第四节 最大流问题
最大流问题的求解方法及应用
最大流问题的求解方法及应用
最大流问题,是指在一个有向图中,从源点 s 到汇点 t 的最大
流量。
在实际应用中,最大流问题往往用于描述网络传输、油管输送等流量分配问题。
求解最大流问题的方法包括以下几种:
1. 网络流算法:这是一种基于图论和线性规划的算法。
通过构建网络流图,将最大流问题转化为最小割问题,再利用线性规划求解最小割问题的对偶问题来求解最大流问题。
2. 增广路算法:这是一种经典的最大流算法,其基本思想是不断找到增广路径,即从源点 s 到汇点 t 的一条路径,沿途边权
均有剩余容量,使得该路径上的边的剩余容量中的最小值最大化,最终得到最大流。
3. 矩阵树定理:这是一种基于图论和矩阵运算的算法,适用于有向图和无向图。
通过计算图的拉普拉斯矩阵的行列式等方法,求得图的生成树个数,从而计算最大流。
4. Dinic算法:是对增广路算法的改进。
在增广路算法中,每
次查找增广路径的过程需要遍历整个图,为了提高效率,
Dinic算法引入了分层图的概念,将图分层之后只在图的一层
中查找增广路径,最终求得最大流。
这些方法在实际应用中常常被用来解决路由选择、网络流量优化、模拟电路分析等问题。
例如,最大流可以被用来优化数据传输、流水线设计、流量管道的运营和管理,提高资源利用率和数据传输速度。
最大流问题解题步骤
最大流问题解题步骤一、什么是最大流问题?最大流问题是指在一个有向图中,给定源点和汇点,每条边都有一个容量限制,求从源点到汇点的最大流量。
该问题可以用于网络传输、电力调度等实际应用中。
二、最大流问题的解法1. 增广路算法增广路算法是最基本的解决最大流问题的方法。
其基本思想是不断地寻找增广路,并将其上的流量加入到原来的流中,直到不存在增广路为止。
具体步骤如下:(1)初始化网络中各边上的流量均为0;(2)在残留网络中寻找增广路;(3)如果存在增广路,则将其上的最小剩余容量作为增量加入到原来的流中;(4)重复步骤2和步骤3,直到不存在增广路。
2. Dinic算法Dinic算法是一种改进型的增广路算法,其核心思想是通过层次分析和分层图来减少搜索次数,进而提高效率。
具体步骤如下:(1)构建分层图;(2)在分层图上进行BFS搜索寻找增广路径;(3)计算路径上可行流量并更新残留网络;(4)重复步骤2和步骤3,直到不存在增广路。
3. Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是一种基于增广路的算法,其核心思想是不断地寻找增广路,并将其上的流量加入到原来的流中,直到不存在增广路为止。
具体步骤如下:(1)初始化网络中各边上的流量均为0;(2)在残留网络中寻找增广路;(3)如果存在增广路,则将其上的最小剩余容量作为增量加入到原来的流中;(4)重复步骤2和步骤3,直到不存在增广路。
三、最大流问题解题步骤1. 确定源点和汇点首先需要确定问题中的源点和汇点,这是解决最大流问题的前提条件。
2. 构建残留网络在有向图中,每条边都有一个容量限制。
我们可以将这些边看作管道,容量看作管道的宽度。
在实际传输过程中,某些管道可能已经被占用了一部分宽度。
因此,在求解最大流问题时,需要构建一个残留网络来表示哪些管道还能够继续传输数据。
具体方法是:对于每条边(u,v),分别构造两条边(u,v)和(v,u),容量分别为c(u,v)-f(u,v)和f(u,v),其中c(u,v)表示边的容量,f(u,v)表示当前流量。
最大流问题与突发事件的应对
*"+ 网络中的箭头称为弧 *87=5 +% *>+ 允许通过 某 一 条 弧 的 最 大 流 量 称 为 该弧的容量 *=8;8=:6?+%
病人进行及时抢救 $ 隔离治疗 % 然而 ( 大量的 工作必须做在平时( 只有加强日常应急储 备 ( 才能在关键时刻 把 损 失 减 小 到 最 低 % 这 就需要在平时建立一 个 高 效 $ 灵 敏 的 指 挥 系 统 ( 只有建立一个反 应 灵 活 的 应 急 机 制 和 敏 感的管理信息系统 ( 才 能 在 应 对 突 发 事 件 时 快速 $ 有效地运转 % 这 个 系 统 中 一 些 具 体 工 作就可以应用最大流问题来建立 % 我们假设 * 城市有一个定点接收医院 $ 一个急救中心 $ 一些 指 定 发 烧 门 诊 和 若 干 救 护车 % 当急救中心接 到 呼 救 时 ( 首 先 派 出 救 护车将病人送到指定 的 发 烧 门 诊 进 行 初 诊 ( 然后根据初诊结果 ( 将 病 人 分 为 , 非 典 - 病 人 $ 疑似病人 $ 其它病人 % 如 果 是 前 两 种 ( 就 要送到指定医院去进行及时抢救$ 隔离治 疗 % 如果是后一种 ( 送入其它医院进行治疗 % 那么问题是如何利用 这 些 有 限 的 资 源 ( 最 大 限 度 地 输 送 $接 收 病 人 (使 他 们 得 到 及 时 诊 断 $ 抢救 $ 隔离 $ 治疗 )
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最大流问题
最大流问题是管理科学中网络最优化
问题的一个特殊类型 % 最大流问题是涉及怎 样使得配送网络中物流量最大的问题 %
#
在现有条件下如何最大限度地输
#""
网络模型 这个问题可以 形 象 地 用 网 络 模 型 描 述 (
5-4 最 大 流 问题
(2)标号过程 标号过程
给起点v 标上标号( , 1给起点 s标上标号(-,+∞); ); (表示 s是源点(起点),能够得到任意多的量。 表示v 是源点(起点),能够得到任意多的量。 ),能够得到任意多的量 表示 vs称为已标记的点。让S表示已标记点的集合 S 表示 称为已标记的点。 表示已标记点的集合, 表示已标记点的集合 未标记点的集合, 未标记点的集合 VS ∈ S ) 2考察起点的所有相邻未标号点: 考察起点的所有相邻未标号 所有相邻未标号点 若存在以S中的点为起点, 若存在以 中的点为起点,以 S 中的点为终点的非饱 中的点为起点 [vi+ , ε j ] ,否则不加标记。 和弧( 否则不加标记。 和弧(vi,vj)则vj可标记为
从S出发到 S 终止的所有边的集合即割集。 终止的所有边的集合即割集。
v2
e1
e3 e6
v4
e8
v1
e2
e4 e7
v6
e5
v3
v5
e9
不包括从 S 出发到S终 止的边!
4、弧的分类
(1)在可行流X={xij}中,按流量的特征 在可行流X 分有: 分有: ①饱和弧——xij=bij 饱和弧 ②非饱和弧——xij<bij 非饱和弧 ③零流弧——xij=0 零流弧 ④非零流弧——xij>0 非零流弧
顶点3的标记化 顶点 的标记化: 的标记化 ∵ x s 3 = bs 3 , 但
正向饱和 弧 ∴不能从v 不能从
得到标记; 标记 s得到标记;
x
32
得到标记 标记。 > 0,故可从v2得到标记。
反向非零流
于是
ε ε3 = min { 2 , x 32 } = min {6 , 4 } = 4
运筹学最大流问题例题
运筹学最大流问题例题摘要:1.运筹学最大流问题简介2.最大流问题的基本概念和方法3.最大流问题的求解步骤4.最大流问题在实际应用中的案例分享5.总结与展望正文:【提纲1:运筹学最大流问题简介】运筹学最大流问题是一种求解网络中最大流量的问题。
在有向图中,有一个发点(源)和一个收点(汇),其他点称为中间点。
给定每条边的容量,我们需要找到一条从发点到收点的路径,使得这条路径上的流量最大。
最大流问题在物流、交通、通信等领域具有广泛的应用。
【提纲2:最大流问题的基本概念和方法】在最大流问题中,我们需要了解以下几个基本概念:1.流量:表示在一条边上流动的单位数量。
2.容量:表示一条边能承受的最大流量。
3.增广链:从发点到收点的路径,路径上的每条边都有剩余容量。
求解最大流问题的基本方法是:1.初始化:将所有边的流量设为0。
2.寻找增广链:在图中寻找一条从发点到收点的路径,使得路径上的每条边都有剩余容量。
3.更新流量:将找到的增广链上的流量增加,同时更新路径上其他边的剩余容量。
4.重复步骤2和3,直到无法再找到增广链。
【提纲3:最大流问题的求解步骤】以下是求解最大流问题的具体步骤:1.构建网络图:根据题目给出的条件,构建有向图。
2.初始化:将所有边的流量设为0,记录发点和收点。
3.寻找增广链:使用深度优先搜索或广度优先搜索等算法,在图中寻找一条从发点到收点的路径。
4.更新流量:找到增广链后,将路径上的流量增加,同时更新路径上其他边的剩余容量。
5.重复步骤3和4,直到无法再找到增广链。
6.输出结果:最大流即为所有增广链上的流量之和。
【提纲4:最大流问题在实际应用中的案例分享】最大流问题在实际应用中具有广泛的价值,例如:1.物流配送:通过最大流问题优化配送路线,降低物流成本。
2.交通规划:通过最大流问题优化交通网络,提高出行效率。
3.通信网络:通过最大流问题优化网络资源分配,提高通信质量。
【提纲5:总结与展望】运筹学最大流问题是一种重要的优化问题,其在实际应用中具有广泛的价值。
运筹学最大流问题
它决定了整个网络的最大通过能力。
四、最大匹配问题
|M |表示集合M中M的边数。
一个图的最大匹配中所含边数是确定的, 但匹配方案可以不同。
定义23 二部图G=(X,Y,E), M是边集E的子集, 若M中的任意
若不存在另一匹配M1, 使得|M1|>|M|, 则称M为最大匹配.
x5
y1x3y2x2y3x1
y4
x4
y5
x5
y1
x3
y2
x2
y3
x1
y4
x4
y5
vs
vt
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
如图,要求设计一个方案,使量多的人能就业。
(1,3)
(2,4)
(4,3)
(1,2)
(3,2)
(3,t)
(2,4)
(3,t)
(4,3)
(4,t)
(1,3)
(3,t)
15
(4,t)
21
17
18
19
24
14
25
15
割
容量
4-3、最大流-最小割定理
定理
定理2 (最大流-最小割定理) 任一网络G中, 从vs 到 vt 的
定义
设 f 为网络G=(V, E, C)的任一可行流, 流量为W ,
未标号点集合为 S = {v1, v2, v4, v5, v6, v7}
割集(S, S )= {(vs, v1), (vs, v2), (v3, v6)}
割集容量
可得到一个最小割. 见图中虚线.
最大流问题标号法例题详解
最大流问题标号法例题详解最大流问题标号法例题详解本文以一道标号法求解最大流问题的例题胶加以详细讲解,帮助读者了解其原理及运算步骤。
题目如下:给定一个网络结构如下:s (源点) 0----1----2----3----4---- t (汇点)a 25 10 12 15 20其中 s 是源点,t是汇点,aij(i,j=0,1,2,3,4)是每条弧的容量,求整个网络的最大流量。
解:1、设置标号:在最大流问题中,为了求解最大流,最常用的方法是标号法。
首先,要设置各结点标号,因为本题中有5个结点,s源点的标号为0,t汇点标号为4,其他结点即1,2,3依次标号,标号的设定不仅便于求解,而且可以在初始化的时候使用。
2、初始化标号:初始化标号即将各结点初始化为两个空集合{},即各结点的访问和未访问标号都是空集合,即无访问的结点标号为{},访问过的结点标号也为{}。
3、依据标号法,从源点(s=0)计算,得出每条弧的剩余容量Cij,具体推导如下:源点0 1 2 3 41 0 25 10 12 152 0 0 10 7 103 0 0 0 8 104 0 0 0 0 20其中:Cij=aij-fij (i,j=0,1,2,3,4)其中,aij 为每条弧的容量,fij 为每条弧的流量,在初始情况下,fij=0,故Cij=aij。
4、找增广路径:从源点s开始,用深度优先搜索法查找从s到t的增广路径,具体步骤如下:设置一个数组P[i]用以记录路径,P[i]表示从s到i节点所经过的上一个结点,先从源点s开始,P[0]=-1,然后查找s出发可以到达的结点,若Cij>0,则有路可达,将P[j]=i(j为s出发可达的结点),接着查找j出发可以到达的结点(该结点未被访问过)若Cjk>0,则有路可达,把P[k]=j,以此类推,直到找到P[t]=-1,即从s到t 的一条增广路径找到,这条增广路径的路径上的容量称为Cmin,它是该增广路径上各结点之间的容量最小值。
运筹学最大流问题例题
运筹学最大流问题例题摘要:一、运筹学最大流问题的基本概念二、最大流问题的求解方法三、最大流问题例题详解四、总结与展望正文:一、运筹学最大流问题的基本概念运筹学最大流问题是一种在网络中寻找最大流量的问题。
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。
最大流问题的目标是找到从源点到汇点的最大流量。
二、最大流问题的求解方法求解最大流问题的方法有很多,其中最著名的方法是Ford-Fulkerson 算法。
该算法的基本思想是寻找增广链,即在网络中找到一条从源点到汇点的路径,使得路径上的每条边的容量都没有被完全利用。
通过不断地寻找增广链并更新流量,最终可以得到最大流量。
另一种求解最大流问题的方法是最小费用最大流问题。
该方法通过将流量问题转化为费用问题,利用最小费用最大流问题的求解方法求解最大流问题。
在最小费用最大流问题中,每条边的容量被视为费用,目标是找到从源点到汇点的最大流量,同时使总费用最小。
三、最大流问题例题详解假设有如下网络图:```A -- 1 --B -- 2 --C -- 3 --D -- 4 --E -- 5 -- F| | | | | | | | | |4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5```其中,箭头表示流向,数字表示容量。
从A 点到F 点的最大流量是多少?通过Ford-Fulkerson 算法,我们可以得到如下的增广链:A ->B ->C ->D ->E -> F该链的容量为:4 + 3 + 2 + 1 + 0 = 10当前流量为:4 + 3 + 2 + 1 = 10由于该链的容量等于当前流量,所以无法继续寻找增广链。
因此,从A 点到F 点的最大流量为10。
运筹学最大流问题例题
运筹学最大流问题例题摘要:I.引言- 介绍运筹学最大流问题- 问题的背景和实际应用II.最大流问题的定义- 给定图和容量- 源点和汇点- 中间点III.最大流问题的求解方法- 增广链法- 最小费用最大流问题IV.例题详解- 例题一- 例题二- 例题三V.结论- 总结最大流问题的求解方法和应用- 展望未来研究方向正文:I.引言运筹学最大流问题是运筹学中的一个经典问题,主要研究在给定的有向图中,如何从源点向汇点输送最大流量。
最大流问题广泛应用于运输、通信、网络等领域,具有重要的理论和实际意义。
本文将介绍运筹学最大流问题的相关概念和方法,并通过例题进行详细解析。
II.最大流问题的定义最大流问题给定一个有向图G(V, E),其中包含一个源点(vs)、一个汇点(vt) 和若干个中间点。
对于图中的每一条边(vi, vj),都有一个非负容量cij。
我们需要从源点向汇点输送流量,使得总流量最大。
III.最大流问题的求解方法最大流问题的求解方法主要有增广链法和最小费用最大流问题。
1.增广链法增广链法是一种基于动态规划的方法。
假设我们已经找到了从源点到汇点的最大流量f,现在要寻找一条增广链,使得流量可以增加。
增广链的定义是:从源点出发,经过若干条边,最后到达汇点的路径,且这条路径上所有边的容量之和c > f。
如果找到了这样的增广链,我们可以将源点与增广链的起点之间的边(vs, v1) 的容量增加c,同时将增广链上所有边的容量减少c,从而得到一个新的最大流量f",满足f" > f。
不断寻找增广链,直到无法找到为止,此时的最大流量即为所求。
2.最小费用最大流问题最小费用最大流问题是在最大流问题的基础上,要求源点向汇点输送的流量所经过的路径的费用最小。
求解方法是在增广链法的基础上,每次寻找增广链时,不仅要满足c > f,还要满足从源点到汇点的路径费用最小。
IV.例题详解以下是三个最大流问题的例题详解:例题一:给定一个有向图,源点vs 的入次为0,汇点vt 的出次为0,其他点的入次和出次均为1。
求解最大流问题的算法和模型
求解最大流问题的算法和模型最大流问题是图论中的一个基本问题,涉及到网络流的计算和优化。
在实际应用中,最大流问题的求解涉及到诸多算法和模型,如增广路径算法、Ford-Fulkerson算法、Dinic算法、最小割定理等。
本文将从这些方面进行论述。
1. 增广路径算法增广路径算法是求解最大流问题的经典算法,其基本思想是不断地寻找增广路径,通过增加路径上的流量来增加整个网络的流量。
具体来说,首先通过深度优先搜索或广度优先搜索找到一条从源点到汇点的增广路径,然后确定路径上的最小流量d,将当前流量增加d,将反向边的流量减少d,同时计算当前网络的流量。
2. Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是一种经典的增广路径算法,其基本理念与增广路径算法相同,但采用不同的策略来确定增广路径。
具体来说,Ford-Fulkerson算法采用贪心策略,在每次迭代中选择路径上的最小容量,从而确定增加的流量。
此外,Ford-Fulkerson算法还引入了残量图的概念,用于计算增广路径的容量。
3. Dinic算法Dinic算法是一种高效的增广路径算法,其主要优点是采用了分层图的策略来确定增广路径,使得每次迭代的搜索范围大为缩小。
具体来说,Dinic算法首先利用BFS算法确定每个节点的分层,然后在分层图上通过DFS算法查找增广路径,在路径上增加流量,更新分层图,重复此过程直至求解最大流。
4. 最小割定理最小割定理是求解最大流问题的重要定理,其核心思想是将网络分成两个不相交部分,并将其最小的割称为最小割。
最小割定理指出,在任意网络中,最大流等于最小割。
因此,求解最大流可以转化为求最小割问题,即在网络中寻找一组最小割,使得所有的割中容量最小的一组割。
总之,求解最大流问题是图论中的一个重要问题,其求解涉及到诸多算法和模型,如增广路径算法、Ford-Fulkerson算法、Dinic 算法、最小割定理等。
在实际应用中,不同情况下可能需要采用不同的算法和模型来求解,需要灵活应用。
最大流问题经典例题
最大流问题经典例题最大流问题是指在一个有向图中,从源点到汇点的最大流量是多少。
这个问题在现实生活中有很广泛的应用,比如网络通信中的数据传输、水管输水时的流量控制等。
下面我们来看一道经典的最大流问题的例题。
问题描述:给定一个有向图,其中每条边的容量都只会为1,求从源点到汇点的最大流量。
解题思路:这是一道非常基础的最大流问题,我们可以使用网络流的算法来解决。
下面,我将分几个步骤来阐述解题思路。
1. 构建网络流图首先,我们需要将原有的有向图转化为网络流图。
对于每条边,我们都要添加两条反向边,并将容量均设为1。
这样,我们就得到了一个新的有向图,它的任何一条边的容量都为1。
2. 使用Edmonds-Karp算法接下来,我们可以使用Edmonds-Karp算法,也叫增广路算法,来求出最大流量。
它是一种广度优先搜索的算法,的基本思想是:从源点开始,每次找一条容量不为0,且未被搜索过的路径,将路径上的边的容量减去该路径的最小容量,这个最小容量就是该路径的流量。
然后将路径中的正向边的流量加上这个流量,反向边的流量减去这个流量,依次迭代。
3. 输出结果最后,我们将算法得到的最大流量输出即可。
代码实现:以下是使用Python语言实现的最大流问题的代码:```def bfs(graph, start_node, end_node):visited = [False] * len(graph)queue = []queue.append(start_node)visited[start_node] = Truepred = [-1] * len(graph)while queue:curr_node = queue.pop(0)if curr_node == end_node:return True, predfor i, val in enumerate(graph[curr_node]):if not visited[i] and val > 0:queue.append(i)visited[i] = Truepred[i] = curr_nodereturn False, []def edmonds_karp(graph, start_node, end_node):max_flow = 0while True:flow_found, pred = bfs(graph, start_node, end_node) if not flow_found:breakcurr_node = end_nodemin_flow = float('inf')while curr_node != start_node:prev_node = pred[curr_node]min_flow = min(min_flow,graph[prev_node][curr_node])curr_node = prev_nodecurr_node = end_nodewhile curr_node != start_node:prev_node = pred[curr_node]graph[prev_node][curr_node] -= min_flowgraph[curr_node][prev_node] += min_flowcurr_node = prev_nodemax_flow += min_flowreturn max_flowif __name__ == '__main__':graph = [[0, 1, 0, 1, 0],[0, 0, 1, 0, 1],[0, 0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 1],[0, 0, 0, 0, 0]]start_node = 0end_node = 4max_flow = edmonds_karp(graph, start_node, end_node)print("The maximum flow in the network is:", max_flow) ```在这个例子中,我们构建了一个有向图,其中每条边的容量均为1。
网络最大流问题
以经过调整,得到一个新的可行流,其流量比原来的可
行流要大,重复这个过程,直到不存在关于该流的增广 链时就得到了最大流。
寻求最大流的思路:利用定理1中对V1*定义,根据vt是 否属于V1*来判断D中有无关于f的增广链。 实际计算时,可以用给顶点标号的方法来确定属 于V1*的点。
在标号过程中,有标号的顶点表示是V1*中的点,
l(v3) = min[l(v2), f32]=min[1, 1]=1
v2 (-v1,1) (4,3) (3,3) (0,+∞) vs (5,1) v1 (vs,4) (2,2) v4 (v2,1) (5,3) (3,0) (2,1) v3 (-v2,1) vt
(1,1)
(1,1)
(5) 在v3, v4中任选一个进行检查。
v4 (v2,1) (5,3)
(3,0) (2,1) v3 (-v2,1) vt (v4,1)
(二) 调整过程 (1) 按点的第一个标号找到一条增广链。
v2 (-v1,1) (4,3) (3,3) v4 (v2,1) (5,3)
(0,+∞) vs
(5,1)
(1,1)
(1,1)
(3,0)
(2,1)
vt (v4,1)
(2)未标号点。
标号过程: (1) 给发点 vs 标上 (0 , +∞) ;这时 vs 是标号而未检查
的点,其余都是未标号点。
(2) 取一个标号而未检查的点 vi,对于vi的所有未给 标号的相邻点vj按下列规则处理: (a)若在弧(vi,vj) 上,fij<cij,则给vj标号(vi,l(vj))。这 里l(vj)=min[l(vi), cij-fij]。这时点vj成为标号而未检查的点。 (b) 若在弧 (vj,vi)上, fji>0 ,则给 vj 标号 (-vi , l(vj)),这 里l(vj)=min[(l(vi),fij]。这时点vj成为标号而未检查的点。 这样,vj成为标号而已检查过的点。
最小费用最大流问题
, ,
若(vi 若(vi
, ,
v v
j j
) )
,
fij ,若(vi , v j ) .
去掉全部旳标号,对新旳可行流 f ' { fij '}, 重新进入标号过程.
Back
continued
算 例 用标号法求右下图所示网络旳最大流.弧旁旳数是 (cij , fij ).
解:(一)标号过程
b(
f
*)
min f
bij
(vi ,v j )A
f ij
怎么求解这个问题?
1、定义 增广链 旳费用为 bij bij
结论:若 f 是流量为v( f )旳全部可行流中费用最小者,而 是有关 f 旳全部增广链中费用最小旳增广链,则沿 去调 整 f ,得到旳可行流 f ' ,就是流量为 v( f ')旳全部可行流中旳最 小费用流.这么,当 f ' 是最大流时,它即为所求旳最小费用最 大流.
cij ,即正向弧集中每一条弧是非饱和弧; cij ,即反向弧集中每一条弧是非零流弧.
四、截集
1 、设 S,T V , S T , 把始点在 S ,终点在 T 中旳全 部弧构成旳集合,记为 (S,T ).
2 、给定网络 D (V , A,C)若点集 V 被剖分为两个非空集合
__
__
__
v1 (2,2)
v2
(3,3)
(4,3)
vs
(0,)
(1,0) (1,0)
(5,2) v1 (vs ,3) (2,2)
v4
(5,3)
(3,0)
vt
(2,2)
v3
v4 (5,3) vt
(3,0) (2,2)
图论教案
第六章图论(Graph Theory)◎知识目标:掌握图的方法与原理;图的基本概念;最小树、最短路、最大流的概念、计算与应用;了解中国邮路问题与解法。
◎能力目标:通过学习,使学生掌握图的方法与原理,提高分析问题和解决问题的能力。
◎本章重点:最小树、最短路、最大流的计算与应用◎本章难点:最短路的应用、最大流的计算引例:哥尼斯堡七桥问题18世纪著名古典数学问题之一。
在哥尼斯堡的一个公园里,有七座桥将普雷格尔河中两个岛及岛与河岸连接起来(如图)。
问是否可能从这四块陆地中任一块出发,恰好通过每座桥一次,再回到起点?欧拉于1736年研究并解决了此问题,他把问题归结为如下右图的“一笔画”问题,证明上述走法是不可能的。
有关图论研究的热点问题。
18世纪初普鲁士的柯尼斯堡,普雷格尔河流经此镇,奈发夫岛位于河中,共有7座桥横跨河上,把全镇连接起来。
当地居民热衷于一个难题:是否存在一条路线,可不重复地走遍七座桥。
这就是哥尼斯堡七桥问题。
L.欧拉用点表示岛和陆地,两点之间的连线表示连接它们的桥,将河流、小岛和桥简化为一个网络,把七桥问题化成判断连通网络能否一笔画的问题。
他不仅解决了此问题,且给出了连通网络可一笔画的充要条件是它们是连通的,且奇顶点(通过此点弧的条数是奇数)的个数为0或2。
当Euler在1736年访问Konigsberg, Prussia(now Kaliningrad Russia)时,他发现当地的市民正从事一项非常有趣的消遣活动。
Konigsberg城中有一条名叫Pre gel的河流横经其中,这项有趣的消遣活动是在星期六作一次走过所有七座桥的散步,每座桥只能经过一次而且起点与终点必须是同一地点。
Euler把每一块陆地考虑成一个点,连接两块陆地的桥以线表示。
后来推论出此种走法是不可能的。
他的论点是这样的,除了起点以外,每一次当一个人由一座桥进入一块陆地(或点)时,他(或她)同时也由另一座桥离开此点。
所以每行经一点时,计算两座桥(或线),从起点离开的线与最後回到始点的线亦计算两座桥,因此每一个陆地与其他陆地连接的桥数必为偶数。
第四节 最大流问题
v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17 ,2)
v6
v5
8
v3
(6,3)
v2
(10,5) (3,2) (4,1) (8,3) (5,1)
(5,2)
v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17,2)
v6
v5
µ = (v1,v2,v3,v4,v5,v6 )
+ µ ={(v1,v2) ,(v2,v3), (v3 , v4),(v5,v6)}
23
(-v2,2) v1
(5,1) (2,2) (2,2)
v3 (v1,2)
(6,3) (2,0) (5,2)
(3,3)
(0, +∞)
vs
(6,2)
vt
(v3,2)
(vs,4)
v2
(3,2)
v4
(v2,1)
24
(-v2,2)v1
(5,1)
(2,2) (2,2) (3,2)
v3
(v1,2)
(3,3)
1 (-2, l(v3)), 这里 l (v3 ) minl (v2 ), f32 min ,1 1,
18
在弧(v1,v3)上,f13=2, c13=2,不满足标号条件。 (4)检查v2,在弧(v3,v2)上,f32=1>0, 给v3标号
(-v1,1)
v2
(4,3) (1,1)
如所有fij=0, V( f ) 零流。
V( f ) 称为可行流 f 的流量,即发点的净输出量。
6
(3). 最大流
若 V(f *) 为网络可行流,且满足: V(f *)=Max{V(f )∣f }为网络D中的任意 一个可行流,则称f *为网络的最大流。
最大流问题实际应用场景
最大流问题实际应用场景引言最大流问题是图论中的常见问题之一,也是一种典型的网络流问题。
其应用场景广泛,涉及到物流配送、通信网络、水资源管理等领域。
通过对最大流问题的深入研究和解决,可以优化资源利用,提升系统性能,实现资源的合理分配与调度。
铁路货运优化铁路货运优化是最大流问题在实际应用中的一个典型场景。
铁路系统通常由一系列的节点(火车站)和边(铁路线路)组成,货物需要在不同的火车站之间进行运输。
通过求解最大流问题,可以确定铁路货运系统的最大吞吐量,从而在不同的火车站之间合理调度货物的运输量,提高铁路货运的效率。
问题建模1.将所有火车站表示为图的节点,铁路线路表示为图的边。
2.将每个火车站看作一个节点,引入超级源点S和超级汇点T。
3.设置超级源点S和超级汇点T,并将超级源点与火车站相连,容量设置为该站发出货物的总量;将超级汇点与火车站相连,容量设置为该站需要接收货物的总量。
4.将铁路线路表示为图的边,设置其容量为该线路的运输能力。
求解方法1.构建图模型后,可以利用网络流算法(如Ford-Fulkerson算法)求解最大流问题,得到最大的货物运输量。
2.根据最大流的结果,可以对不同的火车站之间的货物进行分配和调度,优化运输效率。
电力网络优化电力网络是一个复杂而庞大的系统,其中电力的产生、输送和分配需要进行合理的管理和优化。
最大流问题可以用于解决电力网络中的优化问题,如电力输送、线路负载平衡等。
问题建模1.将电力网络中的输电线路表示为图的边,变电站、发电站、负荷站等设备表示为图的节点。
2.引入超级源点S和超级汇点T,将变电站与超级源点S相连,容量设置为变电站的最大供电能力;将负荷站与超级汇点T相连,容量设置为负荷站的需求。
3.通过将发电站、变电站和负荷站之间的连接路径建模为图的边,设置其容量为线路的输送能力。
求解方法1.构建图模型后,可以使用最大流算法求解最大流问题,得到电力网络的最大输送能力,即最大负荷容量。
运筹学课件第四节最大流问题
fij
fi j t , (vi , v j ) fi j t , (vi , v j )
一f.○i j令调, (整v过i ,程v j )不在可增广链
○ 但是,如果vt 被标上号,表示得到一条增广链μ,转入下一
步调整过程。
例 求图的网络最大流,弧旁的权
数表示(cij , fij)。
S
量,记为C(S, ) 。
v1
2
4 3
1 v3 2
2
vs
2
3
4 3
v4
v2 4 vt
边集{(vs,v1),(vs,v3),(vs,v4)} 边集{(vs,v1),(v1,v3),(v2,v3),(v3,vt)} 为图的割集,割集容量分别为11,9
最大流-最小割定理
定理10:设f为网络G=(V,E,C)
v1
(5,5) vs
(4,2)
v2
(3,2)
v3
(5,2)
v4
(3,3) v5
(3,3)
(2,2)
(2,2)
v6
(4,2) vt
(5,4)
v1
(5,2)
v4
(5,5)
(+ vs,2) (3,3)
(4,2)
vs
(∆ ,+∞)
(4,2)
v2
(3,2)
v5
(3,3)
(2,2)
vt
(5,4)
v3
(2,2)
(- v5,2)
(+ v1,2)
v1
(5,2)
v4
(5,5)
(+ vs,2) (3,3) (+ v2,2) (4,2)
vs
(∆ ,+∞)
第四节---最大流问题
• 最大流问题是一类应用极为广泛旳问题,例如在交通运送网 络中有人流、车流、货品流,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。50年代福特 (Ford)、富克逊(Fulkerson)建立旳“网络流理论”, 是网络应用旳主要构成部分。
一、最大流有关概念
• 假点如,u我1,u们2 ,把u3,图u45-4为1中年转做站输,油边管上道旳网数,表us达为该起管点道,旳ut 最为大终
属于 S, S ,满足:① G V , E E不连通;②E为E
旳真子集,而G V , E E 仍连通,则称 E为G旳割
集,记 E S, S 。
• 割集 S, S 中全部始点在S,终点在 S 旳边旳容量 之和,称为 S, S 旳割集容量,记为 C S, S 。如图 5-41中,边集 vs ,v1 ,v1,v3 ,v2,v3 ,v3,vt ,v4,vt 和边集 vs ,v1 ,vs ,v3 ,vs ,v4 都是G旳割集,它们
输油能力,问应该怎样安排各管道输油量,才干使从 us
到 ut 旳总输油量最大?
• 管道网络中每边旳最大经过能力即容量是有限旳,实际 流量也不一定等于容量,上述问题就是要讨论怎样充分 利用装置旳能力,以取得最佳效果(流量最大),此类 问题一般称为最大流问题。
•(定非称汇义负为)2发数,0点称其设(c他有i源j为点向)边为连,容中通一量间图种,点G出仅,次有这V为一么, E0种旳旳,Gr网点入旳络次每vG为t条称称0边为为旳上容收点有量点vs
44,调整后旳可行流见图5-45。
• 重新开始标号过程,寻找可增广链,当标 到 v3 点为 vs ,1后来,与 vs , v3 点邻接旳 v1, v2, v6 点都不满足标号条件,所以标号无法再继续, 而 点并vt 为得到标号,如图5-45。
数学建模最大流问题
建模作业之最大流问题一、问题重述在交通领域,不论是火车还是汽车甚至是飞机的起航与降落,都涉及到了流量问题。
顺利地解决最大流量问题,可以便利的解决交通方面日益突出的问题,更能让资源更充分更优化地得到利用。
所以,学者们对最大流量问题的各个方面进行了不同的研究并把所得结论运用到实践中,因此而极大地促进了经济文化的发展。
本题就是这样一个最基础的最大流量问题。
二、符号说明X(i,j):i流出到j的实际流量C(i,j):i流出到j的最大流量三、模型假设由于要计算0与1流到5、6、7的流量涉及到2个流出口与3个流进口,对计算十分不利,对模型的建立也增加了难度。
所以在本题1与2之前增加一个流出口S,在5、6、7之后增加一个流进口T,从而,本题的目标函数就变成从S流出到T的最大流量。
题中所涉及的变量一些是数字,一些是字母,对模型的建立十分不利。
所以,我们在建立模型前,将图中的S设定为1号,0到7号设定为2到9号,剩下的T 则为10号。
本题所求的最大流量即为从1号的流出量或者10号的流进量。
目标函数:max=X(1,2)+X(1,3)约束条件:X(i ,j)<=C(i,j) i=(1…10),j=(1…10)101011ik kj i j X X ===∑∑ k=(1…10)根据函数建模,由lingo 得出结果,最大流量即为25.四、 附录所建lingo 模型如下;sets :a/1..10/;do(a,a):x,c;endsetsmax =x(1,2)+x(1,3);@for (do:x<c);@for (a(k)|k#ne#1#and#k#ne#10:@sum (a(i):x(i,k))=@sum (a(j):x(k,j)));data :c= 0,12,20,0,0,0,0,0,0,00,0,0,12,0,0,0,0,0,00,0,0,0,20,0,0,0,0,00,0,0,0,6,3,6,0,0,00,0,0,0,0,7,0,0,9,00,0,0,2,0,0,5,8,0,00,0,0,0,0,0,0,0,0,1000,0,0,0,0,0,0,0,0,1000,0,0,0,0,0,0,4,0,1000,0,0,0,0,0,0,0,0,0;enddataend经lingo 求解得如下结果:Global optimal solution found at iteration: 0Objective value: 25.00000Variable Value Reduced Cost X( 1, 1) 0.000000 0.000000X( 1, 3) 16.00000 0.000000 X( 1, 4) 0.000000 1.000000 X( 1, 5) 0.000000 1.000000 X( 1, 6) 0.000000 0.000000 X( 1, 7) 0.000000 0.000000 X( 1, 8) 0.000000 0.000000 X( 1, 9) 0.000000 0.000000 X( 1, 10) 0.000000 0.000000 X( 2, 1) 0.000000 0.000000 X( 2, 2) 0.000000 0.000000 X( 2, 3) 0.000000 0.000000 X( 2, 4) 9.000000 0.000000 X( 2, 5) 0.000000 0.000000 X( 2, 6) 0.000000 0.000000 X( 2, 7) 0.000000 0.000000 X( 2, 8) 0.000000 0.000000 X( 2, 9) 0.000000 0.000000 X( 2, 10) 0.000000 0.000000 X( 3, 1) 0.000000 0.000000 X( 3, 2) 0.000000 0.000000 X( 3, 3) 0.000000 0.000000 X( 3, 4) 0.000000 0.000000 X( 3, 5) 16.00000 0.000000 X( 3, 6) 0.000000 0.000000 X( 3, 7) 0.000000 0.000000 X( 3, 8) 0.000000 0.000000 X( 3, 9) 0.000000 0.000000 X( 3, 10) 0.000000 0.000000 X( 4, 1) 0.000000 0.000000 X( 4, 2) 0.000000 0.000000 X( 4, 3) 0.000000 0.000000 X( 4, 4) 0.000000 0.000000 X( 4, 5) 0.000000 0.000000 X( 4, 6) 3.000000 0.000000 X( 4, 7) 6.000000 0.000000 X( 4, 8) 0.000000 0.000000 X( 4, 9) 0.000000 0.000000 X( 4, 10) 0.000000 0.000000 X( 5, 1) 0.000000 0.000000 X( 5, 2) 0.000000 0.000000 X( 5, 3) 0.000000 0.000000 X( 5, 4) 0.000000 0.000000 X( 5, 5) 0.000000 0.000000X( 5, 7) 0.000000 0.000000 X( 5, 8) 0.000000 0.000000 X( 5, 9) 9.000000 0.000000 X( 5, 10) 0.000000 0.000000 X( 6, 1) 0.000000 0.000000 X( 6, 2) 0.000000 1.000000 X( 6, 3) 0.000000 1.000000 X( 6, 4) 0.000000 1.000000 X( 6, 5) 0.000000 1.000000 X( 6, 6) 0.000000 0.000000 X( 6, 7) 2.000000 0.000000 X( 6, 8) 8.000000 0.000000 X( 6, 9) 0.000000 0.000000 X( 6, 10) 0.000000 0.000000 X( 7, 1) 0.000000 0.000000 X( 7, 2) 0.000000 1.000000 X( 7, 3) 0.000000 1.000000 X( 7, 4) 0.000000 1.000000 X( 7, 5) 0.000000 1.000000 X( 7, 6) 0.000000 0.000000 X( 7, 7) 0.000000 0.000000 X( 7, 8) 0.000000 0.000000 X( 7, 9) 0.000000 0.000000 X( 7, 10) 8.000000 0.000000 X( 8, 1) 0.000000 0.000000 X( 8, 2) 0.000000 1.000000 X( 8, 3) 0.000000 1.000000 X( 8, 4) 0.000000 1.000000 X( 8, 5) 0.000000 1.000000 X( 8, 6) 0.000000 0.000000 X( 8, 7) 0.000000 0.000000 X( 8, 8) 0.000000 0.000000 X( 8, 9) 0.000000 0.000000 X( 8, 10) 8.000000 0.000000 X( 9, 1) 0.000000 0.000000 X( 9, 2) 0.000000 1.000000 X( 9, 3) 0.000000 1.000000 X( 9, 4) 0.000000 1.000000 X( 9, 5) 0.000000 1.000000 X( 9, 6) 0.000000 0.000000 X( 9, 7) 0.000000 0.000000 X( 9, 8) 0.000000 0.000000 X( 9, 9) 0.000000 0.000000X( 10, 1) 0.000000 0.000000 X( 10, 2) 0.000000 1.000000 X( 10, 3) 0.000000 1.000000 X( 10, 4) 0.000000 1.000000 X( 10, 5) 0.000000 1.000000 X( 10, 6) 0.000000 0.000000 X( 10, 7) 0.000000 0.000000 X( 10, 8) 0.000000 0.000000 X( 10, 9) 0.000000 0.000000 X( 10, 10) 0.000000 0.000000 C( 1, 1) 0.000000 0.000000 C( 1, 2) 12.00000 0.000000 C( 1, 3) 20.00000 0.000000 C( 1, 4) 0.000000 0.000000 C( 1, 5) 0.000000 0.000000 C( 1, 6) 0.000000 0.000000 C( 1, 7) 0.000000 0.000000 C( 1, 8) 0.000000 0.000000 C( 1, 9) 0.000000 0.000000 C( 1, 10) 0.000000 0.000000 C( 2, 1) 0.000000 0.000000 C( 2, 2) 0.000000 0.000000 C( 2, 3) 0.000000 0.000000 C( 2, 4) 12.00000 0.000000 C( 2, 5) 0.000000 0.000000 C( 2, 6) 0.000000 0.000000 C( 2, 7) 0.000000 0.000000 C( 2, 8) 0.000000 0.000000 C( 2, 9) 0.000000 0.000000 C( 2, 10) 0.000000 0.000000 C( 3, 1) 0.000000 0.000000 C( 3, 2) 0.000000 0.000000 C( 3, 3) 0.000000 0.000000 C( 3, 4) 0.000000 0.000000 C( 3, 5) 20.00000 0.000000 C( 3, 6) 0.000000 0.000000 C( 3, 7) 0.000000 0.000000 C( 3, 8) 0.000000 0.000000 C( 3, 9) 0.000000 0.000000 C( 3, 10) 0.000000 0.000000 C( 4, 1) 0.000000 0.000000 C( 4, 2) 0.000000 0.000000 C( 4, 3) 0.000000 0.000000C( 4, 5) 6.000000 0.000000 C( 4, 6) 3.000000 0.000000 C( 4, 7) 6.000000 0.000000 C( 4, 8) 0.000000 0.000000 C( 4, 9) 0.000000 0.000000 C( 4, 10) 0.000000 0.000000 C( 5, 1) 0.000000 0.000000 C( 5, 2) 0.000000 0.000000 C( 5, 3) 0.000000 0.000000 C( 5, 4) 0.000000 0.000000 C( 5, 5) 0.000000 0.000000 C( 5, 6) 7.000000 0.000000 C( 5, 7) 0.000000 0.000000 C( 5, 8) 0.000000 0.000000 C( 5, 9) 9.000000 0.000000 C( 5, 10) 0.000000 0.000000 C( 6, 1) 0.000000 0.000000 C( 6, 2) 0.000000 0.000000 C( 6, 3) 0.000000 0.000000 C( 6, 4) 2.000000 0.000000 C( 6, 5) 0.000000 0.000000 C( 6, 6) 0.000000 0.000000 C( 6, 7) 5.000000 0.000000 C( 6, 8) 8.000000 0.000000 C( 6, 9) 0.000000 0.000000 C( 6, 10) 0.000000 0.000000 C( 7, 1) 0.000000 0.000000 C( 7, 2) 0.000000 0.000000 C( 7, 3) 0.000000 0.000000 C( 7, 4) 0.000000 0.000000 C( 7, 5) 0.000000 0.000000 C( 7, 6) 0.000000 0.000000 C( 7, 7) 0.000000 0.000000 C( 7, 8) 0.000000 0.000000 C( 7, 9) 0.000000 0.000000 C( 7, 10) 100.0000 0.000000 C( 8, 1) 0.000000 0.000000 C( 8, 2) 0.000000 0.000000 C( 8, 3) 0.000000 0.000000 C( 8, 4) 0.000000 0.000000 C( 8, 5) 0.000000 0.000000 C( 8, 6) 0.000000 0.000000 C( 8, 7) 0.000000 0.000000C( 8, 9) 0.000000 0.000000 C( 8, 10) 100.0000 0.000000 C( 9, 1) 0.000000 0.000000 C( 9, 2) 0.000000 0.000000 C( 9, 3) 0.000000 0.000000 C( 9, 4) 0.000000 0.000000 C( 9, 5) 0.000000 0.000000 C( 9, 6) 0.000000 0.000000 C( 9, 7) 0.000000 0.000000 C( 9, 8) 4.000000 0.000000 C( 9, 9) 0.000000 0.000000 C( 9, 10) 100.0000 0.000000 C( 10, 1) 0.000000 0.000000 C( 10, 2) 0.000000 0.000000 C( 10, 3) 0.000000 0.000000 C( 10, 4) 0.000000 0.000000 C( 10, 5) 0.000000 0.000000 C( 10, 6) 0.000000 0.000000 C( 10, 7) 0.000000 0.000000 C( 10, 8) 0.000000 0.000000 C( 10, 9) 0.000000 0.000000 C( 10, 10) 0.000000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 25.00000 1.0000002 0.000000 0.0000003 3.000000 0.0000004 4.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 0.0000009 0.000000 0.00000010 0.000000 0.00000011 0.000000 0.00000012 0.000000 1.00000013 0.000000 0.00000014 0.000000 0.00000015 3.000000 0.00000016 0.000000 0.00000017 0.000000 1.00000018 0.000000 1.00000019 0.000000 1.00000021 0.000000 1.00000022 0.000000 1.00000023 0.000000 0.00000024 0.000000 0.00000025 0.000000 0.00000026 4.000000 0.00000027 0.000000 1.00000028 0.000000 1.00000029 0.000000 1.00000030 0.000000 1.00000031 0.000000 1.00000032 0.000000 1.00000033 0.000000 0.00000034 0.000000 0.00000035 0.000000 0.00000036 6.000000 0.00000037 0.000000 1.00000038 0.000000 1.00000039 0.000000 1.00000040 0.000000 1.00000041 0.000000 1.00000042 0.000000 1.00000043 0.000000 0.00000044 0.000000 0.00000045 0.000000 0.00000046 0.000000 0.00000047 0.000000 1.00000048 0.000000 1.00000049 0.000000 1.00000050 0.000000 1.00000051 0.000000 1.00000052 0.000000 0.00000053 0.000000 0.00000054 0.000000 0.00000055 2.000000 0.00000056 0.000000 0.00000057 0.000000 0.00000058 3.000000 0.00000059 0.000000 0.00000060 0.000000 0.00000061 0.000000 0.00000062 0.000000 0.00000063 0.000000 0.00000065 0.000000 0.00000066 0.000000 0.00000067 0.000000 0.00000068 0.000000 0.00000069 0.000000 0.00000070 0.000000 0.00000071 92.00000 0.00000072 0.000000 0.00000073 0.000000 0.00000074 0.000000 0.00000075 0.000000 0.00000076 0.000000 0.00000077 0.000000 0.00000078 0.000000 0.00000079 0.000000 0.00000080 0.000000 0.00000081 92.00000 0.00000082 0.000000 0.00000083 0.000000 0.00000084 0.000000 0.00000085 0.000000 0.00000086 0.000000 0.00000087 0.000000 0.00000088 0.000000 0.00000089 4.000000 0.00000090 0.000000 0.00000091 91.00000 0.00000092 0.000000 0.00000093 0.000000 0.00000094 0.000000 0.00000095 0.000000 0.00000096 0.000000 0.00000097 0.000000 0.00000098 0.000000 0.00000099 0.000000 0.000000 100 0.000000 0.000000 101 0.000000 0.000000 102 0.000000 1.000000 103 0.000000 1.000000 104 0.000000 1.000000 105 0.000000 1.000000 106 0.000000 0.000000108 0.000000 0.000000 109 0.000000 0.000000根据求解结果得出:最大流量为25。
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(5)检查v3,在弧(v3,vt)上,f3t=1, c3t=2,
l ( vt ) minl ( v3 ),( c3t f 3t ) min ,1 1, 1
vt得到标号,标号过程结束。
19ห้องสมุดไป่ตู้
(二)调整过程 :从vt 开始逆向追踪,找到增广链。
v1
(8,4)
(6,0)
v2
v3
(6,5)
v4
(3,3)
v5
(5,4)
v6
10
(6). 截集与截量 对于有向网络G=(V,A,C) ,若S为V的子集,S=V - S , 则称弧集 (S,S)= a|a=(u,v),u S,v S 为网络G的一个截集,并将截集中所有弧容量之和称为截容量, ( ( 为截集 (S,S ) 的截容量(简称为截量)。 即 C S, S)= C a)
v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17 ,2)
v6
v5
8
v3
(6,3)
v2
(10,5) (3,2) (4,1) (8,3) (5,1)
(5,2)
v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17,2)
v6
v5
µ = (v1,v2,v3,v4,v5,v6 )
+ µ ={(v1,v2) ,(v2,v3), (v3 , v4),(v5,v6)}
1 (-2, l(v3)), 这里 l (v3 ) minl (v2 ), f32 min ,1 1,
18
在弧(v1,v3)上,f13=2, c13=2,不满足标号条件。 (4)检查v2,在弧(v3,v2)上,f32=1>0, 给v3标号
(-v1,1)
v2
(4,3) (1,1)
( vi , v j ) A
f ij
sj
( v j , vi ) A
f ji 0
js
vs : vt :
( v s , v j )A
f
( v j , v s )A
f
V( f )
可行流总是 存在的
( v t ,v j )A
f
tj
( v j , v t )A
f
jt
a S, S) (
(7)最小截与最小截量 若 (S*,S*) 是容量网络中所有截集中截量最小的截集,即
C S*,S*)= min C S,S)|(S,S)为网络G的一个截量 ( (
( C ( 则称 S*,S*)为G上的最小截, S*,S*) 为上的最小截量。
11
性质 任何一个可行流的流量V(f)都不会超过任一截集的容 量。即 V ( f ) C(V ,V 1 )
1
可行流f*,截集(V1*,V1*), 若V(f*)=C( V1*,V1*),
则f*必是最大流, (V1*,V1*) 必是D的最小截集。
定理 若f*是网络G=(V,A,C)上的可行流,则
可行流f*为最大的充要条件为μ中不存在关 于f*的增广链。 最大流最小截量定理。任一个网络D中,从vs 到 vt的最 大流的流量等于分离vs,vt的最小截集的容量。
如所有fij=0, V( f ) 零流。
V( f ) 称为可行流 f 的流量,即发点的净输出量。
6
(3). 最大流
若 V(f *) 为网络可行流,且满足: V(f *)=Max{V(f )∣f }为网络D中的任意 一个可行流,则称f *为网络的最大流。
(4).前向弧与后向弧 设μ=(x,…,u,v,…A)是网络G中的一条初等链并且 定义链的方向是从x到A。若D中有弧(u,v),与μ方向 一致,则称(u,v)为链μ的前向弧,若D中有弧(u, v),与μ方向相反,则称(v, u),为链μ的后向弧。
第4节
网络最大流问题
例 连接某产品产地vs和销地vt的交通网如下: v1 v3 4
3 5 1 5 2 1 2
vs
vt v4
v2
2
弧(vi,vj):从vi到vj的运输线,
弧旁数字:这条运输线的最大通过能力,
制定一个运输方案,使从vs到vt的产品数量最多。
1
v1
3
4
2
v3
5
弧旁数字:
运输能力。
vs
5
1
(0, +∞)
vs
(6,3) (2,0) (5,2)
vt
(v3,2)
(6,2)
(vs,4)v2
23
(-v2,2) v1
(5,1) (2,2) (2,2)
v3 (v1,2)
(6,3) (2,0) (5,2)
(3,3)
(0, +∞)
vs
(6,2)
vt
(v3,2)
(vs,4)
v2
(3,2)
v4
(v2,1)
24
(-v2,2)v1
(5,1)
(2,2) (2,2) (3,2)
v3
(v1,2)
(3,3)
v4
(v2,1) (5,3)
(3,3) (0,∞)
vs
(5,1)
(1,1)
(3,0)
vt
(v3,1)
(2,1)
在弧(v2,v4)上,f24=3,c24=4,f24<c24, 给v4标号 (2, l(v4)), 其中
(vs,4)
v1
(2,2)
v3
(-v2,1)
l ( v4 ) min l ( v2 ),( c24 f 24 ) min ,1 1, 1
(5,3) (3,0)
(3,3) (0,∞) vs (5,1) (vs,4)
(1,1)
vt
(2,1)
v1
(2,2)
(-v2,1)
v3
(3)检查v1,在弧(v2,v1)上,f21>0, 给v2标号
(-1, l(v2)), l ( v2 ) min l ( v1 ), f 21 min 4 ,1 1,
l ( v1 ) min l ( vs ),( cs1 f s1 ) min ,5 1 4
17 在弧(vs,v2)上, fs2=cs2=3, 不满足标号条件。
fs1<cs1, 给v1标号(s, l(v1)), 其中
(-v1,1)
v2
(4,3) (1,1)
v4
(-v1,1)
v2
(4,3)
(1,1)
v4
(v2,1) (5,3)
(3,3) (0,∞)
vs
(5,1)
(1,1)
(3,0)
vt
(v3,1)
(2,1)
µ s,v1,v2,v3,vt) (v =1, 在µ 上进行流量
(vs,4)
v1
(2,2)
v3
(-v2,1)
v2
(3,3)
(4,3)
v4
(5,3)
(3,0)
(2,2)
v1
(2,2) (vs,3)
v3
V(f ′)=3+2=5
V1=(vs,v1)
V1=(v2,v3,v4, vt)
截集:[V1,V1]=[(vs,v2),(v1,v3)] V(f ′)=C[V1,V1]=5
问题:(v2,v1)是不是截集[V1,V1]中的弧?
21
例 用标号法求下图网络的最大流。弧旁的数字是( cij , fij)。
v1
(3,3)
(5,1) (2,2) (2,2)
v3
(6,3) (2,0)
(5,2)
vs
(6,2)
vt
v2
(3,2)
v4
22
解: 第一轮 标号过程 (1)vs标(0,+∞),vs为已标号未检查点。 v 6 (2)检查vs,给v2标号(vs,l(v2))l( 2 ) min , - 2 4 ,vs成为已标号已检查的点,v2成为已标号未检查的点。 v (3)检查v2,给v1标号(-v2,l(v1)) l( 1 ) min 4,2 2 。同理给v4标号为(v2,1),v2成为已标号已检查的 点,v1,v4成为已标号未检查的点。 (4)检查v1,给v3标号为(v1,2),v3成为已标号未检 查的点。 (5)检查v3,给vt标号为( v3 ,2)。 因为vt已被标号,所以说明找到一条增广链。 调整过程 按点的第一个标号,以vt点开始,回溯找到一条增广 链, 如下图红线所示:
=1的调整,得
可行流 f ′ 如右
(1,0)
(1,0)
vs
(5,2)
vt
20
(2,2)
图所示:
v1
(2,2)
v3
去掉各点标号,从vs开始,重新标号。
v2
(3,3) (0,∞)vs (5,2)
(4,3) (1,0) (1,0)
v4
(5,3)
点v1:标号过程
(3,0)
vt
无法进行,所以
f ′即为最大流。
v3
(6,3)
µ - ={(v4,v5)}
9
增广 链 设 f 是一个可行流, µ 是从vs 到vt 的一条链,若µ 足下 满 列条件,称之为关于可行流 f 的一条增广 链。
+ (vi , vj ) ∈ µ (vi , vj ) ∈ µ
0≤ fij <cij 0 < fij ≤ cij
前向弧是 非饱和弧, 后向弧 是非零流弧,
12
7.4.2寻求最大流的标号法(Ford—Fulkerson) 从任一个可行流 f 出发(若网络中没有给定 f , 则从零流开始),经过标号过程与调整过程。 (一)标号过程