对点j标号,记为(i,ε(j))。括弧 中的i表示点j的标号是从点i延伸过来的, ε(j)=min{ε(i), ε(j)=min{ε(i),(cij-fij)} )}; ② 考虑所有指向标号点 的弧 指向标号点i的弧 后向弧) 指向标号点 的弧(h,i) (后向弧) ,如果有 fhi=0,对h点不标号;若有fhi>0,则对点h标号,记 为(i,ε(h)),其中ε(h)=min{ε(i),fhj}; ③ 如果某未标号点k有两个以上相邻的标号点,为减少 迭代次数,可按①、 ②中所述规则分别计算出ε(k)的 35 值,并以其中最大的一个标记。
13
网络流量
若以v(f)表示网络中从s→t的流量,则有
v( f ) = ∑ f (vs , v j ) = ∑ f (v j , vt )
j j
14
网络最大流:使得从网络发点到收点的总 网络最大流 容量达到最大的可行流。
网络的最大流
图 6-15
15
网络的最大流是指网络中从发点到收点 网络的最大流 之间允许通过的最大流量。 对有多个发点和多个收点的网络,可以 另外虚设一个总发点和一个总收点,并 将其分别与各发点、收点连起来(见图615),就可以转换为只含一个发点和一个 收点的网络
割的容量 15 21 17 18 19 24 14 25 15
26
(V , V ) = {(s,1), (s,2)} c( V, V) = 15
(V , V ) = {(s,2), (1,2), (1,3)} c( V, V) = 21
(V , V ) = {(s,1), (2,4)} c( V, V) = 17
* *
31
最大流最小割定理的证明