天津大学管理运筹学课件第二章_图论
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管理运筹学课件第2章 线性规划
x1 x2 ≤ 8
产量非负 x 1 , x 2 ≥ 0
决策变量
(decision variable)
总利润表三达要式素
目标函数 (objective function)
约束条件 生产能力,不 (subject to) 允许超过 当目标函数与约束条件均为决策变
量的线性函数,且变量取连续值时,
当xk的值由0增加到θ时,原来的基变 量xl取值首先变成零,选择其为出基变 量。称θ的表达式为最小比值原则。
如果所有aik ≤0, xk的值可以由0增加到 无穷,表示可行域是不封闭的,且目 标函数值随进基变量的增加可以无限 增加,此时不存在有限最优解。
下面对以上讨论进行总结.
2019/8/31
课件
15
称为线性规划LP;变量取整称为整
数线性规划ILP;变量取二进制为
0-1规划BLP。
2019/8/31
课件
5
2.1.2 线性规划的数学模型
【例2.1】(合理配料问题)由下表建立一个LP模型求解满足动物成长 需要又使成本最低的饲料配方。
饲料 营养甲(g/kg) 营养乙(g/kg) 营养丙(g/kg) 成本(g/kg)
x1+x2=8
x1
2019/8/31
课件
11
2.2.3 线性规划几何解的讨论
线性规划几何解存在四种情况:唯一最优解、无穷 多最优解、无界解、无可行解。 可行域为封闭有界区域时,可能存在唯一最优解, 无穷多最优解两种情况; 可行域为非封闭无界区域时,可能存在唯一最优解, 无穷多最优解,无界解三种情况; 可行域为空集时,没有可行解,原问题没有最优解。
1
0.5
0.1
0.08
《运筹学第二章》课件
《运筹学第二章》PPT课 件
介绍《运筹学第二章》PPT课件内容和目标,运筹学的定义和特点。探索运 筹学的重要性和应用领域,以及运筹学的特点和原则。
线性规划
概念和模型
探索线性规划的定义和基本模型,展示线性规划在 决策和优化中的重要性。
解法和实例
介绍线性规划的常见解法和实际应用案例,展示线 性规划在生产和资源优化中的应用。
例,展示二维规划在资源分配和市场策
略中的应用。
3
优化技巧
分享二维规划的优化技巧和最佳实践, 帮助读者更好地应用二维规划解决问题。
网络流问题
概念和应用 解法和实例 问题扩展
阐述网络流问题的概念和常见应用领域,如流量 规划和运输优化。
介绍网络流问题的解法和实际应用案例,展示网 络流问题在供应链和通信网络中的应用。
2 求解方法
介绍排队论的常见求解方法和实际应用案例,帮助读者理解和解决实际排队问题。
3 模型分析
分享排队论中的模型分析技巧和最佳实践,帮助读者优化排队系统和提高服务质量。
进化算法
概念和原理
解释进化算法的概念和基本原理,如遗传算法和粒 子群优化。
应用领域
介绍进化算法在不同领域中的应用,如机器学习和 智能优化。
整数规划
概念和模型
阐述整数规划的概念和基本模型,展示整数规 划在离散决策中的重要性。
解法和实际应用
介绍整数规划的常见解法和实际应用,展示整 数规划在项目管理和物流优化中的应用。
二维规划
1
概念和模型
解释二维规划的定义和基本模型,展示
解法和实例
2
二维规划在多目标决策中的应用。
介绍二维规划的常见解法和实际应用案
探讨网络流问题态规划
介绍《运筹学第二章》PPT课件内容和目标,运筹学的定义和特点。探索运 筹学的重要性和应用领域,以及运筹学的特点和原则。
线性规划
概念和模型
探索线性规划的定义和基本模型,展示线性规划在 决策和优化中的重要性。
解法和实例
介绍线性规划的常见解法和实际应用案例,展示线 性规划在生产和资源优化中的应用。
例,展示二维规划在资源分配和市场策
略中的应用。
3
优化技巧
分享二维规划的优化技巧和最佳实践, 帮助读者更好地应用二维规划解决问题。
网络流问题
概念和应用 解法和实例 问题扩展
阐述网络流问题的概念和常见应用领域,如流量 规划和运输优化。
介绍网络流问题的解法和实际应用案例,展示网 络流问题在供应链和通信网络中的应用。
2 求解方法
介绍排队论的常见求解方法和实际应用案例,帮助读者理解和解决实际排队问题。
3 模型分析
分享排队论中的模型分析技巧和最佳实践,帮助读者优化排队系统和提高服务质量。
进化算法
概念和原理
解释进化算法的概念和基本原理,如遗传算法和粒 子群优化。
应用领域
介绍进化算法在不同领域中的应用,如机器学习和 智能优化。
整数规划
概念和模型
阐述整数规划的概念和基本模型,展示整数规 划在离散决策中的重要性。
解法和实际应用
介绍整数规划的常见解法和实际应用,展示整 数规划在项目管理和物流优化中的应用。
二维规划
1
概念和模型
解释二维规划的定义和基本模型,展示
解法和实例
2
二维规划在多目标决策中的应用。
介绍二维规划的常见解法和实际应用案
探讨网络流问题态规划
管理运筹学 第2章 线性规划的图解法
3.右端项有负值的问题:
在标准形式中,要求右端项必须每一个分量非
负。当某一个右端项系数为负时,如 bi<0,则把该 等式约束两端同时乘以-1,得到:-ai1 x1-ai2 x2… -ain xn = -bi。
管理运筹学
21
§3 图解法的灵敏度分析
例:将以下线性规划问题转化为标准形式
min f = 2 x1 -3x2 + 4 x3
线性规划的组成:
•目标函数 max f 或 min f
•约束条件 s.t. (subject to) 满足于
•决策变量 用符号来表示可控制的因素
管理运筹学
2
§1 问题的提出
例1. 某工厂在计划期内要安排Ⅰ、Ⅱ两种产品的生产,已知生产单位产品 所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗、资源的限制,如下表:
在标准形式中,必须每一个变量均有非负约束。当某一个变量xj没 有非负约束时,可以令 xj = xj’- xj”
其中 xj’≥0,xj”≥0
取决即于用xj’两和个xj”非的负大变小量。之差来表示一个无符号限制的变量,当然xj的符号
管理运筹学
23
§3 图解法的灵敏度分析
灵敏度分析:建立数学模型和求得最优解后,研究线性规
束条件成为
ai1 x1+ai2 x2+ … +ain xn-s = bi
管理运筹学
20
§3 图解法的灵敏度分析
为了使约束由不等式成为等式而引进的变量s, 当不等式为“小于等于”时称为“松弛变量”;当不等 式为“大于等于”时称为“剩余变量”。如果原问题中 有若干个非等式约束,则将其转化为标准形式时,必 须对各个约束引进不同的松弛变量或剩余变量。
运筹学第2章课件
目标函数是要求最大或最小的线性函数,形式为(z = c^T x + z_0),其中(c)是常数向量,(x)是决策变 量向量,(z_0)是常数。
决策变量是问题中需要求解的未知数,通常为非 负实数。
线性规划的几何解释
线性规划问题可以用几何图形直观地 表示。在二维空间中,目标函数和约 束条件可以表示为直线或线段,决策 变量则表示为平面上的点。
分配问题的应用非常广泛,如 资源分配、任务调度等。这些 案例展示了线性规划在优化资 源配置和提高总体效益方面的 巨大潜力。
04
线性规划的扩展
整数规划
01
整数规划问题
整数规划是一类特殊的线性规划问题,要求决策变量取整数值。整数规
划在现实生活中有广泛的应用,如生产计划、物流调度等。
02
求解方法
整数规划的求解方法包括穷举法、割平面法、分支定界法等。这些方法
第2章总结
• 线性规划的求解方法,包括图解 法、单纯形法和内点法等,以及 各种方法的适用范围和优缺点。
第2章总结
01 内容亮点
02
通过案例分析,使抽象的数学模型更加生动具体,易
于理解。
03
详细介绍了线性规划的求解方法,有助于学生掌握实
际操作技能。
第2章总结
练习与思考 结合实际案例,尝试建立线性规划模型并求解。 分析不同求解方法的适用场景,比较其优劣。
大规模优化问题
大规模优化问题是指决策变量数量庞大,导致计算复杂度极高的优化问题。这类问题在现实生活中很常见,如物流网 络优化、生产调度等。
近似算法
为了解决大规模优化问题,研究者们提出了许多近似算法。这些算法通过牺牲最优解的精度来换取更快的计算速度, 从而在实际应用中得到广泛应用。常见的近似算法包括贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。
天津大学运筹学课件
⎛ 0 0⎞ ⎛ 2 0⎞ H− f ( X ) = ⎜ ⎟ ≥ 0, H− g1 ( X ) = ⎜ ⎟>0 ⎝ 0 0⎠ ⎝ 0 2⎠ ⎛ 0 0⎞ H− g2 ( X ) = H− g3 ( X ) = ⎜ ⎟≥0 ⎝ 0 0⎠
计算
说明 − f ( X )是凸函数, g1 ( X )、 g 2 ( X )、 g 3 ( X )是凹函数
X1 X0 X2
P 0 P 1
X3
P2
第一章 非线性规划
2.基本步骤
(1)
选取初始点X 0,令k := 0, 确定精度ε > 0;
得到近似最优解X k,否则转(3);
(2) 对于点X k,计算∇f ( X k ), 若 ∇f ( X k ) < ε , 则停止, (3) 从X k出发,确定搜索方向P ; k (4)
2
的高阶无穷小。
第一章 非线性规划
2 例:写出 f ( X ) = 3x1 + sin x2在 X 0 = [0,0] 点的二阶泰勒展开 式。 T
解: ∇f ( X ) = [6x1 cos x2 ] , ∇f ( X 0 ) = [0 1]
T
T
0 ⎞ ⎛6 ⎛6 H(X ) = ⎜ ⎟ , H ( X0 ) = ⎜ ⎝0 ⎝ 0 − sin x2 ⎠ ⎡ x1 ⎤ 1 ⎛6 f ( X ) = 0 + [0 1] ⎢ ⎥ + [ x1 x2 ]⎜ ⎝0 ⎣ x2 ⎦ 2
X 0 ∈ D ,使得在 X 0的邻 ★局部最优解:如果对于 0 0 域 B( X , ε ) = {X | X − X < ε } 中的任意 X ∈ D
f 都有 ( X 0 ) ≤ f ( X ) ,则称 X 0 为(NLP)的局部最
运筹学--图论 ppt课件
4
5
4 9 8
v1
v3
2
v6
[8,v2]
v8
5 33
1
[2,v1]
v4
v7
[10,v4]
33
Dijkstra算法示例1
3)迭代计算(c)—更新与永久标号节点v2相连的节 (d2+w25=3+7=)10< ∞ (=d5) 点的临时标号。
[3,v1]
v2
[0,-]
7
v5
[10,v2]
2 [+∞,v1] 6
v4
v7
[+∞,v1]
22
Dijkstra算法示例1
2)迭代计算(a)—从临时标号中找到距离上界dk最 小的节点v4,d4=min{dk},将其变换为永久编号。
[3,v1] [+∞,v1]
v2
[0,-]
7
v5
2 [+∞,v1] 6 1 2 [+∞,v1]
3
5 2 [5,v1]
4
5
4 9 8
v1
v3
最小树问题不一定有唯一解。
10
10
最小支撑树问题的解法
破圈法 算法
初始化 将图G的边按权值从大到小的次序排列,从 原图开始迭代; 迭代
第1步(删边) 从排列中顺序选择一条与图中剩余边构成圈 的边,则将此边从图中删除,进入第2步(结束判断); 第2步(结束判断) 若图中剩下n-1条边,则已经得到最小支 撑树;否则,进入下一轮迭代,返回第1步(加边);
柯尼斯堡七桥问题
柯尼斯堡市区横跨普雷格尔河两岸,在河中心有两 个小岛。小岛的两岸共有七座桥将岛与岛、岛与河 岸连接起来。一个人怎样才能一次走遍七座桥,每 座桥只走过一次,并最后回到出发点?
《管理运筹学》课件
目标函数
目标函数是最大化或最小化的函数,通常表示为$f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n$。
约束条件
约束条件是决策变量必须满足的条件,通常表示为$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n leq b$或$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n
PART 05
动态规划
动态规划的基本概念
动态规划是一种通过将原问 题分解为相互重叠的子问题 ,并存储子问题的解以避免
重复计算的方法。
它是一种优化策略,适用于 多阶段决策问题,其中每个 阶段的决策都会影响后续阶
段的决策。
动态规划的基本思想是将一 个复杂的问题分解为若干个 相互重叠的子问题,并逐个 求解子问题,以获得原问题 的最优解。
对偶算法
对偶算法是一种基于对偶理论的求解线性规划问题的算法,其基本思想是通过构造对偶问题来求解原问题。对偶算法 可以在某些情况下比单纯形法更高效,尤其是在处理大规模问题时。
内点法
内点法是一种求解线性规划问题的迭代算法,其基本思想是通过不断逼近问题的最优解来寻找最优解。 内点法在处理大规模问题时非常有效,因为它可以利用问题的结构来加速收敛速度。
= b$。
线性规划的数学模型
• 线性规划的数学模型由决策变量 、目标函数和约束条件组成,可 以表示为
线性规划的数学模型01Βιβλιοθήκη $begin{aligned}
02
text{maximize} & f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n
03
目标函数是最大化或最小化的函数,通常表示为$f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n$。
约束条件
约束条件是决策变量必须满足的条件,通常表示为$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n leq b$或$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n
PART 05
动态规划
动态规划的基本概念
动态规划是一种通过将原问 题分解为相互重叠的子问题 ,并存储子问题的解以避免
重复计算的方法。
它是一种优化策略,适用于 多阶段决策问题,其中每个 阶段的决策都会影响后续阶
段的决策。
动态规划的基本思想是将一 个复杂的问题分解为若干个 相互重叠的子问题,并逐个 求解子问题,以获得原问题 的最优解。
对偶算法
对偶算法是一种基于对偶理论的求解线性规划问题的算法,其基本思想是通过构造对偶问题来求解原问题。对偶算法 可以在某些情况下比单纯形法更高效,尤其是在处理大规模问题时。
内点法
内点法是一种求解线性规划问题的迭代算法,其基本思想是通过不断逼近问题的最优解来寻找最优解。 内点法在处理大规模问题时非常有效,因为它可以利用问题的结构来加速收敛速度。
= b$。
线性规划的数学模型
• 线性规划的数学模型由决策变量 、目标函数和约束条件组成,可 以表示为
线性规划的数学模型01Βιβλιοθήκη $begin{aligned}
02
text{maximize} & f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n
03
运筹学课件第二节图解法.ppt
运筹学教程
基:设A 为约束方程组的m×n阶系数矩阵 (n>m),R(A)=m,B是矩阵A中的一个m×m阶满秩子 矩阵,称B是线性规划问题的一个基,设 P1 P2…Pj…Pm
列向量Pj(j=1,2,…m) 为基向量,Pj 所对应的变量xj 基变量,其余变量为非基变量. 秩:设在矩阵A中存在一个不等于零的r阶子式D,且所有的r+1阶
0
1〡 2〡 3A 4〡 5〡 6〡 7〡 8〡 9〡C
(1/3) x1 +(1/3)x2 =1
两个约束条件 及非负条件x1,x2 0所代表的公共部分 --图中阴影区,就是满足所有约束条件和非 负条件的点的集合,即可行域。在这个区域中 的每一个点都对应着一个可行的生产方案。
运筹学教程
令 Z=2x1+3x2=c,其中c为任选的一个常数,在图中画出直线 2x1+3x2=c, 这条直线上的点即对应着一个可行的生产方案,即使两种产品的总利润达 到c。 这样的直线有无数条,而且相互平行,称这样的直线为目标函数等值线。 只要画出两条目标函数等值线,比如令c=0和c=6,就能看出 目标函数值递增的方向, 用箭头标出这个方向。 图中两条虚线 l1和l2就 分别代表 目标函数等值线
a11 . B . am1
. . a1m . . . ( P , P ,......,P ) 1 2 m . . . . . amm
子式全等于零,那么D为A的最高阶非零子式,数r称为A的秩.
运筹学教程
基解:在约束方程组中,令所有的非基变量 xm1 xm2 ...... xn 0 ,有因为有 B 0 根据克莱姆法则,有m个约束方程可解出m 个变量的唯一解, X B ( x1, x2 ,......,xm )T 将此解加上非基变量取0的值有
管理运筹学第2章 线性规划的图解法
i
i
MinZ e1i e2i
i
i
s.t.eβ10i-,eβ21i无 符yi 号 β限0 制β1xi
e1i , e2i 0,i 1,2,, n
还可以加上一些特定的需求.例如,要求必须过某 一点.
16
线性规划问题的应用举例(回归分析)
新标准:最小化最大绝对误差.
–整数规划问题
• 考虑短期排班的问题
–对午休换班进行建模
• 考虑每个工人
–允许工人有不同的偏好
29
套裁下料问题
例某工厂要做100套钢架,每套用长为2.9 m,2.1 m,1.5 m的圆钢
各一根。已知原料每根长7.4 m,问:应如何下料,可使所
用原料最省?
方案 1 方案 2 方案 3 方案 4 方案 5 方案 6 方案 7 方案 8
产品名称
规格要求
单价(元/kg)
甲 原材料 1 不少于 50%,原材料 2 不超过 25%
50
乙 原材料 1 不少于 25%,原材料 2 不超过 50%
35
丙
不限
25
原材料名称
1 2 3
每天最多供应量
100 100 60
单价(元/kg) 65 25 35
9
线性规划应用举例
解:设 xij 表示第 i 种(甲、乙、丙)产品中原料 j 的含量。 这样我们建立数学模型时,要考虑:
x1 + x2 ≥ 70 x2 + x3 ≥ 60 x3 + x4 ≥ 50 x4 + x5 ≥ 20 x5 + x6 ≥ 30 x1,x2,x3,x4,x5,x6 ≥ 0
20
关于决策变量的选择的启示
图论第2章 基本概念ppt课件
15
2.4 道路与回路
[环] 假设上述 中 v0 = vn ,称之为一条封锁有向道 路/环。[closed chain]
[迹] 假设上述 中 ai aj (i j),称之为一条简单有 向道路/迹。[trail]
[路] 假设上述 中 vi vj (i j) ,称之为一条有向 路/初级道路/根本道路。[path]
[证明] (反证法) 设图中有一条道路,其长度 > n 1, 那么其中至少有 n+1个顶点标号,而图中只需 n 个顶点,故其中至少有两个一样的顶点,即该道 路不会是初级道路。
19
2.4 道路与回路
[可达性] G=(V, A)中,假设从 vi 到 vj 存在一条路, 那么称从 vi 到 vj 是可达的,或称 vi 可达 vj 。
[例]
➢ 寻求断定图同构的普通方法是图论的重要课题之一。
13
2.3 同构
[自补图] 图 G=(V,A),~G 是 G 的补图。假设 G 那么称图 G 是自补的〔或是自补图〕。
[例]
~G,
[讨论] 假设 n 阶无向图是自补的,那么 n = 0,1(mod 4) 。〔即以4除 n 余0或余1〕
14
2.4 道路与回路
2
2.1 图的概念
[子图] G=(V, A) 是 G=(V, A) 的一个子图当 且仅当: ⑴ V V ⑵ A 是 V 上的二元关系 ⑶ A A
G 是 G 的一个子图; 假设 G 是 G 的子图,那么 G 的任何子图也是 G
的子图; 平凡图是任何图的子图。〔零图无类似结论〕
3
2.1 图的概念
混合图可以化为有向图求解。
6
2.2 点和边的关联关系
[关联集与邻接集] 有向图 G=(V, A) , vi V 的正 关联集、负关联集、正邻接集和负邻接集分别定 义为: Inc+(vi)={ak |( vj)(vj V ak= <vi, vj> A)} Inc (vi)={ak |( vj)(vj V ak= <vj, vi> A)} Adj+(vi)={vj |vj V ( ak)(ak=<vi, vj> A)} (外邻接集) 7
2.4 道路与回路
[环] 假设上述 中 v0 = vn ,称之为一条封锁有向道 路/环。[closed chain]
[迹] 假设上述 中 ai aj (i j),称之为一条简单有 向道路/迹。[trail]
[路] 假设上述 中 vi vj (i j) ,称之为一条有向 路/初级道路/根本道路。[path]
[证明] (反证法) 设图中有一条道路,其长度 > n 1, 那么其中至少有 n+1个顶点标号,而图中只需 n 个顶点,故其中至少有两个一样的顶点,即该道 路不会是初级道路。
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2.4 道路与回路
[可达性] G=(V, A)中,假设从 vi 到 vj 存在一条路, 那么称从 vi 到 vj 是可达的,或称 vi 可达 vj 。
[例]
➢ 寻求断定图同构的普通方法是图论的重要课题之一。
13
2.3 同构
[自补图] 图 G=(V,A),~G 是 G 的补图。假设 G 那么称图 G 是自补的〔或是自补图〕。
[例]
~G,
[讨论] 假设 n 阶无向图是自补的,那么 n = 0,1(mod 4) 。〔即以4除 n 余0或余1〕
14
2.4 道路与回路
2
2.1 图的概念
[子图] G=(V, A) 是 G=(V, A) 的一个子图当 且仅当: ⑴ V V ⑵ A 是 V 上的二元关系 ⑶ A A
G 是 G 的一个子图; 假设 G 是 G 的子图,那么 G 的任何子图也是 G
的子图; 平凡图是任何图的子图。〔零图无类似结论〕
3
2.1 图的概念
混合图可以化为有向图求解。
6
2.2 点和边的关联关系
[关联集与邻接集] 有向图 G=(V, A) , vi V 的正 关联集、负关联集、正邻接集和负邻接集分别定 义为: Inc+(vi)={ak |( vj)(vj V ak= <vi, vj> A)} Inc (vi)={ak |( vj)(vj V ak= <vj, vi> A)} Adj+(vi)={vj |vj V ( ak)(ak=<vi, vj> A)} (外邻接集) 7
《管理运筹学》演示(图论)
v3 (v2 ,1)
检查 vs 相邻点 v1 和 v2 。 v2点,fs2 = cs2 =3,不满足标号条件;v1点,fs1 < cs1 , v1点标号为( vs , l(v1) ), l(v1) =min[ l(vs) ,( cs1 - fs1 )]= min[+ , 5-1] = 4; 检查 v1 相邻点 v3 和 v2 。 v3点,f13 = c13 =2,不满足标号条件; v2点,f21=1> 0 , v2点标号为( -v1 , l(v2) ), l(v2) =min[ l(v1) , f21]= min[4 , 1] = 1; 检查 v2 相邻点 v3 和 v4 。v3点,f32=1> 0 , v3点标号为( -v2 , l(v3) ), l(v3) =min[ l(v2) , f32]= min[1 , 1]=1 ; v4点,f24 < c24 =1,v4点标号为( v2 , 1 ) ;
,
最大流量 v(f ) = 5
最小费用最大流问题
例:求下列网络最小费用最大流。弧旁数字为( bij , cij ) 步骤:
v1
(1,7)
vt
取 f ( 0 ) =0为初始可行流; 构造赋权有向图w( f ( 0 )),
vs
解:
v1
0 0
v2
0
0
v3
vt
0
bij wij bij wij
v8
步 骤:
给 vs点以 P 标号,P(vs) = 0,其余各点给 T 标号,
T(vs) = + ;
若 vs点为刚得到 P 标号的点,考虑这样的点 vj:
( vi , vj )属于A(或[vi , vj ] 属于E ),且vj 为 T 标号。对 vj 的T 标号进行如下的更改:
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3
3K
B2
2 F 2 26 J
D
H
2020/8/10
管理运筹学
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
E
I
A 3.5
2
C
2
4
G
5
1S
2
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B2
例:
2020/8/10
v1
5
v2
7.5 4
5.5
3
v5
2
v3 3.5 v4
管理运筹学
§2 最小支撑树问题
本节主要内容:
树
支撑树
最小支撑树
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
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2 F 2 26 J
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2020/8/10
管理运筹学
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
E
I
A 3.5
2
C
2
4
G
5
1S
2
5
成如图所示。为使5处居民点都有
3.5 4
道路相连,问至少要铺几条路?
5.53v5Fra bibliotek2v3 7.5 v4
解: 该问题实为求图 的支撑树问题,
共需铺4条路。 v2
v1 v5
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v3
v4
管理运筹学
v1
三、最小支撑树问题
5
v2
3.5 4
问题:求网络的支撑树,使其权和最小。
5.5
3
v5
2
算法1(避圈法):把边按权从小到大依次 添入图中,若出现圈,则删去其中最大边, 直至填满n-1条边为止(n为结点数) 。
2 F 2 26 J
D
H
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管理运筹学
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
E
I
A
2 C
2
4
G
5
1S
2
3
3K
B2
2 F 2 26 J
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管理运筹学
二、图的支撑树
若一个图 G =(V , E)的支撑子图 T=(V , E´) 构成树,则称 T 为
G的支撑树,又称生成树、部分树。
例
(G)
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(G1)
(G2)
管理运(筹G学3)
(G4)
图的支撑树的应用举例
v1
[例] 某地新建5处居民点,拟修
5
道路连接5处,经勘测其道路可铺 v2
在图中找圈,并删除其中最大边。如此进行下去,直
至图中不存在圈。
v1
5
v2
3.5 4
5.5
3
v5
2
v3
v4
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管理运筹学
算法2(破圈法):
在图中找圈,并删除其中最大边。如此进行下去,直
至图中不存在圈。
v1
5
3
v2
3.5 4
v5
2
v3
v4
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管理运筹学
算法2(破圈法):
在图中找圈,并删除其中最大边。如此进行下去,直
G1
G2
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管理运筹学
5、支撑子图
图G=(V,E)和G'=(V ' ,E '),若V =V ' 且
E 'E ,则称G' 为G的支撑子图。
例 :G2为G1的支撑子图
v5
v5
v1
v4
v1
v4
v2
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v3
G1
管理运筹学
v2
v3
G2
6、赋权图(网络)
图的每条边都有一个表示一定实际含义的 权数,称为赋权图。记作D=(V,A,C)。
1S
25
4
5
3
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B2
2 F 2 26 J
D
H
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管理运筹学
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
E
I
A 3.5
2
C
2
4
G
5
1S
第二章 图论与网络分析
➢ 图的基本概念 ➢最小支撑树问题
➢ 最短路径问题
网络分析
➢网络最大流问题
2020/8/10
➢网络计划问题
管理运筹学
图论起源——哥尼斯堡七桥问题
A
A
C
D
C
D
B
B
问题:一个散步者能否从任一块陆地出发,走过七 座桥,且每座桥只走过一次,最后回到出发点?
结论:每个结点关联的边数均为偶数。
至图中不存在圈。
v1
5
v2
3.5
3
v5
2
v3
v4
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管理运筹学
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
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G
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管理运筹学
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
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2 C
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2
3
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B2
2 2F2
J
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E
I
A 3.5
2
C
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4
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D
H
管理运筹学
一、树的概念与性质
树 无圈连通图
例 判断下面图形哪个是树:
(A)
(B)
(C)
树的性质:
1、树中任两点中有且仅有一条链;
2、树任删去一边则不连通,故树是使图保持连通且具有最少边 数的一种图形。
3、边数 = 顶点数 – 1。
管理运筹学
[例]今有煤气站A,将给一居民区供应煤气,居民区各 用户所在位置如图所示,铺设各用户点的煤气管道所需 的费用(单位:万元)如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线,并求所需的总费用。
2020/8/10
管理运筹学
3、链与路、圈与回路
无向图:
链 点边交错的序列 圈
起点=终点的链
有向图:
路 点弧交错的序列 回路 起点=终点的路
v5
v5
v1
v4
v1
v4
v 2020/8/102
v3
管理运筹学
v2
v3
4、连通图
任何两点之间至少存在一条链的图称为连通图, 否则称为不连通图。
例 : G1为不连通图, G2为连通图
v3 7.5 v4
[例] 求上例中的最小支撑树
解:
v1
5
3
v2 3.5 4 v5
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2
v3
v 管理运4筹学
算法2(破圈法):
在图中找圈,并删除其中最大边。如此进行下去,直
至图中不存在圈。
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5
v2
3.5 4
5.5
3
v5
2
v3 7.5 v4
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管理运筹学
算法2(破圈法):