数学建模中的最短路算法

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最短路问题(数学建模资料)

最短路问题(数学建模资料)
网 络 优 化
Network Optimization
/netopt
清华大学课号:40420213(本),70420133(研)
第5章 最短路问题(Shortest Path Problem)
清华大学数学科学系 谢金星 办公室:理科楼1308# (电话:62787812) Email:jxie@ /faculty/~jxie
u s 0, u min{u w }. i ij j i j
一般情况下直接求解最短路方程是相当困难的.
(5.7) (5.8)
10
最短路树(树形图)
定理5.1 对于只含正有向圈的连通有向网络,从起点s到任一顶 点 j 都存在最短路,它们构成以起点 s 为根的树形图(称为最短 路树(Tree of Shortest Paths)或最短路树形图(Shortest Path Arborescence)),最短路的长度可以由Bellman方程唯一确定.
1
最短路问题的例子和意义
S
T
许多实际问题都可以转化为最短路问题
其有效算法经常在其它网络优化问题中作为子算 法调用
2
最短路问题的例子 - 单产品、无能力限制的批量问题
例5.1 (Single-level Uncapacitated Lotsizing) 某工厂生产某种产品用以满足市场需求,且已知在时段t中的市 场需求为dt . 在某时段t, 如果开工生产, 则生产开工所需的生 产准备费为st , 单件产品的生产费为ct .在某时段t期末, 如果有 产品库存, 单件产品的库存费为ht . 假设初始库存为0, 不考虑 能力限制, 工厂应如何安排生产, 可以保证按时满足生产, 且 使总费用最小? (Wagner – Whitin,1958) 假设在时段t, 产品的生产量为xt , 期末产品的库存为It (I0 =0); 用二进制变量yt表示在时段t工厂是否进行生产准备. T T 假设费用均非负,则在最优解中 I 0 I T 0 ,即 xt d t

数学建模实验报告-第十一章-最短路问题

数学建模实验报告-第十一章-最短路问题

实验名称:第十一章最短路问题一、实验内容与要求掌握Dijkstra算法和Floyd算法,并运用这两种算法求一些最短路径的问题.二、实验软件MATLAB7.0三、实验内容1、在一个城市交通系统中取出一段如图所示,其入口为顶点v1,出口为顶点v8,每条弧段旁的数字表示通过该路段所需时间,每次转弯需要附加时间为3,求v1到v8的最短时间路径.63V4 2 V7 4 V8程序:function y=bijiaodaxiao(f1,f2,f3,f4)v12=1;v23=3;v24=2;v35=1;v47=2;v57=2;v56=6;v68=3;v78=4;turn=3;f1=v12+v23+v35+v56+turn+v68;f2=v12+v23+v35+turn+v57+turn+v78;f3=v12+turn+v24+turn+v47+v78;f4=v12+turn+v24+v47+turn+v57+turn+v56+turn+v68;min=f1;if f2<minmin=f2;endif f3<minmin=f3;endif f4〈minmin=f4;endminf1f2f3f4实验结果:v1到v8的最短时间路径为15,路径为1—2-4-7-8.2、求如图所示中每一结点到其他结点的最短路。

V110 V3V59 V6function[D,R]=floyd(a)n=size(a,1);D=afor i=1:nfor j=1:nR(i,j)=j;endendRfor 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);R(i,j)=R(i,k);endendendkDRend程序:>〉a=[0 3 10 inf inf inf inf inf;3 0 inf 5 inf inf inf inf;10 inf 0 6 inf inf inf inf;inf 5 6 0 4 inf 10 inf ;inf inf inf 4 0 9 5 inf ;inf inf inf inf 9 0 3 4;inf inf inf 10 5 3 0 6;inf inf inf inf inf 4 6 0;];[D,R]=floyd(a)实验结果:D =0 3 10 Inf Inf Inf Inf Inf3 0 Inf 5 Inf Inf Inf Inf10 Inf 0 6 Inf Inf Inf InfInf 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8k =1D =0 3 10 Inf Inf Inf Inf Inf3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf10 13 0 6 Inf Inf Inf InfInf 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 4 5 6 7 81 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8 k =2D =0 3 10 8 Inf Inf Inf Inf3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf10 13 0 6 Inf Inf Inf Inf8 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 5 6 7 81 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 82 234567 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8 k =3D =0 3 10 8 Inf Inf Inf Inf3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf10 13 0 6 Inf Inf Inf Inf8 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 5 6 7 81 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 82 234567 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8k =4D =0 3 10 8 12 Inf 18 Inf3 0 11 5 9 Inf 15 Inf10 11 0 6 10 Inf 16 Inf8 5 6 0 4 Inf 10 Inf12 9 10 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 418 15 16 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 2 6 2 81 2 4 4 4 6 4 81 4 3 4 4 6 4 82 234567 84 4 4 4567 81 2 3 4 5 6 7 84 4 4 4567 81 2 3 4 5 6 7 8 k =5D =0 3 10 8 12 21 17 Inf3 0 11 5 9 18 14 Inf10 11 0 6 10 19 15 Inf8 5 6 0 4 13 9 Inf12 9 10 4 0 9 5 Inf21 18 19 13 9 0 3 417 14 15 9 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 81 2 4 4 4 4 4 81 4 3 4 4 4 4 82 2345 5 5 84 4 4 4567 85 5 5 5 567 85 5 5 5 567 81 2 3 4 5 6 7 8 k =6D =0 3 10 8 12 21 17 253 0 11 5 9 18 14 2210 11 0 6 10 19 15 238 5 6 0 4 13 9 1712 9 10 4 0 9 5 1321 18 19 13 9 0 3 417 14 15 9 5 3 0 625 22 23 17 13 4 6 0 R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 4567 65 5 5 5 567 85 5 5 5 567 86 6 6 6 6 678 k =7D =0 3 10 8 12 20 17 233 0 11 5 9 17 14 2010 11 0 6 10 18 15 218 5 6 0 4 12 9 1512 9 10 4 0 8 5 1120 17 18 12 8 0 3 417 14 15 9 5 3 0 623 20 21 15 11 4 6 0 R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 45 7 7 77 7 7 7 7 6 7 85 5 5 5 567 87 7 7 7 7 6 7 8 k =8D =0 3 10 8 12 20 17 233 0 11 5 9 17 14 2010 11 0 6 10 18 15 218 5 6 0 4 12 9 1512 9 10 4 0 8 5 1120 17 18 12 8 0 3 417 14 15 9 5 3 0 623 20 21 15 11 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 45 7 7 77 7 7 7 7 6 7 85 5 5 5 567 87 7 7 7 7 6 7 8D =0 3 10 8 12 20 17 233 0 11 5 9 17 14 2010 11 0 6 10 18 15 218 5 6 0 4 12 9 1512 9 10 4 0 8 5 1120 17 18 12 8 0 3 417 14 15 9 5 3 0 623 20 21 15 11 4 6 0 R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 45 7 7 77 7 7 7 7 6 7 85 5 5 5 567 87 7 7 7 7 6 7 8四、实验体会。

最短路问题数学模型

最短路问题数学模型

最短路问题数学模型
最短路问题是指在带权有向图中,求两个顶点之间的最短路径。

这个问题在现实生活中有很多应用,如在交通规划、电信网络设计、人工智能等领域。

为了解决这个问题,需要建立一个数学模型。

数学模型是指用数学方法对实际问题进行抽象和描述,从而进行定量分析和求解的方法。

对于最短路问题,可以使用图论和运筹学的方法建立数学模型。

在图论中,最短路问题可以使用迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法求解。

这些算法基于图的边权和,采用动态规划的思想,逐步计算每个节点到源节点的最短距离,最终得到整个图中每对节点之间的最短路径。

在运筹学中,最短路问题可以被看作是一种线性规划问题。

可以将每个节点看作是一个决策变量,节点之间的边权看作是线性约束条件,目标函数则是从源节点到目标节点的路径长度。

通过对目标函数进行最小化,可以得到最短路径的解。

总之,最短路问题数学模型可以通过图论和运筹学的方法进行建立和求解。

建立好的数学模型可以为实际问题提供科学解决方案,优化效率和效果。

- 1 -。

最短路算法

最短路算法

最短路径在一个无权的图中,若从一个顶点到另一个顶点存在着一条路径,则称该路径长度为该路径上所经过的边的数目,它等于该路径上的顶点数减1。

由于从一个顶点到另一个顶点可能存在着多条路径,每条路径上所经过的边数可能不同,即路径长度不同,把路径长度最短(即经过的边数最少)的那条路径叫作最短路径或者最短距离。

对于带权的图,考虑路径上各边的权值,则通常把一条路径上所经边的权值之和定义为该路径的路径长度或带权路径长度。

从源点到终点可能不止一条路径,把带权路径长度最短的那条路径称为最短路径,其路径长度(权值之和)称为最短路径长度或最短距离。

最短路径算法Dijkstra算法:该算法是用于求解单源点最短路径的实用算法。

Dijkstra算法的基本思想如下:设置并逐步扩充一个集合S,存放已求出其最短路径的顶点,则尚未确定最短路径的顶点集合是V-S其中,V为网中所有顶点集合。

按最短路径长度递增的顺序逐个用V-S中的顶点加到S中,直到S中包含全部顶点,而V-S为空。

Dijkstra算法的具体步骤;(1)设源点为V1,则S中只包含顶点V1,令W=V-S,则W中包含除V1外图中所有顶点。

V1对应的距离值为0,即D[1]=0。

W中顶点对应的距离值是这样规定的:若图中有弧 <v1,vk>,则Vj顶点的距离为此弧权值,否则为一个无穷大的数;(2)从W中选择一个其距离值最小的顶点 vk,并加入到S中;(3)每往S中加入一个顶点vk后,就要对W中各个顶点的距离值进行一次修改。

若加进vk做中间顶点,使<v1,vk> + <vk+vj>的值小于<v1,vj> 值,则用<v1,vk> + <vk+vj>代替原来vj 的距离值;(4)重复步骤2和3,即在修改过的W中的选距离值最小的顶点加入到S 中,并修改W中的各个顶点的距离值,如此进行下去,知道S中包含图中所有顶点为之,即S=V。

已知起点的最短路问题数学模型

已知起点的最短路问题数学模型

一、概述已知起点的最短路问题是图论中的一个经典问题,它在实际生活中有着广泛的应用,如交通规划、通信网络设计、物流配送等领域。

本文将对已知起点的最短路问题进行数学建模,并探讨其求解方法。

二、问题描述已知起点的最短路问题可以描述为在一个加权有向图中,从给定的起点出发,求得到其他所有顶点的最短路径。

其中,图的顶点表示位置,边的权重表示移动的代价或者距离。

问题的输入包括图的结构和起点的位置,输出包括从起点到所有其他顶点的最短路径。

三、数学建模1. 图的表示为了进行数学建模,我们需要选取恰当的数据结构来表示图。

常用的数据结构包括邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵适用于稠密图,适合于求解任意两个顶点之间的最短路径;邻接表适用于稀疏图,适合于求解从一个起点到其他所有顶点的最短路径。

在实际应用中,根据具体问题的规模和特点选择合适的数据结构。

2. 最短路径的定义最短路径可以通过不同的度量标准来定义,比如长度最短、耗费最少等。

在已知起点的最短路问题中,最常见的度量标准是路径的长度。

我们的数学建模将以路径的长度为目标函数。

3. 数学模型我们可以使用图论中的单源最短路径算法来解决已知起点的最短路问题。

常见的算法包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

以下是这两种算法的数学模型:(1)Dijkstra算法Dijkstra算法通过维护一个距离集合来逐步求得起点到其他各顶点的最短路径。

具体流程如下:初始化距离集合,将起点到自身的距离设为0,其余顶点的距离设为无穷大。

选择一个顶点加入最短路径集合,更新起点到所有其他顶点的距离。

重复上述步骤,直到所有顶点都加入了最短路径集合。

(2)Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法通过对边进行松弛操作来逐步求得起点到其他各顶点的最短路径。

具体流程如下:初始化距离数组,将起点到自身的距离设为0,其余顶点的距离设为无穷大。

在图的所有边上进行|V|-1次松弛操作,其中|V|表示图的顶点数。

掌握最短路算法的要点

掌握最短路算法的要点

掌握最短路算法的要点最短路算法是图论中的一个重要概念,其应用广泛且具有实际意义。

无论是在计算机科学还是数据分析领域,掌握最短路算法的要点都是非常重要的。

本文将详细介绍最短路算法的概念、应用以及其要点。

一、最短路算法概述最短路算法是用来求解图中两点之间最短路径问题的算法。

该算法考虑了图中各点之间的边权重,通过比较路径的权重来确定最短路径。

最常用的最短路算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

迪杰斯特拉算法是一种单源最短路径算法,用于求解一个节点到其他所有节点之间的最短路径。

它通过不断选择未访问节点中权重最小的节点来更新节点之间的距离。

弗洛伊德算法是一种多源最短路径算法,用于求解图中任意两点之间的最短路径。

它通过动态规划的方式逐步更新节点之间的距离。

弗洛伊德算法适用于解决稠密图中的最短路径问题。

二、最短路算法应用最短路算法有着广泛的应用。

下面将介绍几个常见的应用场景。

1. 网络路由在计算机网络中,最短路算法被广泛应用于路由器的路径选择。

路由器根据最短路算法计算出数据包传输的最优路径,以提高网络传输效率和速度。

2. 交通规划最短路算法在交通规划中也有着重要的应用。

比如,在GPS导航系统中,通过最短路算法可以计算出车辆行驶的最短路径,帮助司机选择最快的道路。

3. 电力系统规划在电力系统规划中,最短路算法可以用于计算电力传输的最短路径,以确保电力系统的可靠性和高效性。

通过最短路算法可以优化电力线路的配置和布置。

三、最短路算法要点要想熟练掌握最短路算法,需要注意以下几个要点。

1. 图的表示在实现最短路算法之前,需要先清楚如何表示图。

常见的图表示方法有邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵适用于稠密图,而邻接表适用于稀疏图。

2. 权重的定义在最短路算法中,边的权重是一个重要的因素。

不同的应用场景可能对权重有不同的定义。

比如,在交通规划中,权重可以表示为路径的时间或者距离。

在电力系统规划中,权重可以表示为电力线路的传输损耗。

3. 路径选择策略最短路算法的核心在于选择路径的策略。

数学建模模最短路

数学建模模最短路

基于最短路问题的研究及应用: Fanmeng学号:指导老师:摘要最短路问题是图论中的一大问题,对最短路的研究在数学建模和实际生活中具有很重要的实际意义,介绍最短路问题的定义及这类问题的解决办法Dijkstra算法,并且能够在水渠修建实例运用到此数学建模的方法,为我们解决这类图论问题提供了基本思路与方法。

关键字数学建模最短路问题 Dijkstra算法水渠修建。

目录第一章.研究背景 (1)第二章.理论基础 (2)2.1 定义 (2)2.2 单源最短路问题Dijkstra求解: (2)2.2.1 局限性 (2)2.2.2 Dijkstra算法求解步骤 (2)2.2.3 时间复杂度 (2)2.3 简单样例 (3)第三章.应用实例 (4)3.1 题目描述 (4)3.2 问题分析 (4)3.3符号说明 (5)3.4 模型假设 (5)3.5模型建立与求解 (5)3.5.1模型选用 (5)3.5.2模型应用及求解 (5)3.6模型评价 (5)第四章. 参考文献 (6)第五章.附录 (7)第一章.研究背景在现实生活中中,我们经常会遇到图类问题,图是一种有顶点和边组成,顶点代表对象,在示意图中我们经常使用点或者原来表示,边表示的是两个对象之间的连接关系,在示意图中,我们使用连接两点G点直接按的下端来表示。

顶点的集合是V,边的集合是E的图记为G[V,E] ,连接两点u和v的边用e(u,v)表示[1]。

最短问题是图论中的基础问题,也是解决图类问题的有效办法之一,在数学建模中会经常遇到,通常会把一个实际问题抽象成一个图,然后来进行求的接任意两点之间的最短距离。

因此掌握最短路问题具有很重要的意义。

第二章.理论基础2.1 定义最短路问题(short-path problem ):若网络中的每条边都有一个数值(长度、成本、时间等),则找出两节点,(通常是源节点和目标节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。

最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管道铺设,线路安装,厂区布局和设备更新等实际问题[2]。

最短路的算法--Dijkstra算法

最短路的算法--Dijkstra算法

最短路的算法--Dijkstra算法在图G中,给定s和t两个顶点。

从s到t可以有多条路径,从这多条路中找出长度最的最短路。

设每条弧的长度均为非负值。

小的路,这样的路称为从s到t的最短路。

设每条弧的长度均为非负值。

下面的算法是由狄杰斯特拉(Dijkstra,1959)提出的,其想法是:设已知图中最接近于顶点s的m个顶点以及从顶点s到这些顶点中每一个顶点的最短路(从s到其本身的最短路是零路,即没有弧的路,其长度为0)。

对顶点s和这m个顶点着色。

然后,最接近于s的个顶点可如下求之:第m+1个顶点可如下求之:对于每一个未着色的顶点y,考虑所有已着色顶点x,把弧(x,y)接在从s到x的最短路后面,这样就得到从s到y的m条不同路。

从这m条路中选出最短的路,它就是从s 到y的最短路。

相应的y点就是最接近于s的第m+1个顶点。

因为所有弧的长度都是非负值,所以从s到最接近于s的第m+1个顶点的最短路必然只使用已着色的顶点作为中间顶点。

的最短路为止。

从m=0开始,将这个过程重复进行下去,直至求得从s到t的最短路为止。

算法:狄杰斯特拉最短路算法第1步开始,所有弧和顶点都未着色。

对每个顶点x指定一个数d(x),d(x)表示从s到x 的最短路的长度(中间顶点均已着色)。

开始时,令d(s)=0,d(x)=∞(对所有x≠s)。

y表示已着色的最后一个顶点。

对始点s着色,令y=s。

如下:第2步对于每个未着色顶点x,重新定义d(x)如下:d(x)=min{ d(x),d(y)+a(y,x)} 公式对于所有未着色顶点x,如d(x)=∞,则算法终止。

因为此时从s到任一未着色的顶点都没有路。

否则,对具有d(x)最小值的未着色顶点x进行着色。

同时把弧(y,x)着色(指向顶点x的弧只有一条被着色)。

令y=x。

第3步如果顶点t已着色,则算法终止。

这时已找到一条从s到t的最短路。

如果t未着色,则转第2步。

步。

注意:已着色的弧不能构成一个圈,而是构成一个根在s的树形图,此树形图称为最短路树形图。

数学建模案例分析第8讲最短路问题精品PPT课件

数学建模案例分析第8讲最短路问题精品PPT课件

21.10.2020
图论的基本概念
一、 图 的 概 念 1.图的定义 2.顶点的次数 3.子图
二、 图 的 矩 阵 表 示 1. 关联矩阵
2. 邻接矩阵
数学建模
返回
图的定义
定义 有序三元组G=(V,E, )称为一个图,如果:
[1] V={v1, v2 ,, vn }是有限非空集,V 称为顶点集,
21.10.2020
数学建模
21.10.2020
数学建模
返回
顶点的次数
定义 (1)在无向图中,与顶点 v 关联的边的数目(环算两次)称 为 v 的次数,记为 d (v) .
(2)在有向图中,从顶点 v 引出的边的数目称为 v 的出度, 记为 d+(v) ,从顶点 v 引入的边的数目称为 v 的入度,记为 d-(v) ,
0 0
0 1
1 1
1 0
0 1
v3 v4
对有向图G,其关联矩阵M= (mij ) ,其中:
1 mij 1
0
若vi
是e
的起点
j
若vi
是e
的终点
j
若vi与e j不关联
21.10.2020
数学建模
返回
邻接矩阵
对无向图G,其邻接矩阵 A (aij ) ,其中:
aij 10
若vi与v j相邻 若vi与v j不相邻
称为相邻的边. (4)边和它的端点称为互相关联的. (5)既没有环也没有平行边的图,称为简单图. (6)任意两顶点都相邻的简单图,称为完备图,记为 Kn,其中 n
为顶点的数目.
( 7)若 V=X Y,X Y= ,且 X 中任两顶点不相邻,Y 中任两顶
点不相邻,则称 G 为二元图;若 X 中每一顶点皆与 Y 中一切顶点 相邻,则 G 称为完备二元图,记为 Km,n,其中 m,n 分别为 X 与 Y 的顶 点数目.

教师培训课件:数学建模中的最短路

教师培训课件:数学建模中的最短路
在网络通信中,寻找最短 路径,提高数据传输的稳 定性和速度。
本课程的目标和内容
掌握最短路问题的基 本概念和求解方法。
通过实际操作和案例 分析,提高解决实际 问题的能力。
理解最短路问题在现 实生活中的应用和案 例分析。
最短路问题的数学
02
模型
图论基础
图论是研究图的结构、性质和应用的数学分支。 图由节点和边组成,节点表示事物,边表示事物之间的关系。
概念讲解
详细解释最短路的概念、 定义和特点,确保学生理 解最短路的数学基础。
互动讨论
鼓励学生提问和发表观点 ,通过讨论加深学生对最 短路问题的理解。
如何使用图论和算法解决最短路问题
图论基础
介绍图论的基本概念,如节点、 边和权重,为解决最短路问题奠
定基础。
算法讲解
详细讲解Dijkstra算法和BellmanFord算法等常用解决最短路问题的 算法,让学生掌握核心思想。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法是一种用于 查找带权图中单源最短路径的算
法。
该算法由美国数学家理查德·贝尔 曼和莱曼·福特共同提出。
Bellman-Ford算法的基本思想是 利用松弛操作来更新路径上的节 点距离,并检查是否存在负权环

Floyd-Warshall算法
Floyd-Warshall算法是一种用于查找 所有节点对之间的最短路径的算法。
详细描述
在城市交通路线规划中,最短路问题是一个关键问题。通过应用最短路径算法, 可以找到城市中两点之间的最短路径,从而优化交通路线的布局和设计。这有助 于提高交通效率,减少出行时间和成本,缓解城市交通拥堵问题。
物流配送路径优化
总结词

数学建模floyd算法最短路算法详解

数学建模floyd算法最短路算法详解
二算法原理1求距离矩阵的方法2求路径矩阵的方法3查找最短路路径的方法一算法的基本思想三算法步骤算法的基本思想直接在图的带权邻接矩阵中用插入顶点的方法依次构造出?个矩阵d1d2
最短路算法
任意一对顶点之间的最短路算法:Floyd算法
(一)算法的基本思想
(二)算法原理 1、求距离矩阵的方法 2、求路径矩阵的方法 3、查找最短路路径的方法
选址问题--中心问题
例 2 某城市要建立一个消防站,为该市所属的七个区服务, 如图所示.问应设在那个区,才能使它至最远区的路径最短.
(1)用 Floyd 算法求出距离矩阵 D= (dij ) .
(2) 计算在各点vi 设立服务设施的
最大服务距离S (vi ) .
S (vi
)

max{d
1 j
算法原理—— 查找最短路路径的方法
若 rij( ) p1,则点 p1 是点 i 到点 j 的最短路的中间点.
然后用同样的方法再分头查找.若:
(1)向点 i 追朔得:rip(1 )

p2
r,
( ) ip 2

p3 ,…,rip(k )

pk
(2) 向点
j
追朔得:
r ( ) p1 j

q1
1 4 4 4 4 4 2 3 3 3
D


5
2
0
2
4 ,
R


4
2
3
4
5

3 4 2 0 6
1 3 3 4 3

9
6
4
6
0


4
3
3
3
5

15.最短路问题及算法

15.最短路问题及算法

5
6Biblioteka 37 4
迭 次
代 数
u0
l (u i )
u1


u2
2
2
u3
u4
7
7 7 6
6
u5
u6
u7
1 2 3 4 5 6 7 8 最后标记
l (v)
z (v )

4
3
9
9 9
9
4
4 4
4
8
8 8 8 6
6
0
u0
1
u0
2
u0
3
6
(k ) 表示从 vi 到 v j 且中间点仅为 v1, v2 ,, vk 的 k 个点的所有 dij
路径中的最短路的长度。
( ) ( ) 于是, D( ) (dij 就是从 vi 到 v j 的路径中间可 ) 中元素 dij
插入任何顶点的路径中最短路的长度, 即 D( ) 就是所求距离矩阵.
1) 赋权图中从给定点到其余顶点的最短路 最短路是一条路,且最短路的任一节也是最短路. 求下面赋权图中顶点u0到其余顶点的最短路.
假设G为赋权有向图或无向图,G边上的权均非 负.若 (u, v) E (G) ,则规定 w(u, v) .
Dijkstra算法:求G中从顶点u0到其余顶点的最短路 设G为赋权有向图或无向图,G边上的权均均非负.
最短路问题及算法
2011.5.11
最短路问题及算法
最短路问题是图论应用的基本问题,很多实际 问题,如线路的布设、运输安排、运输网络最小费 用流等问题,都可通过建立最短路问题模型来求解. •最短路的定义 •最短路问题的两种方法:Dijkstra和Floyd算法 . 1) 求赋权图中从给定点到其余顶点的最短路. 2) 求赋权图中任意两点间的最短路.

数学建模最短路

数学建模最短路
并称图 G 为赋权图.
规定用记号 和 分别表示图的顶点数和边数.
常用术语: (1) 端点相同的边称为环. (2) 若一对顶点之间有两条以上的边联结,则这些边称为重边. (3) 有边联结的两个顶点称为相邻的顶点,有一个公共端点的边
称为相邻的边. (4) 边和它的端点称为互相关联的. (5) 既没有环也没有平行边的图,称为简单图. (6)任意两顶点都相邻的简单图,称为完备图,记为 Kn,其中 n
用上述算法求出的l(v) 就是u0 到v 的最短路的权,从v 的父亲标 记 z(v) 追溯到u0 , 就得到u0 到v 的最短路的路线.
例 求下图从顶点 u1 到其余顶点的最短路. TO MATLAB (dijkstra.m)
先写出带权邻接矩阵:
0
2 0
1
8 6
1




定义3 (1)设 P(u,v)是赋权图 G 中从 u 到 v 的路径,
则称w(P) w(e) 为路径 P 的权. eE ( P)
(2) 在赋权图 G 中,从顶点 u 到顶点 v 的具有最小权的路
P* (u, v) ,称为 u 到 v 的最短路.
固定起点的最短路
最短路是一条路径,且最短路的任一段也是最短路. 假设在u0-v0的最短路中只取一条,则从u0到其 余顶点的最短路将构成一棵以u0为根的树.
若(vi , v j ) E,且wij为其权 若i j
若(vi , v j ) E
无向赋权图的邻接矩阵可类似定义.
v1
0 A= 2

7
v2 v3 v4
2 7 v1
0 8 3 v2
8 3
0 5
5 0

数学建模最短路

数学建模最短路
7
图的矩阵表示
关联矩阵 邻接矩阵
2 1 0 0 1v1 M0 1 1 1 0v2
0 0 1 1 1v3
ee e e e 12345
1 1 1v1 A1 0 2v2
1 2 0v3
v1 v2 v3
8
§3最短路问题求解算法
设G为赋权有向图或无向图,G边上的权均非负。
1. Dijkstra Algorithm: 的最短路。
求G中从顶点u0到其余顶点
定义:
对每个顶点v,定义两个标号l(v), z(v), 其中l(v)为从 u0到v的路长; z(v)为v的父亲点(前一个点)。
S:具有永久标号的顶集。
算法的过程就是在每一步改进这两个标号,最终 l矩(v阵)为)u0w到(uv,的v)最. 短路长。输入带权邻接矩阵(距离
9
第11章 最短路问题
1. 问题的提出 2. 图论的基本概念 3. 最短路问题求解算法 4. 建模实例
1
§1 问题的提出
某学校行政部门u0经 常有人到7个部门办 事,希望在现有的道 路网络中确定他们行 走的路线,使他们到 各部门的路程最短。
图中已经标明了部门 到部门之间的距离。
2
§2 图论的基本概念
32
二部图的赋权匹配
Kuhn-Munkres算法: (1)设G=(X, Y, E)是二部图,从任一可
行顶点标号L开始,确定GL,并在GL 中选取一个匹配M。 (配2),若是X是G的饱最和佳的匹,配则,M算是法GL终的止完;美否匹 则令,S=在{uG},L中T=取Φ一;个M-非饱和点u∈X,
33
最短路问题求解算法
Dijkstra Algorithm
(1)赋初值:令S {u0},l(u0) 0,vS V \ S, 令l(v) , z(v) , u u0
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• 若网路中存在负回路,则计算 若网路中存在负回路, 会小于0, 中,某些 dii 会小于 ,此时应 中断算法 • 显然,Floyd 算法要进行 显然, n(n-1)2 次加法和比较 • 如何回溯找出任两点之间的最 短路? 短路? • 在Floyd 算法中设一伴随矩阵 E={eik}, eik 记录了 i 到 k 最短 , 路中最后一个中间节点
最短路问题
一 、狄克斯特拉算法 (Dijkstra algorithm, 1959)
• 计算两节点之间或一个节点到所有节点之间的最短路
的直接距离(两点之间有边 两点之间有边), 令 dij 表示 vi 到 vj 的直接距离 两点之间有边 ,若两点之间 没有边, 两点之间是有向边, 没有边,则令 dij = ∞,若两点之间是有向边,则 dji = ∞; 令 dii = 0,s 表示始点,t 表示终点 , 表示始点,
1
例1 狄克斯特拉算法 ∞ 10 11 ∞
2 10
0 s
1 8 9 3 4
12 15 ∞
5 20 2 2 30
∞ t 31
15
8 4 ∞ 8
7
6
13 ∞ 15
2
Dijkstra最短路算法的特点和适应范围 最短路算法的特点和 最短路算法的特点
• 一种隐阶段的动态规划方法 • 每次迭代只有一个节点获得永久标记,若有两个或两个以上 每次迭代只有一个节点获得永久标记, 节点的临时标记同时最小,可任选一个永久标记;总是从一 节点的临时标记同时最小,可任选一个永久标记; 个新的永久标记开始新一轮的临时标记,是一种深探法 个新的永久标记开始新一轮的临时标记,是一种深探法 • 被框住的永久标记 Tj 表示 vs 到 vj 的最短路,因此 要求 dij≥0, 的最短路, , 次迭代得到的永久标记, 条边, 第 k 次迭代得到的永久标记,其最短路中最多有 k 条边,因 此最多有n 此最多有 −1 次迭代 • 可以应用于简单有向图和混合图,在临时标记时,所谓相邻 可以应用于简单有向图和混合图 在临时标记时, 简单有向图和混合图, 必须是箭头指向的节点; 必须是箭头指向的节点;若第 n−1 次迭代后仍有节点的标记 为 ∞,则表明 vs 到该节点无有向路径 • 如果只求 vs 到 vt 的最短路,则当 vt 得到永久标记算法就结束 的最短路, 了;但算法复杂度是一样的 • 应用 Dijkstra 算法 n−1 次 ,可以求所有点间的最短路 • vs 到所有点的最短路也是一棵生成树,但不是最小生成树 到所有点的最短路也是一棵生成树,
0、令始点Ts=0,并用框住,所有其它节点临时标记 Tj=∞ ; 、 框住, , ∞ 1、从 vs 出发,对其相邻节点 vj1 进行临时标记,有 Tj1=ds,j1 ; 、 出发, 进行临时标记, 2、在所有临时标记中找出最小者,并用框住,设其为 vr 。若此 、在所有临时标记中找出最小者, 框住, 时全部节点都永久标记, 否则到下一步; 时全部节点都永久标记,算法结束;否则到下一步; 3、从新的永久标记节点 vr 出发,对其相邻的临时标记节点进行 、 出发, 再标记, 为其相邻节点, 再标记,设 vj2 为其相邻节点,则 Tj2=min{Tj2, Tr+dr,j2 },返回 , 第2步。 步
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 1 2 3 4 5 6 7 1 0 0 2 0 2 5 5
5
小结
• 最短路有广泛的应用 (6.3.4节 市话局扩容方案 节 市话局扩容方案) • 最短路的多种形式:无向图,有向图无循环圈,有向 最短路的多种形式:无向图,有向图无循环圈, 图,混合图,无负边权,有负边权,有负回路,k-最 混合图,无负边权,有负边权,有负回路, 最 短路等 • 当存在负权值边时,Floyd算法比 当存在负权值边时, 算法比Dijkstra算法效率高, 算法效率高, 算法比 算法效率高 且程序极简单。 且程序极简单。但Dijkstra算法灵活 算法灵活 • 若图是前向的,则Dijkstra算法也可以求两点间最长路 若图是前向的, 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 一般情况下, , 路是 P算法 算法 • 两点间 最短路:分为边不相交的和边相交的 两点间k-最短路 最短路: 求边不相交的 最短路非常容易:先求最短路, 不相交的k-最短路非常容易 求边不相交的 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 最短路中的边从网路删去,再用 算法可求次最 短路, 短路,以此类推 6
3
1 Warshall-Floyd算法 (1962) 算法
• Warshall-Floyd算法可以解决有负权值边(弧)的最短路问题 算法可以解决有负权值 算法可以解决有负权值边 • 该算法是一种整体算法法, • 该算法不允许有负权值回路,但可以发现负权值回路 该算法不允许有负权值回路 负权值回路, • 该算法基于基本的三角运算 对给定的点间初始距离矩阵{d , 定义 对给定的点间初始距离矩阵 ij},令dii=∞,对所有 i。 ∞ 。 对一 个固定点 j,运算 dik=min{dik, dij+djk}, 对所有 i, k ≠ j , , 三角运算。 注意, i=k) 称为 三角运算。(注意,这里允许 i=k) 执行三角运算, 定理 依次对 j=1,2,…,n 执行三角运算,则 dik 最终等于 i 到 k 间最短路的长度。 间最短路的长度。
j dij i dik djk k
4
6.3.2 Floyd-Warshall 算法 (1962) for i=1 to n do dii=∞; ∞ for all eij=0; for j=1 to n do for i=1 to n do if i≠j then ≠ for k=1 to n do if k≠j then ≠ begin dik=min{dik, dij+djk}; if dik>dij+djk then eik=j end;
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