运筹学最大流问题作业
运筹学最大流问题例题
运筹学最大流问题例题
以下是一个关于运筹学最大流问题的例题：
假设有一个有向图，有两个特殊的节点，分别是源点（S）和
汇点（T）。
图中还有一些其他的节点，表示各个任务或工作。
节点之间有一些带有容量限制的边，表示各个任务之间的关系。
假设需要将尽可能多的任务从源点发送到汇点，但要满足以下条件：
1. 每个任务只能由一个人来执行；
2. 每个人只能执行一个任务；
3. 每个任务只能在特定的时间完成；
4. 每个人只能在特定的时间段内工作。
问题：设计一个算法来确定可以完成的最大任务数。
解法：
1. 为了建立最大流问题的模型，我们需要将图中的节点和边进行转换。
首先，将源点和汇点分别用两个特殊的节点S和T
表示。
2. 对于每个任务节点，将其分解为两个节点v_in和v_out，以
表示任务开始和任务结束的时间点。
3. 对于每个容量限制的边(a, b)，我们将其转换为两条边
(v_out_a, v_in_b)和(v_out_b, v_in_a)，容量为边(a, b)上的容量
限制。
4. 然后，将所有节点和边加入到一个图中，并运用最大流算法（如Ford-Fulkerson算法）来找到从S到T的最大流。
5. 最终的最大流就是可以完成的最大任务数。
这是一个应用最广泛的最大流问题的例题，通过建立合适的模型，可以将实际问题转化为最大流问题，并通过最大流算法来解决。
2016春北航《运筹学》在线作业3
正确答案:[hide]——ABC——[/hide]
3.下面命题不正确的是( )。 (满分:4)
A. 线性规划标准型要求右端项非负
B. 任何线性规划都可化为标准形式
C. 线性规划的目标函数可以为不等式
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——A——[/hide]
2.线性规划求最优解，目标规划求满意解 ( ) (满分:3)
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——B——[/hide]
3.LP问题的每一个基可行解对应可行域的一个顶点( ) (满分:3)
正确答案:[hide]——C——[/hide]
2.在一个运输方案中，从任一数字格开始，( )一条闭合回路。 (满分:3)
A. 可以形成至少
B. 不能形成
C. 可以形成
D. 有可能形成
正确答案:[hide]——B——[/hide]
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——B——[/hide]
6.线性规划无可行解是指进基列系数非正 ( ) (满分:3)
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——A——[/hide]
7.简单图G（V, E）是树图，有n个点和恰好(n-1)条边。( ) (满分:3)
A. 若变量组B包含有闭回路，则B中的变量对应的列向量线性无关
B. 运输问题的对偶问题不一定存在最优解
C. 平衡运输问题的对偶问题的变量非负
D. 第i行的位势ui是第i个对偶变量
正确答案:[hide]——ABC——[/hide]
三、判断题：
运筹学参考答案
-3 x2 [4] 2 -3+6M 1 0
0
-1 x3 2 0 -1+2M 1/2 -1
1/2-M
0 x4 -1 0 -M -1/4 -1/2
-3/4-M/2
0 x5 0 -1 -M 0 -1
-M
-M x6 1 0 0 1/4 -1/2
3/4-3M/2
-M x7 0 1 0 0 1
b.用单纯形法求解 列单纯形表： 解： Cj→ CB 0 0 xB x3 x4 x3 x1 x2 x1 b 15 24 3 4 3/4 15/4 2 x1 3 [6] 2 0 1 0 0 1 0
*
1 x2 5 2 1 [4] 1/3 1/3 1 0 0
T
0 x3 1 0 0 1 0 0 1/4 -1/12 -1/12
5 x1 + 3 x2 + x3 + x4 = 9 −5 x1 + 6 x2 + 15 x3 + x5 = 15 s.t. 2 x1 + x2 + x3 − x6 + x7 = 5 x , x , x , x , x , x , x , ≥ 0 1 2 3 4 5 6 7
M 为一个任意正数 Cj→ CB 0 0 -M Cj-Zj 10 0 -M Cj-Zj 10 12 -M Cj-Zj x1 x3 x7 3/2 3/2 1/2 x1 x5 x7 9/5 24 7/5 xB x4 x5 x7 b 9 15 5 10 x1 [5] -5 2 10+2M 1 0 0 0 1 0 0 0 15 x2 3 6 1 15+M 3/5 9 -1/5 9-M/5 39/80 9/16 -43/80 27/8-43M/80 12 x3 1 15 1 12+M 1/5 [16] 3/5 10+3M/5 0 1 0 0 0 x4 1 0 0 0 1/5 1 -2/5 -2-2M/5 3/16 1/16 -7/16 -21/8-7M/16 0 x5 0 1 0 0 0 1 0 0 -1/80 1/16 -3/80 -5/8-3M/80 0 x6 0 0 -1 -M 0 0 -1 -M 0 0 -1 -M -M x7 0 0 1 0 0 0 1 O 0 0 1 0 9 3/2 7/3 9/5 5/2
运筹学最小费用最大流流问题
在实际的网络系统中，当涉及到有关流的问 题的时候，我们往往不仅仅考虑的是流量，还经 常要考虑费用的问题。比如一个铁路系统的运输 网络流，即要考虑网络流的货运量最大，又要考 虑总费用最小。最小费用最大流问题就是要解决 这一类问题。
最小费用最大流问题提法:
设一个网络G=（V，E，C），对于每一个弧(vi ,vj )∈E ,给 定容量cij外，还给出单位流量的费用dij 0 ，网络记为 G=（V，E，C，d）。网络系统的最小费用最大流问题，
bij bij
我们将 bij bij 叫做这条增广链的费用。
结论：如果可行流 f 在流量为w(f )的所有可行流中 的费用最小，并且 是关于f 的所有增广链中的费
用最小的增广链，那么沿增广链μ调整可行流f，得
到的新可行流f ’ ，也是流量为w(f ’)的所有可行流中 的最小费用流。依次类推，当 f ’ 是最大流时，就是 所要求的最小费用最大流。
对偶算法基本思路：
零流f ={0}是流量为0的最小费用流。一般地，寻求最小 费用流，总可以从零流f ={0}开始。下面的问题是：如果 已知f 是流量为w(f)的最小费用流，那么就要去寻找关于 f 的最小费用增广链，用最大流的方法将f(0)调整到f(1)， 使f(1)流量为w(f(0))+θ，且保证f(1)在w(f(0))+θ流量下的
(5, 2)
(4, 2)
v2 (10, 3) v3
v1
(7, 1)
解：（(110）, 4取) 初始可行流(2,为6)零流f
(cij, dij) (0)v=t{0},构造赋权
有 (vs
向vs图 L(f(0)), 用
,v2 ,v1(,8v,t)1,)如图
运筹学第7章 最大流问题(精简)
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。
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。
.
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
.
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)。
但利用它与图的密切关系，可以利用图直观简便地求 解。
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。
运筹学中的运输问题例题
运筹学中的运输问题例题运筹学中的运输问题例题在运筹学领域中，运输问题一直是研究的焦点之一。
它是一种经典的线性规划问题，旨在寻找最佳的物流运输方案，以最小化运输成本或最大化利润。
下面将给出几个运输问题的例题，以便更好地理解运筹学中的运输问题。
例题一：某物流公司需要将货物从A、B、C三个仓库分别运输到D、E、F 三个地点。
已知各仓库的存货数和各地点的需求量如下：仓库存货数地点需求量A 50 D 30B 70 E 40C 80 F 20已知运输成本矩阵如下：D E FA 5 7 9B 6 8 10C 4 6 8要求给出最佳的物流运输方案，并计算出最小的运输成本。
例题二：某公司有两个工厂，分别位于城市X和城市Y，需要向三个销售点分别运输产品。
已知两个工厂的产能和三个销售点的需求量如下：工厂产能销售点需求量X 60 P 18Y 80 Q 30R 22已知运输成本矩阵如下：P Q RX 6 5 9Y 8 7 6要求确定最佳的运输方案，并计算出最小的运输成本。
例题三：某电子产品制造商面临着将产品从几个工厂运输到多个供应商的问题。
已知各工厂的产能和各供应商的需求量如下：工厂产能供应商需求量F1 80 S1 30F2 60 S2 50F3 70 S3 20已知运输成本矩阵如下：S1 S2 S3F1 4 7 6F2 6 3 8F3 5 7 9寻找最优的运输方案，以满足供应商的需求，并计算出最小的运输成本。
以上是几个常见的运输问题例题，这些例题涵盖了不同规模和不同约束条件的情况，帮助我们了解运筹学中的运输问题的解决方法。
通过运用线性规划等方法，可以得出最佳的运输方案，实现物流运输的优化，减少成本，并提高效率。
运输问题不仅在物流行业中有广泛应用，也可在其他领域中找到类似的应用场景，例如生产调度、供应链管理等。
因此，掌握运输问题的解决方法对于提高运营效率和降低成本是非常重要的。
综上所述，通过解决运输问题例题，我们可以更深入地理解运筹学中的运输问题，并通过适当的模型和算法，找到最佳的运输方案，实现资源的合理配置和优化。
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.
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一、问题描述在运筹学领域，最大流问题是一种重要的网络流问题，其目标是在给定有向图中，找到从源点到汇点的最大流量。
求解最大流问题可以应用于许多实际场景，比如物流调度、电力网络分配等。
二、问题分析最大流问题可以通过使用流网络模型来求解。
流网络由一组有向边和节点组成，其中每条边都带有一个容量值，代表该边所能通过的最大流量。
流量值表示通过该边的实际流量。
为了求解最大流问题，我们需要使用网络流算法，其中最著名的算法是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。
这些算法通过不断寻找增广路径来增加流量，直到无法找到增广路径为止。
三、问题实例为了更好地理解最大流问题，以下是一个具体的例子：假设有一个物流网络，由多个节点和边构成。
每条边都带有一个容量值，表示该边所能通过的最大流量。
网络中有一个源点和一个汇点，我们需要找到从源点到汇点的最大流量。
节点和边的关系如下：源点 -> A: 容量为5源点 -> B: 容量为3A -> C: 容量为2A -> D: 容量为4B -> C: 容量为2B -> E: 容量为3C -> 汇点: 容量为4D -> 汇点: 容量为5E -> 汇点: 容量为3根据以上描述，我们可以通过使用Ford-Fulkerson算法来求解最大流问题。
算法的基本步骤如下：1. 初始化流网络，将所有边上的流量设为0。
2. 寻找增广路径：通过深度优先搜索或广度优先搜索，寻找从源点到汇点的一条路径，使得路径上的边上仍有剩余容量。
3. 计算路径上的最小容量值，即可通过的最大流量。
4. 更新路径上的边的流量，即增加最小容量值。
5. 重复步骤2-4，直到无法找到增广路径为止。
6. 最后，计算源点流出的总流量，即为最大流量。
通过以上例子，我们可以清楚地了解最大流问题的基本思想和求解步骤。
在实际应用中，可以根据具体情况使用不同的网络流算法来求解最大流问题。
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。
运筹学最大流问题例题
运筹学最大流问题例题运筹学中的最大流问题是一种重要的优化问题，它在网络流量分配、路径规划等领域有着广泛的应用。
下面我将给出两个较为详细的最大流问题例题，以帮助读者更好地理解。
例题一：假设有一个有向图，其中包含一个源点S和一个汇点T，其他节点分别表示供给点和需求点。
每条边的容量表示该路径上的最大流量。
现在我们需要确定从S到T的最大流量。
其中，源点S有一个供给量为10的容器，汇点T有一个需求量为10的容器。
其他节点没有容器。
图中各点之间的边的容量如下：S -> A: 5S -> B: 3A -> C: 4A -> D: 2B -> E: 2B -> F: 4C -> T: 3D -> T: 1E -> T: 1F -> T: 5求解：通过构建网络流图，我们可以将这个问题转化为一个最大流问题。
首先，我们为每条边都添加一个容量属性，然后为S和T之间添加一个超级源点和超级汇点。
图示如下所示：```S/ | \A B C/ | | \D E F T```超级源点S0与源点S之间的边的容量为源点S的供给量10，超级汇点T0与汇点T之间的边的容量为汇点T的需求量10。
接下来，我们要找到从超级源点到超级汇点的最大流量，即求解这个网络流图的最大流。
解答：根据这个网络流图，我们可以使用Ford-Fulkerson算法求解最大流问题。
具体步骤如下：1. 初始化网络流为0。
2. 在剩余容量大于0的路径上增广流量：从超级源点出发，找到一条路径到达超级汇点，该路径上的流量不超过路径上边的最小容量。
3. 更新剩余容量：将路径上的每条边的剩余容量减去增广流量。
4. 将增广流量加到网络流中。
5. 重复步骤2-4，直到找不到从超级源点到超级汇点的路径。
通过应用Ford-Fulkerson算法，我们可以得到从超级源点到超级汇点的最大流量为8。
因此，从源点S到汇点T的最大流量也为8。
用Excel求解运筹学中最大流问题详细操作示例
打开Excel，新建一个工作簿。
在工作簿中创建三个工作表 ，分别命名为“源点”、“
汇点”和“网络”。
02
01
03
在“源点”工作表中输入源 点的名称和容量。
在“汇点”工作表中输入汇 点的名称。
04
05
在“网络”工作表中输入所 有边的起点、终点、当前容
量和剩余容量。
初始化变量
在“源点”工作表中，为源点的流量 分配一个初始值，例如0。
用Excel求解运筹学中最大 流问题详细操作示例
目录
• 最大流问题概述 • Excel求解最大流问题的准备工作 • 使用Excel求解最大流问题 • Excel求解最大流问题的结果分析 • 案例分析 • 总结与展望
01
最大流问题概述
最大流问题的定义
最大流问题是指在给定网络中，确定通过该网络的最大流量 。这个网络由若干个节点和边组成，每条边都有一定的容量 ，表示该条边允许通过的最大流量。
使用Excel求解案例中的最大流问题
打开Excel，创建一个新的工作表，将 数据整理到相应的单元格中。
在一个空白的单元格中输入 “=MAX(SUMIF(起始列,条件,费用 列))”，例如 “=MAX(SUMIF(A2:A100,">=1",C2: C100))”，表示从起始列中选择大于 等于1的单元格，并计算对应的费用列 的总和，然后找出最大的总和。
结果
01
最大流量
增广路径
02
03
残量网络
通过Excel求解，可以得到最大流 量值，这是运筹学中最大流问题 的核心目标。
在Excel的结果中，增广路径的详 细信息也会被列出，这是求解过 程中关键的步骤之一。
运筹学-5-5最小费用最大流问题
否则，转下一步。
第四步---将最短路还原成原网 络图中的最小费用增广链μ，在μ上 对可行流X(k-1)进行调整，得到新的 可行流图，若其流量等于fmax,迭代结 束。否则转入第一步，进入下一次 迭代过程。
4、举例
增广费用网络图
(容量费用图(bij,cij))
μ去调整X得到的新的可行流 ~x就是 流量为 f ( )的~x 最小费用流。
（2）实现思路
基于第一种求解途径，根据上述 定理，只要找到最小费用增广链，在 该链上调整流量，得到增加流量后的 最小费用流。循环往复直至求出最小 费用最大流。
对偶法原理和步骤
f max
求最大流
确保流 量最大
将0流作为初始可行流
零流弧上，保持原弧不变，将单位费用 作为权数，即wij= cij:
(bij , cij , 0)
Vi
Vj
原网络
(bij , cij )
Vi
Vj
增广费用网络
非饱和弧上 (0 xij bij ) ，原有弧以单位 费用作权数，后加弧（虚线弧）以单位
费用的负数作权数（p167更正）：
(bij ,cij , xij )
绘制扩展 费用网络
Ford算法找从vs到 vt的最短增广链
No
流量等于 最大流?
Yes 得最小费用最大流
调整流量 得费用最小的可行流
确保费用最小
实施中的关键
为什么?
构造增广费用网络图（即扩展费用网络图）， 借助最短路算法寻找最小费用增广链。
增广链流量调整：正向弧增加流量 j，反向弧减少流量 j。
2、最小费用流
对一费用容量网络，具有相同流 量 f 的可行流中，总费用最小的可行 流称为该费用容量网络关于流量 f 的 最小费用流，简称流量为 f 的最小费 用流。
运筹学-最大流- 案例
案例BMZ公司的最大流问题背景BMZ 公司是欧洲一家生产豪华汽车的制造商。
它因为提供优质的服务而获得很好的声誉，保持这个声誉一个很重要的秘诀就是它有着充裕的汽车配件供应,从而能够随时供货给公司众多的经销商合授权维修店。
这些供应件主要存放在公司的配送中心里，这样一有需求就可以立即送货。
卡尔（BMZ 公司的供应链的经理）优先考虑的是改进这些配送中心的不足之处。
该公司在美国有几个配送中心。
但是，离洛杉机中心最近的一个配送中心却坐落离洛杉机1000 多英里的西雅图。
保证洛杉机中心良好的供应是尤为重要的。
因此,现在那里的供应不断减少的现状成为了公司高层管理真正关心的问题。
大部分的汽车配件以及新车是在该公司坐落于德国的斯图加特的总厂和新车一起生产的。
也就是这家工厂向洛杉机中心供应汽车配件。
每月有超过300000 立方英尺的配件需要运到.现在，下个月需要多得多的数量以补充正在减少的库存。
问题卡尔需要尽快制定一个方案,使得下个月从总厂运送到洛杉机配送中心的供应件尽可能多。
他认识到了这是个最大流的问题——一个使得从总厂运送到洛杉机配送中心的配件流最大的问题。
因为总厂生产的配件量远远要大于能够运送到配送中心的量，所以，可以运送多少配件的限制条件就是公司配送网络的容量。
这个配送网络如下图1 。
在图中,标有ST 和LA 的节点分别代表斯图加特的工厂和洛杉机的配送中心。
由于工厂所在地有一个铁路运转点,所以首先通过铁路把配件运输到欧洲的三个港口：鹿特丹（RO ）波尔多（BO ）和里斯本(LI) ;然后通过船运到美国的港口纽约（NY )或新奥尔良( NO ）;最后用卡车送到洛杉机的配送中心.图1 网络模型经营这些铁路、船舶和卡车的组织是独立所有的公司，这些公司为很多的公司运输货物。
由于对这些老主顾原有的承诺，这些公司不可以在短时间内为任何一个客户大量增加运输空间配额。
因此，BMZ公司只能够保证获得下个月每条运输航线有限的运输空间.图1已经给出可以获得的空间数量，以100立方米为1个单位（由于每100立方米比3500立方英尺大一点，所以，需要运送的这批货物体积是很大的）。
《运筹学》课后习题答案 EX12_第12次作业解答_最大流问题
第十二次作业解答：P178：9)，10)9）求图7.20网络中，从S V 到t V 的最大流。
解：用Ford-Fulkerson 标记化方法（标号法）。
步骤一、先确定初始可行流（可以是零流）如下：步骤二、标号过程如下：步骤三、调整可行流流量，增广链上弧的流量调整量为ε=4，即正向弧流量增加4，反向弧流量减少4。
修正流量后的网络图如下。
重复步骤二，得到新的流量修正路线为：Vs → V3 → V6 → V4 → V2 → Vt, ε=4。
修正流量后的网络图如下。
重复步骤二，得到新的流量修正路线为：Vs → V3 → V6 → V4 → V7 → V5 → Vt, ε=1。
修正流量后的网络图如下。
重复步骤二，顶点标记到Vs → V6 → V4 → V1 → V3 → V6 后不能再标记，因此上图已经是最大流网络图。
由网络图可知最大流量为： 8+5+12=25。
10）有1V 、2V 两口油井经管道将油输送到脱水处理厂10V ，中间需经过几个泵厂，如图7.21所示。
边上的数字为相应管道通过的最大能力（吨／小时），求每小时从油井输送到脱水处理厂的最大流。
解：方法1: 用电子表格求解(参照答案)方法2: 用Ford-Fullkerson 标记方法求解（1）初始可行流为零流, 可以找到三条增广链，调整流量；V 5V 154 631034 V 4V 3V 2V 6V 8 V 9V 10V 7685 35 910423（3）再找增广链并调整流量，得最大流max 20f =。
运筹学第六章6.4 最 大 流 问题
3．调整过程：
j 指增广链上所有弧的流量修正量；
调整方法： 在增广链的正向弧上增加 ； 反向弧上减少 ； 其它弧上流量不变。
j
（3）用上述同样的方法对修正流量后的网 络图再次进行标记化工作，得各顶点的标 号如下：
起点vs（- ， ），顶点v2（vs+，2） 顶点v3、v4、v5、v6等都不能标记。因 此，终点也就得不到标记，即已不存在流 量修正路线。故流量修正工作到此为止。
图2就是最大流量网络图，由图中可 知最大流流量为20。
（2）在容量网络中从起点vs到收点vt 的一条链中，按弧的方向分 ①前向弧（正向弧）——与链的方向 一致的弧。前向弧全体记为μ+；
②后向弧（反向弧）——与链的方向 相反的弧。后向弧全体记为μ_； 其中,链的方向规定为:
从起点vs指向终点vt。
(3)按点来分 任一顶点vi处，流入的弧称为对 节点vi的后向弧，流出的弧称为对节 点vi的前向弧。
重复步骤二，但要注意把vs换成已得
到标号的点；可能出现两种结局： a.标号过程中断，收点得不到标号。 说明该网络中不存在增广链，现行的可 行流就是最大流； b.收点得到标号，反向追踪即可找到 一条从起点到收点由标号点及相应的弧连 接而成的增广链。
修改流量，其中流量调整量 min j ，
（3）可行流：在容量网络上，满足容量限 制条件和中间点平衡条件（连续性定理）的图 上的流。 即 0≤Xij≤bij;
is f A xij ( jAx ji 0 i s, t (i , j ) ,i ) f it
其中f为网络中从起点s到终点t的流量。 问： 零流是不是可行流？
2．流与可行流
（1）流：①弧上的流——网络中加在弧上的负载 量。记为fij或xij。 ②图上的流——加在网络中各条弧上