运筹学-图论
合集下载
运筹学课件：第7章 图论与网络分析-第1,2节
v1
v2 a
v3
v4 c
b v1
a
v2
b
v3
d
d
v4
c
第2节 最小树问题
一、树及其性质 定义1： 无圈的连通图称为树。树一般用T表示。
定理1： 任给树T=（V，E），若P（T）≥2，则 T中至少有两个悬挂点。
证明：设µ=（v1，v2，…，vk）是G中含边数最多的 一条初等链，因P（T）≥2，并且T是连通的， 故链µ中至少有一条边，从而v1与vk是不同的 。
不少数学家都尝试去解析这个事例。而这些解析，最 后发展成为了数学中的图论。
例：中国邮路问题 一个邮递员送信，要走完他所负责的全部街道分送
信件，最后返回邮局。邮递员都会本能地以尽可能少的 行程完成送信任务。
问题：他如何走？
点：路口； 边：两路口之间道路，第i条道路长ei。
问题：求一个圈，过每边至少一次，并使圈长度最短。
由于T是树，由定义知T连通且无圈。只须证明m=n-1。
归纳法： 当n=2时，由于T是树，所以两点间显然有且 仅有一条边，满足m=n-1。
假设 n=k-1时命题成立，即有k-1个顶点时,T有k-2条边。
当n=k时，因为T连通无圈，k个顶点中至少有一个点次 为1。设此点为u，即u为悬挂点，设连接点u的悬挂边 为[v，u]，从T中去掉[v，u]边及点u ，不会影响T的连 通性，得图T’，T’为有k-1个顶点的树，所以T’有k-2条 边，再把（ v，u）、点u加上去，可知当T有k个顶点 时有k-1条边。
4
2
v4
94
v2
3
v3 8
0 9 2 4 7 9 0 3 4 0 其权矩阵为： A 2 3 0 8 5 4 4 8 0 6 7 0 5 6 0
图论知识点
图论知识点摘要：图论是数学的一个分支，它研究图的性质和应用。
图由节点（或顶点）和连接这些节点的边组成。
本文将概述图论的基本概念、类型、算法以及在各种领域的应用。
1. 基本概念1.1 节点和边图由一组节点（V）和一组边（E）组成，每条边连接两个节点。
边可以是有向的（指向一个方向）或无向的（双向连接）。
1.2 路径和环路径是节点的序列，其中每对连续节点由边连接。
环是一条起点和终点相同的路径。
1.3 度数节点的度数是与该节点相连的边的数量。
对于有向图，分为入度和出度。
1.4 子图子图是原图的一部分，包含原图的一些节点和连接这些节点的边。
2. 图的类型2.1 无向图和有向图无向图的边没有方向，有向图的每条边都有一个方向。
2.2 简单图和多重图简单图是没有多重边或自环的图。
多重图中，可以有多条边连接同一对节点。
2.3 连通图和非连通图在无向图中，如果从任意节点都可以到达其他所有节点，则称该图为连通的。
有向图的连通性称为强连通性。
2.4 树树是一种特殊的连通图，其中任意两个节点之间有且仅有一条路径。
3. 图的算法3.1 最短路径算法如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法，用于在加权图中找到从单个源点到所有其他节点的最短路径。
3.2 最大流最小割定理Ford-Fulkerson算法用于解决网络流中的最大流问题。
3.3 匹配问题如匈牙利算法，用于解决二分图中的匹配问题。
4. 应用4.1 网络科学图论在网络科学中有广泛应用，如社交网络分析、互联网结构研究等。
4.2 运筹学在运筹学中，图论用于解决物流、交通网络优化等问题。
4.3 生物信息学在生物信息学中，图论用于分析蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。
5. 结论图论是数学中一个非常重要和广泛应用的领域。
它不仅在理论上有着深刻的内涵，而且在实际应用中也发挥着关键作用。
随着科技的发展，图论在新的领域中的应用将会不断涌现。
本文提供了图论的基础知识点，包括概念、图的类型、算法和应用。
数学建模-图论
如例2中球队胜了，可从v1引一条带箭头的连线到v2，每 场比赛的胜负都用带箭头的连线标出，即可反映五个球队比 赛的胜负情况。如下图
v5
v1
v2 v3
v4
Байду номын сангаас
由图可知， v1三胜一 负， v4打了三场球， 全负等等
类似胜负这种非对称性的关系，在生产和生活中也是常见 的，如交通运输中的“单行线”，部门之间的领导和被领导关 系，一项工程中各工序之间的先后关系等等。
B
哥尼斯堡七桥问题
从某点出发通过每座桥且每桥只通过一次回到起点 A B D
建模：
C
A B D C
点——陆地 岛屿 边——桥
后来,英国数学家哈密尔顿在1856年提出“周游世界”的 问题：一个正十二面体,20个顶点分别表示世界上20个大城市, 要求从某个城市出发,经过所有城市一次而不重复,最后回到出 发地.这也是图论中一个著名的问题. “四色问题”也是图论中的著名问题：地图着色时,国境 线相邻的国家需要着上不同的颜色,最少需要几种颜色？1976 年,美国人阿佩尔和哈肯用计算机运行1200个小时,证明4种颜 色就够了.但至今尚有争议.
图论起源
图论最早处理的问题是哥尼 斯堡城的七桥问题：18世纪在哥 尼斯堡城（今俄罗斯加里宁格勒） 有一条名叫普莱格尔（Pregel） 的河流横经其中，河上有7座桥， 将河中的两个岛和河岸连结。
C A D
城中的居民经常沿河过桥 散步，于是提出了一个问 题：能否一次走遍7座桥， 后来有人请教当时的大数学家 而每座桥只许通过一次， 欧拉,欧拉用图论的方法证明这个问 最后仍回到起始地点? 题无解,同时他提出并解决了更为一 般的问题,从而奠定了图论的基础, 欧拉也被誉为“图论之父”.
哈尔滨工业大学运筹学教案教案_图论2
的一个不含圈的支撑子图Gk，于是Gk是G的一个支撑
树。
（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。
证明：必要性 因T是连通的，故任两个点之
间至少有一条链。但如果某两个点之间有两条链
的话，那么图T中含有圈，这与树的定义矛盾，从 而任两个点之间恰有一条链。
充分性 设图T中任两个点之间恰有一条链， 那么易见T是连通的，如果T中含有圈，那么这个 圈上的两个顶点之间有两条链，这与假设矛盾，
故T不含圈，于是T是树。
证明：（1）→（2） 由于T是树，由定义知T连通且无圈。只须证明m=n-1。 归纳法：当n=2时，由于T是树，所以两点间显然有且 仅有一条边，满足m=n-1。 假设 n=k-1时命题成立，即有k-1个顶点时，T有 k-2条边。 当n=k时，因为T连通无圈，k个顶点中至少有一 个点次为1。设此点为u，即u为悬挂点，设连接点u的 悬挂边为[v，u]，从T中去掉[v，u]边及点u ，不会影 响T的连通性，得图T’，T’为有k-1个顶点的树，所以 T’有k-2条边，再把（ v，u）、点u加上去，可知当T 有k个顶点时有k-1条边。
现证v1是悬挂点，即d（v1）=1。
反证法：如d（v1）≥2，则存在边[v1，vm]，使m≠2，
v1
若vm不在µ 上，
v2
vk
vm
那么（vm，v1，v2，…，vk）比µ链边数多一条， 与µ 是边数最多的链矛盾。 若vm在µ 上
v1
v2
vm
图论在运筹学中的名词解释
图论在运筹学中的名词解释一、引言运筹学是一门研究复杂问题的学科，它借助各种数学方法和技术，帮助我们做出最佳的决策。
图论作为运筹学的重要工具之一，被广泛应用于解决各类实际问题。
本文将就图论在运筹学中的几个重要名词进行解释和探讨。
二、图图是图论的核心概念之一。
它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。
在运筹学中，图可以用来描述和分析各种现实场景。
比如，交通网络可以用图来表示，道路是边，路口是顶点；社交网络可以用图来表示，用户是顶点，社交关系是边。
通过构建和分析图，我们可以揭示事物之间的关联性和特征，并利用这些信息进行决策。
三、路径路径是图论中一个重要概念。
它指的是在图中顶点之间连接的一系列边的序列。
在运筹学中，路径常常被用来表示两个顶点之间的最佳路线或最优解。
比如，在物流配送中，我们需要找到从仓库到目的地的最短路径，以最大程度地降低运输成本和时间。
通过图论的路径算法，我们可以高效地找到这样的最短路径，为物流管理提供有效支持。
四、最小生成树最小生成树是一种特殊的图结构，它是原图的一个子图，包含了所有顶点，但只有足够的边连接这些顶点，并使得整个图的总权重最小。
在运筹学中，最小生成树常常被用于解决资源分配和网络设计等问题。
比如，在电力输送系统中，我们需要将发电站和各个消费点以最短的电网连接起来，以确保电能的高效分配和传输。
通过构建最小生成树，我们可以优化电网的布局，降低能源损耗，提高供电可靠性。
五、网络流网络流是图论中的一个重要概念，它用来描述在一个有向图中通过各个边所能承载的最大流量。
在运筹学中，网络流被广泛应用于流程设计和资源调度问题。
比如，在工厂生产调度中，我们需要在供应链上对原材料、组件和成品进行优化配送，以实现最佳生产效率和降低成本。
通过分析网络流，我们可以确定各个节点的产能和需求，从而优化生产计划和物流调度。
六、最短路径最短路径是图论中的一个重要问题，即在图中找到连接两个顶点的最短路径。
在运筹学中，最短路径经常被用于解决物流和通信等问题。
华南理工大学 运筹学 第7章 图论-2(简) 工商管理学院
节点标号—对已标号未检查的节点v1，对与其相邻 、未标号的节点v4（前向非饱和弧）进行标号。
[+vs,4]
(7,3) v1 (7,2)
[+v1,4]
v4 (9,6)
(5,1) v2
[-, ∞]
vs
(8,4)
(4,0) (7,1) (16,5) (6,4) v5
18
(10,4)
vt
(4,0)
(10,4)
[-, ∞]
vs
(10,4)
(4,0) (10,4) v3
(16,5)
(6,4) v5
22
Ford-Fulkerson标号算法示例1
（第2轮迭代） 1-搜索过程：
节点标号—对节点v4（前向非饱和弧）进行标号。
[+vs,1]
(7,6) v1 (7,5)
[+v1,1]
v4 (9,9)
(5,1) v2
图G为流量网络。
2
最大流问题示例1
Petro公司的天然气管道输送网络：vs为Petro公 司的制气厂，vt为输送目的地的储气库，其它 中间节点为流量检测和控制站。各点间的弧代 表输送管道，其权值的两个数字分别表示容量 和当前的流量。问：如何利用输送管道，可以 使从制气厂运输到目的地的天然气最多？
(1) 已标号已检查；(2)已标号未检查；(3)未标号。
检查是指从一个已取得标号、未检查的节点vi 出发，搜寻与之邻接的其它未取得标号的节点 vj ，并根据vi的标号计算得到vj的标号。
7
Ford-Fulkerson标号算法
节点vj的标号为[+vi,θj]或[−vi,θj]：
运筹学-第六章 图论1
6、图论1
哥尼斯堡七桥问题 哥尼斯堡（ 现名加里宁格勒） 哥尼斯堡 （ 现名加里宁格勒 ） 是 欧洲一个城市， Pregei河把该城分 欧洲一个城市 ， Pregei 河把该城分 成两部分， 河中有两个小岛， 成两部分 ， 河中有两个小岛 ， 十八 世纪时， 世纪时 ， 河两边及小岛之间共有七 座桥， 当时人们提出这样的问题： 座桥 ， 当时人们提出这样的问题 ： 有没有办法从某处（ 出发， 有没有办法从某处 （ 如 A ） 出发 ， 经过各桥一次且仅一次最后回到原 地呢？ 地呢？
v2 5 0 v1
2 7 5
7 2
v5 v4
6 1 2 4
7
3
7 v3
v7
6
v6 6 2 与v1、V2、v3、v6、 v4 、v5相邻的点有v7 L17=min{L15+d57,L16+d67} =min{7+3,6+6}=10
v2 5 0 v1
2 7 5
7 2
v5 v4
6 1 2 4
7
3
7 v3
④重复上述步骤，直至全部的点 重复上述步骤，
都标完。 都标完。
例：如下图中从v1到v7的最短路。 v2
5 7 2
v5 v4
6 1 2 4 6 3
v1
2 7
v7 v6
v3
v2 0 v1
2 7 5
7 2
v5 v4
6 1 2 4 6 3
v3
v7
2
v6
与v1、v3相邻的点有v2、v4、v6 L1p=min{L11+d12,L13+d34,L13+d36} =min{0+5,2+7,2+4}=5=L12
哥尼斯堡七桥问题 哥尼斯堡（ 现名加里宁格勒） 哥尼斯堡 （ 现名加里宁格勒 ） 是 欧洲一个城市， Pregei河把该城分 欧洲一个城市 ， Pregei 河把该城分 成两部分， 河中有两个小岛， 成两部分 ， 河中有两个小岛 ， 十八 世纪时， 世纪时 ， 河两边及小岛之间共有七 座桥， 当时人们提出这样的问题： 座桥 ， 当时人们提出这样的问题 ： 有没有办法从某处（ 出发， 有没有办法从某处 （ 如 A ） 出发 ， 经过各桥一次且仅一次最后回到原 地呢？ 地呢？
v2 5 0 v1
2 7 5
7 2
v5 v4
6 1 2 4
7
3
7 v3
v7
6
v6 6 2 与v1、V2、v3、v6、 v4 、v5相邻的点有v7 L17=min{L15+d57,L16+d67} =min{7+3,6+6}=10
v2 5 0 v1
2 7 5
7 2
v5 v4
6 1 2 4
7
3
7 v3
④重复上述步骤，直至全部的点 重复上述步骤，
都标完。 都标完。
例：如下图中从v1到v7的最短路。 v2
5 7 2
v5 v4
6 1 2 4 6 3
v1
2 7
v7 v6
v3
v2 0 v1
2 7 5
7 2
v5 v4
6 1 2 4 6 3
v3
v7
2
v6
与v1、v3相邻的点有v2、v4、v6 L1p=min{L11+d12,L13+d34,L13+d36} =min{0+5,2+7,2+4}=5=L12
运筹学上机试题5-图论
四、图论1、求下图中从v1到v3最短路。
v 1v 3v 546从节点 1到节点3的最短路 *************************起点 终点 距离 ---- ---- ---- 1 2 1 2 3 6此问题的解为:7 2、最小生成树电信公司要在15个城市之间铺设光缆，这些城市的位置及相互之间的铺设光缆的费用如下图所示。
试求出一个连接在15个城市的铺设方案，使得总费用最小。
v 1v 2v 3v 4v 5v 6v 7v 8v 9v 10v 11v 12v 13v 14v 152241131456422323135134此问题的最小生成树如下：*************************起点终点距离---- ---- ----1 4 11 2 22 5 25 8 15 6 26 3 18 7 28 9 39 12 212 11 411 10 110 13 313 14 114 15 3此问题的解为:283、最短路问题例. 求下图中从v1到各点的最短路，并指出有哪些点是不可达到的。
vv7v8v4从节点 1到节点2的最短路*************************起点终点距离---- ---- ---- 1 2 4此问题的解为:41到3没有路1到4没有路从节点 1到节点5的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 5 1此问题的解为:1从节点 1到节点6的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 5 1 5 6 6此问题的解为:7从节点 1到节点7的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 7 3此问题的解为:3从节点 1到节点8的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 5 1 5 6 66 8 3此问题的解为:104、最短路问题有6个村庄，各村庄的距离如下图所示。
运筹学-图论
初等链：链中所含的点均不相同, 也称通路；
圈：若 v0 ≠ vn 则称该链为开链，否则称为闭链或 回路或圈；
简单圈：如果在一个圈中所含的边均不相同 初等圈：除起点和终点外链中所含的点均不相
同的圈；
初等链: (v1 , v2 , v3 , v6 , v7 , v5 )
v1
初等圈： (v1 , v2 , v3 , v5 , v4 , v1 )
图的基本概念
图论中的图是由点、点与点之间的线所组成的。通常， 我们把点与点之间不带箭头的线叫做边，带箭头的线叫 做弧。
如果一个图是由点和边所构成的，那么称为无向图，
记作G=(V，E)，其中V表示图G 的点集合，E表示图G的
边集合。连接点vi , vj V 的边记作[vi , vj]，或者[vj , vi]。 如果一个图是由点和弧所构成的，那么称为它为有向
v2 （3） v3 （3）
（2）
v5
（4）
v1
v4（6）
多重图
以点v为端点的边的个数称为点v的度（次），记 作 d(v), 如 图 5.4 中 d(v1)=3 ， d(v2 )=4 ， d(v3 )=4 ， d(v4 )=3。
度为零的点称为弧立点，度为1的点称为悬挂点。 悬挂点的边称为悬挂边。度为奇数的点称为奇点， 度为偶数的点称为偶点。
郑州
济南 徐州
青岛 连云港
重庆
武汉 南京
上海
图5.3
例5.2 有六支球队进行足球比赛，我们分别用
点v1 ，…，v6表示这六支球队，它们之间的比赛情 况，也可以用图反映出来，已知v1队战胜v2 队，v2 队战胜v3 队，v3 队战胜v5队，如此等等。这个胜负
情况，可以用图5.3所示的有向图反映出来
圈：若 v0 ≠ vn 则称该链为开链，否则称为闭链或 回路或圈；
简单圈：如果在一个圈中所含的边均不相同 初等圈：除起点和终点外链中所含的点均不相
同的圈；
初等链: (v1 , v2 , v3 , v6 , v7 , v5 )
v1
初等圈： (v1 , v2 , v3 , v5 , v4 , v1 )
图的基本概念
图论中的图是由点、点与点之间的线所组成的。通常， 我们把点与点之间不带箭头的线叫做边，带箭头的线叫 做弧。
如果一个图是由点和边所构成的，那么称为无向图，
记作G=(V，E)，其中V表示图G 的点集合，E表示图G的
边集合。连接点vi , vj V 的边记作[vi , vj]，或者[vj , vi]。 如果一个图是由点和弧所构成的，那么称为它为有向
v2 （3） v3 （3）
（2）
v5
（4）
v1
v4（6）
多重图
以点v为端点的边的个数称为点v的度（次），记 作 d(v), 如 图 5.4 中 d(v1)=3 ， d(v2 )=4 ， d(v3 )=4 ， d(v4 )=3。
度为零的点称为弧立点，度为1的点称为悬挂点。 悬挂点的边称为悬挂边。度为奇数的点称为奇点， 度为偶数的点称为偶点。
郑州
济南 徐州
青岛 连云港
重庆
武汉 南京
上海
图5.3
例5.2 有六支球队进行足球比赛，我们分别用
点v1 ，…，v6表示这六支球队，它们之间的比赛情 况，也可以用图反映出来，已知v1队战胜v2 队，v2 队战胜v3 队，v3 队战胜v5队，如此等等。这个胜负
情况，可以用图5.3所示的有向图反映出来
第六章物流运筹学——图与网络分析.
L( )
( vi ,v j )
l
ij
最小的 。
Dijkstra算法
算法的基本步骤： （1）给 v s 以 P 标号， P(vs ) 0 ，其余各点均给 T 标号， T (vi ) 。 （2）若 vi 点为刚得到 P 标号的点，考虑这样的点 v j： (vi , v j ) E ，且 v j 为 T 标号，对 v j 的 T 标号进行如下的更改：
v2
(4,3)
v4
(3,3)
(5,3) (1,1) (1,1) (3,0)
vs
(5,1)
vt
(2,1)
v1
(2,2)
v3
图 6-14
运输线路图
第四节 最小费用最大流问题
在容量网络 G (V , E, C ) ，每一条边 (vi , v j ) E 上，除了已 给容量 cij 外，还给了一个单位流量的费用 bij 0 ，记此时的容 量网络为 G (V , E, C , B) 。 所谓最小费用最大流问题就是要求一个最大流 f ，使流的 总运输费用 b( f )
定理 6-1 任何图中顶点次数的总和等于边数的 2 倍。 推论 6-1 任何图中，次为奇数的顶点必有偶数个。 图 G (V , E ) 和图 H (V , E ) ，若 V V且E E ，则 称 H 是 G 的子图，记作： H G ；特别的，当 V V 时， 称 H 为 G 的生成子图。
容量网络g若?为网络中从sv到tv的一条链给?定向为从sv到tv?上的边凡与?同向称为前向边凡与?反向称为后向边其集合分别用??和??表示??ijff?是一个可行流如果满足??????0ijijijijiijjffcvv??????????c???0ijijijfvv????则称?为从sv到tv的关于f的可增广链
( vi ,v j )
l
ij
最小的 。
Dijkstra算法
算法的基本步骤： （1）给 v s 以 P 标号， P(vs ) 0 ，其余各点均给 T 标号， T (vi ) 。 （2）若 vi 点为刚得到 P 标号的点，考虑这样的点 v j： (vi , v j ) E ，且 v j 为 T 标号，对 v j 的 T 标号进行如下的更改：
v2
(4,3)
v4
(3,3)
(5,3) (1,1) (1,1) (3,0)
vs
(5,1)
vt
(2,1)
v1
(2,2)
v3
图 6-14
运输线路图
第四节 最小费用最大流问题
在容量网络 G (V , E, C ) ，每一条边 (vi , v j ) E 上，除了已 给容量 cij 外，还给了一个单位流量的费用 bij 0 ，记此时的容 量网络为 G (V , E, C , B) 。 所谓最小费用最大流问题就是要求一个最大流 f ，使流的 总运输费用 b( f )
定理 6-1 任何图中顶点次数的总和等于边数的 2 倍。 推论 6-1 任何图中，次为奇数的顶点必有偶数个。 图 G (V , E ) 和图 H (V , E ) ，若 V V且E E ，则 称 H 是 G 的子图，记作： H G ；特别的，当 V V 时， 称 H 为 G 的生成子图。
容量网络g若?为网络中从sv到tv的一条链给?定向为从sv到tv?上的边凡与?同向称为前向边凡与?反向称为后向边其集合分别用??和??表示??ijff?是一个可行流如果满足??????0ijijijijiijjffcvv??????????c???0ijijijfvv????则称?为从sv到tv的关于f的可增广链
运筹学-13图论概念及最小树
第一节 图的基本概念与模型
起点与终点相重合的链，称做圈。 起点与终点相重合的路，称做回路。 若在一个图中，每一对顶点之间至少存 在一条链，称这样的图为连通图。 否则，称该图不是连通的。
第一节 图的基本概念与模型
• 一个简单图中任意两点之间有边相连，称这样的图为完全图。
• 其边数有
Cn2
1 2
nn
树，称为该图的最小部分树（也称最小支撑树） (minimum spanning tree) • 定理1：图中任一点i，若 j是相邻点中距离最近的，则 边[i,j]一定必含在该图的最小树内。
• 推论：把图的所有点分成V和 V 两个集合，则两个集
合之间连线的最短的边一定包含在最小部分树内。
2-3 避圈法求最小部分树
图G1={V1,E1}和G2={V2,E2}，如果有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的一个部分图。
第一节 图的基本概念与模型
• 要对研究的问题确定具体对象及这些对象间的性质联系，并 用图形式表示出来，这就是对研究的问题建立图的模型，用
例：e1为环 如果两个点之间的边多于一条，则 称为具有多重边；（平行边） 例：e4和e5为多重边。 对无环，无多重边的图称为简单图；
有平行边，不是简单图
有环边，不是简单图
简单图
第一节 图的基本概念与模型
与某一个点vi相关联的边的数目称为点 的次，（也叫度或线数）记为d(vi)。 例： d(v1) = 4 d(v3) = 5 d(v5) = 1
树图。
• 说明1：树图上只要任意再加上一条边，必定 会出现圈；
• 说明2：由于树图是无圈的连通图，即树图上 任意两点之间有一条且仅有一条惟一通路。是 最脆弱的连通图。
运筹学基础-图论方法(1)
回路：若起始点和终点是同一个点的路称为回路。 连通图：一个图中，任意两个顶点至少存在一条链，则称这样的图 为连通图。否则称为不连通的。
图的名词和基本概念
次：与一个点相关联的边的数目称为次, 如v1 的次为2， v5的次 为3，次为奇数的点称为奇点，次为偶数的点称为偶点，次为0 的点称为孤立点，如v6 悬挂节点: 次为1的点称为悬挂节点: v1 e1 e 5 v3 e2 v5 e7 e4 e6 e3 v4 v6 v2
1 1
利用EXCEL求起点到终点的最短路径 利用EXCEL求起点到终点的最短路径
第三步： 第三步：定义最小路线运行方案
最小路线物运行方案
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
流入 结点流 结点流限制 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
v7
流出
100 600
3
500
600
5
400 1100
7 2
900
此为最小树杈，最小线路长度为2400 此为最小树杈，最小线路长度为2400
练习：求最小树杈 v3 5 6 v1 5 v2 2 v4 1 7 3 4 4 v6 v5
破圈法答案
v3 6 v1 5 v2 1
5 7 3
v5 4 v6 4 v4
2
避圈法答案
弧：若点与点之间的连线有方向，称为弧，由此构成的图为有向图。 环：如果边的两个端点相重，称该边为环，如e10；如果两个端点之 间的边多于一条, 称为具有多重边，如[v2, v4] ,无环，无多重边的图为 简单图。
图的名词和基本概念
v1 e4 v3 e1 v5 e5 e3 e6 e9 e2 e7 v4 e10 v2 e8 v6 e1 e5 v5 e7 e6 e3 v6 v1 e2 v2 e9 e10 e8 v7
运筹第5章
解决实际问题的例子
有甲乙丙丁戊己6名运动员参加ABCDEF6个项目的比 赛，报名情况如下表所示。试安排六个项目的比赛顺序， 做到每名运动员不连续参加两项比赛。
A 甲 B C D √ E F √ √ √ √ √
乙
丙 丁 戊
√
√
√
√
√
己
√
√
§2 连通图与子图
连通图
链 图G中，一个点和边的交替序列：
图G的一棵部分树
§3 树
注意： 一个图的部分树是连接这个图全部顶点的 最少边数的子图。
§3 树
寻求部分树的方法： →破圈法 →避圈法 图G的一棵 部分树
v2
e1 e4
e8
e2
e7
v1
v4
e3
e6
v5
e5
v3
§3 树
→避圈法
e1
v2
e4
e8
e2
e7
v1
v4
e3
e6
v5
e5
v3
v2
图G的一棵 部分树
图论
图论是运筹学一个重要分支 规划论是以线性模型为研究工具，解决实际
问题的优化问题。
图论是以图及其理论为研究工具，解决实际
问题的优化问题。是一种全新的研究方法。
从本章开始，我们将学习图论的概念、理论、
方法与应用。
图论完整 的知识体系
第五章
图的基本概念
本章教学内容
图的基本概念 连通图与子图 树
v1
e2
e8 e5
v4
e6
v5
v3
§3 树
[例2] 在下面图示的稻田中，至少挖开几条堤埂， 便可浇到所有稻田？
08运筹学-图论
v i 是 边e j的 两 个 端 点 2 当 且 仅 当 m ij 1 当 且 仅 当 v i 是 边e j的 一 个 端 点 0 其 他
3. 权矩阵 对于赋权图G=(V,E), 其中边 (vi , v j )有权 w i ,j 构造矩阵B=(bij) nn 其中：
wi j bi j 0
运 筹 帷 幄 之 中
第八章
决 胜
图与网络分析
Graph Theory and Network Analysis
千 里 之 外
图与网络分析
本章主要内容： 图与网络的基本知识
树和最小支撑树
最短路问题
最大流问题
最小费用流问题
中国邮路问题
§1 图与网络的基本知识
图论起源——哥尼斯堡七桥问题
A
C
A
D
C
B
910201571419256链圈连通图义定义无向图中一个点边交错的序列序列中的第一个和最后一个元素都是点若其中每条边以序列中位于它之前和之后的点为端点则称这个点边序列为图中连接其第一个点与最后一个点的称为无向图中一个点边交错的序列序列中的第一个和最后一个元素都是点若其中每条边以序列中位于它之前和之后的点为端点则称这个点边序列为图中连接其第一个点与最后一个点的称为链
2016/5/30
链，圈，连通图 定义 无向图中一个点、边交错的序列，序列中的第一个和 最后一个元素都是点，若其中每条边以序列中位于它之前和 之后的点为端点，则称这个点边序列为图中连接其第一个点 与最后一个点的称为链。 链中所含的边数称为链长。
{v0 , e1 , v1 ,L , ek , vk }
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：不能。每个结点关联的 边数要均为偶数。
3. 权矩阵 对于赋权图G=(V,E), 其中边 (vi , v j )有权 w i ,j 构造矩阵B=(bij) nn 其中：
wi j bi j 0
运 筹 帷 幄 之 中
第八章
决 胜
图与网络分析
Graph Theory and Network Analysis
千 里 之 外
图与网络分析
本章主要内容： 图与网络的基本知识
树和最小支撑树
最短路问题
最大流问题
最小费用流问题
中国邮路问题
§1 图与网络的基本知识
图论起源——哥尼斯堡七桥问题
A
C
A
D
C
B
910201571419256链圈连通图义定义无向图中一个点边交错的序列序列中的第一个和最后一个元素都是点若其中每条边以序列中位于它之前和之后的点为端点则称这个点边序列为图中连接其第一个点与最后一个点的称为无向图中一个点边交错的序列序列中的第一个和最后一个元素都是点若其中每条边以序列中位于它之前和之后的点为端点则称这个点边序列为图中连接其第一个点与最后一个点的称为链
2016/5/30
链，圈，连通图 定义 无向图中一个点、边交错的序列，序列中的第一个和 最后一个元素都是点，若其中每条边以序列中位于它之前和 之后的点为端点，则称这个点边序列为图中连接其第一个点 与最后一个点的称为链。 链中所含的边数称为链长。
{v0 , e1 , v1 ,L , ek , vk }
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：不能。每个结点关联的 边数要均为偶数。
图论初步
例 6.2.1 和例 6.2.2 都不是简单图，因为例 6.2.1 中既含重边（e2 与 e3）又含环（e5），而 例 6.2.2 中含重边（v1v2）。下图中给出的则是 简单图。
图 6.2.3
任意两点均相邻的简单图称之为完全图。
n 个点的完全图记为 Kn，图 6.2.4 中给出的 分别是 K2，K3，K4。
图 6.2.1
例6.2.2 设 V = {v1, v2, v3, v4}，E = {v1v2, v1v2, v2v3}，则G = {V, E} 是一个图，其图形如 图所示。
图 6.2.2
定义6.2.2 设e = uv 为图 G 的一条边，我们 称 u，v 是 e 的端点，u 与 v 相邻，边 e 与点 u （或v）相关联；称 u 是 e 的起点，v 是 e 的终 点。若两条边 e1 与 e2 有共同的端点，则称边 e1 与 e2 相邻；称有相同起点和终点的两条边为重 边 ；称两端点均相同的边为 环 ；称不与任何边 相关联的点为孤立点。 无环且无重边的图称之为简单图。
图 6.2.5
图 6.2.6
图 6.2.7
设 v 为图 G 的点，G 中与 v 相关联的边的 条数（环计算两次）称为点 v 的度，记为dG(v)， 简记为 d(v)。 例如，在图 6.2.1 中，d(v1) = 1，d(v2) = d(v3) = d(v4) = 3；在图 6.2.2 中，d(v1) = 2，d(v2) = 3， d(v3) = 1，d(v4) = 0。
§ 6.3.2 固定起点到其余各点的最短路算法
寻求从一固定起点 u0 到其余各点的最短路的 最有效算法之一是 Dijkstra（迪克斯特拉）算法， 19法， 它依据的是一个重要而明显的性质： 最短路是一 条路，最短路上的任一子段也是最短路。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
v4
v6
d(v1)=3 ; d(v2)=5 ;
v7
d(v3)=4 ; d(v4)=4 ; d(v5)=1 ; d(v6)=3; d(v7)=0
v3 v1 v2
其中 v5 为悬挂点， v7 为孤立点。
定理5.1 所有顶点度数之和等于所有边数 的2倍。 证明：因为在计算各个点的度时，每条 边被它的两个端点个用了一次。
能的，因为这个图形中每一个顶点都与奇数条边相 连接，不可能将它一笔画出，这就是古典图论中的 第一个著名问题。 在实际的生产和生活中，人们为了反映事物
之间的关系，常常在纸上用点和线来画出各式各样
的示意图。
图论应用举例
例如，在组织生产中，为完成某项任务，各工序之 间怎样衔接，才能使生产任务完成得既快又好。 一个邮递员送信，要走完他负责投递的全部街道， 完成任务后回到邮局，应该按照怎样的路线走，所 走的路程最短。 各种通信网络的合理架设
定理5.2 在任一图中，奇点的个数必为偶数。 证明：设 V1，V2 分别是图G中奇点和偶点的 集合，由定理5.1 ，有
v 1 V
d (v ) d (v ) d (v ) 2q
v 2 V v V
因为
d (v) 是偶数， d (v)也是偶数，因此
vV
vV1
vV2
C
A
B
D
哥尼斯堡七橋問題可以看成是：对这样一个封闭 的图形，是否可以一笔画完成它并且回到原点
C
A
B
D
数学家欧拉(Euler, 1707-1783) 于1736年严格地证明了上述哥尼斯 堡七桥问题无解，并且由此开创了图论的典型思维方式及论证方式
即能否从某一点开始不重复地一笔画出这个图形，
最终回到原点。欧拉在他的论文中证明了这是不可
交通网络的合理分布等
生 活 中 的 一 些 例 子
台大网路架构图
例5.1 图5.2是我国北京、上海、重庆等十四个城市之间的
铁路交通图，这里用点表示城市，用点与点之间的线表示城 市之间的铁路线。诸如此类还有城市中的市政管道图，民用 航空线图等等。 北京 天津 石家庄 太原 塘沽 济南 青岛
(1,1,1,1) (0,0,0,0)
(1,1,1,0) (0,0,0,1)
(1,1,0,1) (0,0,1,0)
(1,0,1,1) (0,1,0,0)
(1,0,1,0) (0,1,0,1)
(0,1,0,1) (0,1,0,0) (0,0,1,0) (0,0,0,1) (0,0,0,0) (1,0,1,0) (1,0,1,1) (1,1,0,1) (1,1,1,0) (1,1,1,1) 河西=(人,狼,羊,菜) 河东=(人,狼,羊,菜) 将10个顶点分别记为A1, A2, …, A10 ,则渡河问题化为在该 图中求一条从A1到A10的路. 从图中易得到两条路： A1 A6 A3 A7 A2 A8 A5 A10; A1 A6 A3 A9 A4 A8 A5 A10.
1
v
4
v
6
v3
v5
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。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，图中对象的相 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，
Königsberg (Koenigsberg)
哥尼斯堡，原为东 普鲁士 (Prussia) 首 府，现属俄罗斯(飞 地)，名为加里宁格 勒(Kaliningrad)
哥尼斯堡七桥问題: 要如何走过每座桥 恰一次，再返回出发点？
普瑞格爾河
哥尼斯堡七桥问题
C
A
B
D
哥尼斯堡七桥问题可简化为以下图形 其中的四个顶点都是奇顶点
d (v )也必是偶数，从而V1 中的点数是偶数。
图的连通性： 链：由两两相邻的点及其相关联的边构成的点边序列。
如:v0 ,e1 ,v1 ,e2 ,v2，e3 ,v3 ,…,vn-1 , en ， vn ; v0 ，vn分别
为链的起点和终点 。记作（ v0 ,v1 , v2， ,v3 , …, vn-1 , vn ） 简单链：链中所含的边均不相同； 初等链：链中所含的点均不相同, 也称通路； 圈：若 v0 ≠ vn 则称该链为开链，否则称为闭链或 回路或圈；
端点的度 d(v)：点 v 作为端点的边的个数
奇点：d(v)=奇数；
偶点：d(v) = 偶数； 悬挂点：d(v)=1； 悬挂边：与悬挂点连接的边； 孤立点：d(v)=0； 空图：E = ，无边图
v1
v3
v5
v6
v2
v4
图
5.7
v5
V={v1 , v2 , v3 , v4 , v5 ,v6 , v7 }
v3
v1 v2
v5
v7
v6
图 5.5 v4
图的基本概念
一 个 图 G 或 有 向 图 D 中 的 点 数 ， 记 作 P(G) 或
P(D)，简记作P；边数或者弧数，记作q(G)或者
q(D)，简记作q 。 如果边[vi ,vj]E ，那么称vi , vj 是边的端点， 或者vi ,vj 是相邻的。如果一个图G中，一条边的 两个端点是相同的，那么称为这条边是环，如图
图的矩阵表示
1. 邻接矩阵 Adjacency matrix 表示图中两点之间的相互关系 两点之间有弧或边的，用1表示，否则用0表 示，构成一个矩阵A
v3 v1 v2
v5 v6 v4
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v1 0 v2 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0
v3 1
v4 0 v5 0 v6 0
图论中的图与几何图、工程图等本质上是不同的。
图的基本概念
图论中的图是由点、点与点之间的线所组成的。通常， 我们把点与点之间不带箭头的线叫做边，带箭头的线叫 做弧。 如果一个图是由点和边所构成的，那么称为无向图， 记作G=(V，E)，其中V表示图G 的点集合，E表示图G的 边集合。连接点vi , vjV 的边记作[vi , vj]，或者[vj , vi]。 如果一个图是由点和弧所构成的，那么称为它为有向 图，记作D=(V, A)，其中V表示有向图D的点集合，A表 示有向图D的弧集合。一条方向从vi 指向vj 的弧，记作(vi , vj)。
图5.4是一个无向图G=（V，E），
其中V={v1 , v2 , v3 , v4}
E={[v1 , v2],[v2 ,v1],[v2 ,v3],
v1
v2
[v3 ,v4],[v1 ,v4],
[v2 ,v4], [v3 ,v3]}
v4 图 5.4
v3
图5.5 是一个有向图D=（V，A）
其中V={v1 ,v2 ,v3 ,v4 ,v5 ,v6 ,v7} A={(v1,v2),(v1,v3),(v3 ,v2)(v3 ,v4),(v2 ,v4),(v4 ,v5), (v4 ,v6),(v5 ,v3),(v5 ,v4), (v5 ,v6),(v6 ,v7)}
v2 （3） v5
v3
（3） （2）
v5
（4）
v1
（2）
v4（4）
v1
简单图
v4（6） 多重图
以点v为端点的边的个数称为点v的度（次），记
作 d(v), 如 图 5.4 中 d(v1)=3 ， d(v2 )=4 ， d(v3 )=4 ，
d(v4 )=3。 度为零的点称为弧立点，度为1的点称为悬挂点。 悬挂点的边称为悬挂边。度为奇数的点称为奇点， 度为偶数的点称为偶点。
简单圈：如果在一个圈中所含的边均不相同
初等圈：除起点和终点外链中所含的点均不相 同的圈；
初等链: (v1 , v2 , v3 , v6 , v7 , v5 ) 初等圈： (v1 , v2 , v3 , v5 , v4 , v1 ) 简单链：(v1 , v2 , v3 , v4 ,v5 , v3 )
5.4中的边[v3 ,v3]是环。
图的基本概念
如果两个端点之间有两条以上的边，那么
称 为 它 们 为 多 重 边 ， 如 图 5.4 中 的 边
[v1 ,v2] ,[v2 ,v1]。
v1
v2
v4
v3
一个无环，无多重边的图称为简单图，
一个无环，有多重边的图称为多重图。
v2
（3）
v3（3）
（2）
关于图的第一篇论文是瑞士数学家欧拉（E. Euler） 在1736年发表的解决“哥尼斯堡” 七桥难题的论文。 德国的哥尼斯堡城有一条普雷格尔河，河中有 两个岛屿，河的两岸和岛屿之间有七座桥相互连接， 当地的居民热衷于这样一个问题：一个散步者如何 能够走过这七座桥，并且每座桥只能走过一次，最 终回到原出发地。尽管试验者很多，但是都没有成 功。为了寻找答案，1736年欧拉将这个问题抽象成 图所示图形的一笔画问题。
v2 v1 v3
v5
v1 v2
0 0 0 0 0 0 0 0 0
v9 v v8
v3
4
v5 v6 v7 v8 v9
v4
v6
v7
矩阵A的元素全为0的行所对应的点称为汇 点 上图v8 矩阵A的元素全为0的列所对应的点称为源 点 上图v1、v9
5.2
一、树及其性质
树和最小支撑树
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5.3 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。
第五章 图与网络分析 图论
主要内容：
1 图的基本概念与基本定理