数学建模-图论
《数学建模图论》PPT课件
问题:如何从状态(1,1,1,1)转移到(0,0,0,0)?
方法:从(1,1,1,1)开始,沿关联边到达没有到达 的相邻顶点,到(0,0,0,0)终止,得到有向图即是。
16
h
图论的基本概念
例2、考虑中国象棋的如下问题: (1)下过奇数盘棋的人数是偶数个。 (2)马有多少种跳法? (3)马跳出后又跳回起点,证明马跳了偶数步。 (4)红方的马能不能在自己一方的棋盘上不重复 的跳遍每一点,最后跳回起点?
……
7
h
图论的基本概念
问题4(关键路径问题): 一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体育中心,
小至组装一台机床,一架电视机, 都要包括许多工序.这 些工序相互约束,只有在某些工序完成之后, 一个工序 才能开始. 即它们之间存在完成的先后次序关系,一般 认为这些关系是预知的, 而且也能够预计完成每个工序 所需要的时间.
① 赋初值. 对所有i, j, dij = aij, rij = j. k = 1. 转v向5 ②.
② 更新dij , rij . 对所有i, j, 若dik + dk j<dij , 则令dij = dik + dkj , rij = k, 转向③;
③ 终止判断. 若k = n终止; 否则令k = k + 1, 转向
径P ( u, v) 的权或长度(距离).
定义 2 若P0 ( u, v) 是G 中连接u, v的路径, 且对 任意在G 中连接u, v的路径P (u, v)都有F ( P0 ) ≤F ( P ), 则称P0 ( u, v) 是G 中连接u, v的最短路.
26
数学建模-图论模型
思路分析
• 每学期任课老师都有一定工作量的要求往往可能要上不止一门课 程。
• 每位同学需要在学期内完成若干门课程的学习。 • 某些对上课设施有特殊要求的课程,也不可以安排在同一时间。 • 为了方便开展一些全校性的活动,有些时段不安排课程。 • 受到教室数量的限制,在同一时段无法安排太多的课程。
模型建立
• 以每个课程为顶点,任何两个顶点之间连一条边当且仅当两门课 程的任课老师为同一人,或有学生同时选了这两门课或上课教室 冲突。
• 那么一个合理的课程安排就是将图中的点进行分化,使得每一个 部分里的点为一个独立集。
• 通过极小覆盖找出图中的极 大独立集,然后删去该极大 独立集,在剩下的图中找出 极大独立集,直到剩下的图 为一个独立集。
匈牙利算法
• 饱和点:M是图G的一个匹配,若G中顶点v是M中某条边的端 点,则称M饱和v,否则称v是M的非饱和点。
• 可扩路:一条连接两个非饱和点x和y的由M外的边和M的边交错 组成的路称为M的(x,y)可扩路。
• 算法基本步骤:
Kuhn-Munkres算法
1.2 图的独立集应用
• 问题描述:各大学学期临近结束时,需要根据老师任课 计划和学生选课情况,再结合教室资源情况安排下一学 期的课程及上课时间和地点。下表所示是某大学电信学 院的大三各专业部分课程情况。该学院每届学生按专业 分班,统一选课。另外,学院只有一间普通机房和一间 高级机房。那么应该如何合理地排这些课程呢?
则称其是双连通或强连通的。对于不是双连通的图,都可以分解成 若干个极大的双连通分支,且任意两分支之间的边是同向的。
举例:
• 右图所示竞赛图不是双连通的
•
为一条有向
的D哈密尔A顿路B。 C E
数学建模-图论
图论导引
问题3:四色猜想 地图或地球仪上,最多用四种颜色就可把每一 国的版图染好,使得国界线两侧异色。
电子计算机问世以后,由于演算速度迅速提高,加 之人机对话的出现,大大加快了对四色猜想证明的进 程。美国伊利诺大学哈肯在1970年着手改进“放电过 程”,后与阿佩尔合作编制一个很好的程序。就在 1976年6月,他们在美国伊利诺斯大学的两台不同的电 子计算机上,用了1200个小时,作了100亿判断,终于 完成了四色定理的证明,轰动了世界。
有向图:
1, 若vi是ei的始点 aij 1, 若vi是ei的终点 0, 若v 与e 不关联 i i
无向图:
1, 若vi与v j 关联 aij 0, 若vi与v j 不关联
图的矩阵表示
例6:写出右图与其基本图 的关联矩阵 解:分别为:
图论的基本概念
几个基本定理:
1、对图G V,E ,有 d v 2 E .
vV
2、度为奇数的顶点有偶数个。
3、设G V,E 是有向图, 则 d v d v E .
vV vV
子图
定义 设图 G=(V,E, ),G1=(V1,E1, 1 )
(3)设 E1 E,且 E1 ,以 E1 为边集,E1 的端点集为顶点集的图 G 的子图, 称为 G 的由 E1 导出的子图,记为 G[E1].
G
G[{v1,v4,v5}]
G[{e1,e2,e3}]
基 本 概 念
定义1 在无向图 G=(V,E)中: (1) 顶点与边相互交错的有限非空序列 w (v0 e1v1e2 vk 1ek vk ) 称为一条从 v 0 到 v k 的通路,记为 Wv0vk (2)边不重复但顶点可重复的通路称为道路,记为 Tv0vk (3)边与顶点均不重复的通路称为路径,记为 Pv 0 v k 始点和终点相同的路称为圈或回路.
数学建模图论模型
任意两点均有通路的图称为连通图。
连通而无圈的图称为树,常用T=<V,E>表示树。
若图G’是图 G 的生成子图,且G’又是一棵树, 则称G’是图G 的生成树。
例 Ramsey问题
图1
图2
并且常记: V = v1, v2, … , vn, |V | = n ; E = {e1, e2, … , em}ek=vivj , |E | = m
称点vi , vj为边vivj的端点 在有向图中, 称点vi , vj分别为边vivj的 始点和终点. 该图称为n,m图
8
对于一个图G = V, E , 人们常用图形来表示它, 称其 为图解 凡是有向边, 在图解上都用箭头标明其方向.
4、P'代替P,T'代替T,重复步骤2,3
定理2 设 T为V的子集,P=V-T,设 (1)对P中的任一点p,存在一条从a到p的最短路径,这条路径仅有P中的
点构成, (2)对于每一点t,它关于P的指标为l(t),令x为最小指标所在的点, 即:
l(x)mli(tn )} t{ ,T
(3)令P’=P Ux,T’=T-{x},l’(t)表示T'中结点t关于P'的指标,则
解:用四维01向量表示人,狼,羊,菜例在过河西河岸问的题状态(在
岸则分量取1;否则取0),共有24 =16 种状态; 在河东岸 态类似记作。
由题设,状态(0,1,1,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1)是不允许的
其对应状态:(1,0,0,1), (1,1,0,0),(1,0,0,0)也是不允许
数学建模——图论篇
软件学院
图论原理 一. 图的概念 一个图 G=<V(G),E(G)>, 其中结点集V(G):是G的结 点的非空集合.(V(G)≠Φ),简记成V;边集E(G):是 G的边的集合. 有时简记成E. 结点: 用 表示, 旁边标上该结点的名称. 边:有向边:带箭头的弧线.从u到v的边表示成(u,v) 无向边:不带箭头的弧线.u和v间的边表示成(u,v)
v3
软件学院
图论原理
回路:如果一条路的起点和终点是一个结点,则称此路 是一个回路. 如果一条路中所有边都不同,则称此路为迹或简单通路. 如果一条回路中所有边都不同,则称此回路为闭迹或简 单回路. 如果一条路中所有结点都不同,则称此路为基本通路. 如果一条回路中所有结点都不同,则称此路为基本回路. 一条基本通路一定是简单通路,但是一条简单通路不 一定是基本通路
图论原理
图的同构 设G=<V,E>和G’=<V’,E’>是图,如果存在双射f:VV’ 且任何 vi,vj∈V,若边(vi,vj)∈E,当且仅当 边(f(vi),f(vj))∈E’, (则称G与G’同构,记作G≌G’. (同构图要保持边的“关联”关系) 例如:右边所示的两个图: a b 1 4 G=<V,E> G’=<V’,E’> c d 3 2 构造映射f:VV’ a 1 b 2 c 3 d 4 a 1 b 2 c 3 d 4
软件学院
图论原理
2.汉密尔顿图的判定: 到目前为止并没有判定H图的充分必要条件. 定理1 (充分条件):G是完全图,则G是H图.
K2
K3
K4
K5
定理2(充分条件)设G是有n(n>2)个结点的简单图,若对G中每 对结点度数之和大于等于n,则G有一条H路(H回路)。
数学建模图论
. 图论一.最短路问题问题描绘:找寻最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小的路。
最短路不只是指一般地理意义上的距离最短,还能够引申到其他的胸怀,如时间、花费、线路容量等。
将问题抽象为赋权有向图或无向图 G ,边上的权均非负 对每个极点定义两个标记(l(v),z(v)),此中:l(v):表示从极点到v 的一条路的权 z(v):v 的父亲点,用以确立最短路的路线 :拥有永远标号的极点集算法:即在每一步改良这两个标记,使最后 l(v)为最短路的权 输入:G 的带权毗邻矩阵w(u,v) 步骤: (1) 赋初值:令l(u 0) 0,对v u 0,令 l(v) ,S={u 0},i 0。
(2)面S 会合的点),用min{l(v),l(u)uS i极点u 和v 之间边的权值。
计算极点记为u i1,令S i1S i(3)w(uv)} 取代l(v),这里w(uv)表示 l(v)},把达到这个最小值的一个V1,则停止;若i V1,则用i 1取代i ,转(2)算法结束时,从 u 0到各极点v 的距离由v 的最后一次编号 l(v)给出。
在v 进入S i 以前的编号l(v)叫T 标号,v 进入S i 以后的编号l(v)叫P 标号。
算法就是不停改正各极点的T 标号,直至获取P 标号。
若在算法运转过程中,将每 一极点获取P 标号所由来的边在图上注明,则算法结束时,u 0至各极点的最短路也在图上标示出来了。
理解:贪婪算法。
选定初始点放在一个会合里,此时权值为0初始点搜寻下一个相连结点,将所有相连结的点中离初始点近来的点归入初始点所在的会合,并更新权值。
而后以新归入的点为起点持续搜寻,直到所有的点遍历。
..{u i1}。
若iu Si m in{.Matlab代码:function[mydistance,mypath]=Dijk(a,sb,db);%sb为起点,db为终点n=size(a,1);visited(1:n)=0;%n为结点数visited为结点标号distance(1:n)=inf;distance(sb)=0;%起点到各终点距离的初始化visited(sb)=1;u=sb;%u为新的P标号极点(初始点)parent(1:n)=0;%父节点的初始化%经过以下一个for..end便能够找到最短路径及该最短路径对应的最短行程fori=1:n-1%(找所有未标号的点)id=find(visited==0);%查找未标号的极点forv=id%找到一个未标号的点vifa(u,v)+distance(u)<distance(v)%uv之间的距离+起点到u的距离小于v到起点的距离(第一次是无量大的,所以第一次必定知足,下一次则找比这个点到u距离小的v)distance(v)=distance(u)+a(u,v);%改正标号值则v到原点的距离(权)改正。
数学建模图论方法专题.ppt
偶对构成集合的映射,称为关联函数.
例1 设 G=(V,E, ),其中
V={v1 ,v2 , v3 , v4}, E={e1, e2 , e3, e4, e5},
(e1) v1v2 , (e2 ) v1v3, (e3) v1v4, (e4 ) v1v4, (e5 ) v4v4 .
10 12
9 12
12
6 9 12 u5 u4 u5
最后标记:
l (v) z (v)
l(ui )
u1 u2 u3 u4
u5 u6
u7 u8
0 2 1 7 3 6 9 12
u1 u1
u1 u6 u2
u5 u4
u5
u2
u5
u 1
u 4
u 6
u8
u 3
u 7
2.每对顶点之间的最短路
例 求下图中加权图的任意两点间的距离与路径.
十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能否 从某个城市出发在十二面体上依次经过每个城 市恰好一次最后回到出发点?
问题3:四色问题
对任何一张地图进行着色,两个共同边界 的国家染不同的颜色,则只需要四种颜色 就够了.
问题4:关键路径问题
一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体 育中心,小至组装一台机床,一架电视机,都 要包括许多工序,这些工序相互约束,只有 在某些工序完成之后,一个工序才能开始, 即它们之间存在完成的先后次序关系,一 般认为这些关系是预知的,而且也能够完 成每个工序所需要的时间.
算法的过程就是在每一步改进这两个标记,使最终 l(v) 为从顶点 u0 到 v 的最短路的权.
S:具有永久标号的顶点集
输入: G 的带权邻接矩阵 w(u, v)
【数学建模】数模竞赛中的图论问题
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T4
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2:3 0:1 0:5 2:1 0:1 0:1
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0:1
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T6
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T11
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1:2
2.分析与建模
竞赛图 (tournam ent)
定理2 (Perron-Frobenius定理)本原矩阵A的最大特征
根r是一个正的实数。进而有
上例其中中,,s是A对应, 于r的正特征lki向m 量( Ar。)k J s
点数小于5或非双向连通的情况.
r 2.232 s (.238, .164, .231, .113, .150, .104 )T
• 竞赛中的其它图论问题:
• 灾情巡视路线(1998 CMCM-B)
•
——点的行遍性
• 钢管的订购和运输(2000 CMCM-B)
•
——最短路算法
• 乘公交,看奥运(2007 CMCM-B)
•
——最短路算法
• 交巡警服务平台的设置与调度(2011-B)
•
——最短路算法
三.可以用图论方法 讨论的问题
Ak 的第i,j个元素是 vi v j 的长度为k的有向路的条数。
0 0 2 1 2 3
0 0 2 0 1 2
A2
0
1
0
2
3
《数学建模图论》PPT课件
A
B
D 哥尼斯堡七桥示意图
4
h
图论的基本概念
七桥问题模拟图: C
A
B
D
欧拉指出:如果每块陆地所连接的桥都是偶数座,则 从任一陆地出发,必能通过每座桥恰好一次而回到出 发地。
5
h
图论的基本概念
问题2:哈密顿圈(环球旅行游戏) 十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能 否从某个城市出发在十二面体上依次经过每个 城市恰好一次最后回到出发点?
……
7
h
图论的基本概念
问题4(关键路径问题): 一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体育中心,
小至组装一台机床,一架电视机, 都要包括许多工序.这 些工序相互约束,只有在某些工序完成之后, 一个工序 才能开始. 即它们之间存在完成的先后次序关系,一般 认为这些关系是预知的, 而且也能够预计完成每个工序 所需要的时间.
用图论思想求解以下各题
例1、一摆渡人欲将一只狼,一头羊,一篮菜从 河西渡过河到河东,由于船小,一次只能带一物 过河,并且,狼与羊,羊与菜不能独处,给出渡 河方法。
14
h
图论的基本概念
解: 用四维0-1向量表示(人,狼,羊,菜)的在西岸 状态,(在西岸则分量取1,否则取0.) 共24=16种状态, 由题设,状态(0,1,1,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1)是不 允许的,
11
h
图论的基本概念
常用d (v)表示图G中与顶点v关联的边的数目, d (v)称为顶点v的度数. 与顶点v出关联的边的数目称为出度,记作d +(v), 与顶点v入关联的边的数目称为入度,记作d -(v)。
用N (v)表示图G中所有与顶点v相邻的顶点的集合. 任意两顶点都相临的简单图称为完全图.
数学建模图论讲
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2024年8月3日
数学建模-图论
一、图的基本概念
如果图的二顶点间有边相连,则称此顶点相邻,每一对顶点
都相邻的图称为完全图,否则称为非完全图,完全图记为 K V 。
若V (G) X Y, X Y , X Y 0 ,且 X 中 无相邻的顶点对,Y 中亦然,则称图 G 为二分图.
第1行 1 A1i 第i行 1
11,A1i 2
2 2
22,A1i3
4 4
4 4
其中i=2,3,4,5,显然y1=1+(4+4+4+4-1) 4=61. 同理,计算y2时应考虑槽高只有2,21,23,24,25,
26时的情形,类似计算可得 y2=1+(4+4+4+4-1)×5=76.
于是,s=61×2+76×4=426,x=6306426=5880.
计算y1可分别考虑槽高只有1,12,13,14,15的 情形.若只有1,这样的锁具效只有1个, 若只有1和i(i=2,3,4,5),这样的锁具数=G中以1和i为 顶点,长度为3的道路数,此数可通过A的子矩阵A1i计 算得到.
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数学建模-图论
二、图的矩阵表示(应用实例解法分析)
事实上,因为
间最短的路线。定义T*T=(t(2)ij),
3
4
t(2)ij=min{min1<=k<=5{tik+tkj},tij}, t(2)ij表示 从站点i到站点j的至多换乘一次的最短时间。
5
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数学建模-图论
二、图的矩阵表示(应用实例及解法分析)
数学建模-图论篇
data
firstarc
nextvex
边结点表中的结点的表示:
data:结点的数据场,保存结点的 数据值。
firstarc:结点的指针场,给出自该 结点出发的的第一条边的 边结点的地址。
nextvex:结点的指针场,给出该结 点的下一结点的地址。
info:边结点的数据场,保存边的 权值等。
adjvex:边结点的指针场,给出本
2C 3D
20 30 ∧
data firstin firstout
tailvex headvex hlink tlink
0
1
02
∧
31∧
2
3
∧∧
3 2 ∧∧
图的存储结构
4、邻接多重表
•结点表中的结点的表示
:
data
firstedge
data:结点的数据域,保存结点的 数据值。
firstedge: 结点的指针域,给出自该
A
B
E
表示成右图矩阵
C
D
011 00 100 11 1000 1 0100 1 0111 0
图的存储结构
1、邻接矩阵和加权邻接矩阵(labeled adjacency matrix)(续)
•有向图的加权邻接矩阵
设有向图具有 n 个结点,则用 n 行 n 列的矩阵 A 表示该有向图;
并且 A[i,j] = a , 如果i 至 j 有一条有向边且它的权值为a。A[i,j] =无穷,如果 i 至 j 没有一条有向边。
邻接表
十字链表
邻接多重表
1、邻接矩阵和加权邻接矩阵(labeled adjacency matrix) •无权值的有向图的邻接矩阵
设有向图具有 n 个结点,则用 n 行 n 列的布尔矩阵 A 表示该有向图;
数学建模中的图论方法
数学建模中的图论方法----图论的基础知识
哈密尔顿回路,起源于一个名叫“周游世界”的游戏, 它是由英国数学家哈密尔顿(Hamilton)于1859年提出的。 他用一个正十二面体的20个顶点代表20个大城市(图 (a)),这个正十二面体同构于一个平面图(图(b))。要 求沿着正十二面体的棱,从一个城市出发,经过每个城市 恰好一次,然后回到出发点。这个游戏曾风靡一时,它有 若干个解。图(b)给出了一个解。
A B C A
B
C
A
B
C
a
b G1
c
d
e
a
b
c G2
d
e
a
b
c G3
d
e
数学建模中的图论方法----图论中的几个实用算法
4.图论中的几个实用算法
1.加权图中的最短路径的Dijkstra算法
最短路径问题:给定连接若干城市的铁路网,寻找从 指定城市到各城市去的最短路线。 数学模型:设 G V , E,W 是一个加权图,边 u, v 的权 记为 u, v ,路径P的长度定义为路径中边的权之和,记 为 P。两结点u和v之间的距离定义为
(1)如果结点v2 , v3 , v4之间至少有一条红边,比如 v2 , v3 是 红边,则得到红色的三角形 v1v2v3; (2)如果结点v2 , v3 , v4之间的边全是蓝色的,则得到蓝色 的三角形 v2v3v4。 关于问题中的结点数,对任何n 6 ,命题都成立.但 当n 5 时,命题便不成立了。这说明:不同的六个点是保 证用两色涂染其边,存在同色三角形的最少点数。
2 15 17 18 11 10
16 1 20
14 13 12 6 7 3 4 5
19 9
数学建模图论模型及其算法设计(上午)
首先考虑换乘次数最少的线路选择模型,首 先建立直达矩阵如下:
数学建模-图论
二、图的矩阵表示(应用实例及解法分析)
0 0 A 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0
计算A2得到:
特别地, 若对任意 x X ,则 x 与 Y 中每个顶点 相邻,则称图 G (V , E ) 为完全二分图 ,记为 K X , Y 。
2 2012年8月11日
数学建模-图论
一、图的基本概念
设 v V (G ) ,是边 e E (G ) 的端点,则称 v 与 e 相关联, 与顶点 v 关联的边数之和称为该顶点的次数,记为 d (v ) 。
A的n次方矩阵中i行j列元素表示从结点i到结点j的长度为n的路 径条数。
数学建模-图论
二、图的矩阵表示
2 有向图的权矩阵A = (aij ) n×n (n为结点数)
a ij F v i v j , 0, , viv j E i j viv j E
例2:写出右图的权矩阵: 解:
1, v i , v j E a ij 0, v i , v j E
例1:写出右图的邻接矩阵(有向): 解:
0 0 A 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0
数学建模-图论
二、图的矩阵表示
无向图的邻接矩阵 A = (aij )n×n (n为结点数)
a ij 1, ( v i v j ) E 0, ( v iv j ) E
例1:写出右图底图的邻接矩阵: 解:
0 1 A 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0
数学建模-图论篇
组形式,否则应采用单链表的形式。 • 边表(边结点表):每条边用一个结点进行表示。同一个结点的所有的边形成
它的边结点单链表。 • 优点:内存 = 结点数 + 边数 • 缺点:确定 i --> j 是否有边,最坏需耗费 O(n) 时间。无向图同一条边表示两次
A1 = {<A,B>, <A,C>,
A2 = {(A,B), (A,C),(B,D),
<C,D>, <D,A>}
(B,E>, (C,E),(D,E)}
图的定义和术语
有向图 G1
有向图G1的子图
A
B
A
A
B
A
B
C
D
无向图 G2
A
B
E
C
D
C AA
C
DC
无向图G2的子图
BA
BA
D B
E
E
DC
DC
D
图的定义和术语
有向图顶点v出度 是指以顶点v为
无向图G1
始点的弧
A
B
的数目,
E
记为OD (v)。
有
H
TD (v)=ID (v)+OD (v)。
M
C
D
有向图G2
A
B
n个顶点的 图中顶点度 和边的关系
n
2e TD(v )
i 1
i
C
D
图的存储结构
图的四种常用邻接矩阵 matrix)
结点出发的的第一条边的 边结点的地址。
数学建模之图论模型讲解
过河问题:摆渡人Ferryman,狼wolf,羊sheep,卷 心菜cabbage过河问题 . 如何摆渡使得它们不能互 相伤害.
考试安排问题:学校期末考试安排n门课的考 试时间时,不能把同一位学生选修的两门课安排在 同一时间考试,问学校考试最少要进行多长时间?
信道分配问题:发射台所用频率从小到大编号 为1,2, …称为信道。用同一信道的两个台站相距得 少于一个常数d,问各台至少需同时使用几个不同 的信道?
A—R,A—C,A—T,
R—P,P—S,S—T,
T—B,B—D,D—C,
A
R—S,R—B,P—D,
S—C,S—D.
T
每种药品作为一个顶 点,不能放在一起的 S 连边。相邻顶点用不 同颜色着色。
R P
这一问题就是图论中的顶点着色问题。
至少需用3个房间:A,S,B/D,T,R/C,P
B C
D
例3 最短路问题(SPP-shortest path problem) 一名司机奉命在最短的时间内将一车货物从甲
问题变成了:能否从这个图上任一顶点出发,
经过每条边一次且仅一次而回到出发顶点。
--Euler-回路(圈)问题。
A
A
B
D
B
D
C
C
例2 药品存储问题
▪ 有8种化学药品A、B、C、D、P、R、S和T要放 进贮藏室保管,出于安全原因,下列各组药品不能 贮在同一室内:A—R,A—C,A—T,R—P, P—S,S—T,T—B,B—D,D—C,R—S, R—B,P—D,S—C,S—D,试为这8种药品设 计一个使用房间数最少的贮藏方案。
G[{v1,v2,v3}] G[{e3,e4,e5,e6}]
3) 若 V V,且 V ,以 V 为顶点集,以两端点 均在V 中的边的全体为边集的图 G 的子图,称 为G的由V 导出的子图,记为 G[V ] .
数学建模_图论方法
数学建模中的图论方法一、引言我们知道,数学建模竞赛中有问题A和问题B。
一般而言,问题A是连续系统中的问题,问题B是离散系统中的问题。
由于我们在大学数学教育内容中,连续系统方面的知识的比例较大,而离散数学比例较小。
因此很多人有这样的感觉,A题入手快,而B题不好下手。
另外,在有限元素的离散系统中,相应的数学模型又可以划分为两类,一类是存在有效算法的所谓P类问题,即多项式时间内可以解决的问题。
但是这类问题在MCM中非常少见,事实上,由于竞赛是开卷的,参考相关文献,使用现成的算法解决一个P类问题,不能显示参赛者的建模及解决实际问题能力之大小;还有一类所谓的NP问题,这种问题每一个都尚未建立有效的算法,也许真的就不可能有有效算法来解决。
命题往往以这种NPC问题为数学背景,找一个具体的实际模型来考验参赛者。
这样增加了建立数学模型的难度。
但是这也并不是说无法求解。
一般来说,由于问题是具体的实例,我们可以找到特殊的解法,或者可以给出一个近似解。
图论作为离散数学的一个重要分支,在工程技术、自然科学和经济管理中的许多方面都能提供有力的数学模型来解决实际问题,所以吸引了很多研究人员去研究图论中的方法和算法。
应该说,我们对图论中的经典例子或多或少还是有一些了解的,比如,哥尼斯堡七桥问题、中国邮递员问题、四色定理等等。
图论方法已经成为数学模型中的重要方法。
许多难题由于归结为图论问题被巧妙地解决。
而且,从历年的数学建模竞赛看,出现图论模型的频率极大,比如:AMCM90B-扫雪问题;AMCM91B-寻找最优Steiner树;AMCM92B-紧急修复系统的研制(最小生成树)AMCM94B-计算机传输数据的最小时间(边染色问题)CMCM93B-足球队排名(特征向量法)CMCM94B-锁具装箱问题(最大独立顶点集、最小覆盖等用来证明最优性)CMCM98B-灾情巡视路线(最优回路)等等。
这里面都直接或是间接用到图论方面的知识。
要说明的是,这里图论只是解决问题的一种方法,而不是唯一的方法。
数学建模 图论方法01
( 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.
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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) .
权,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
推论1 任何图中奇次顶点的总数必为偶数.
例 在一次聚会中,认识奇数个人的人数一定是偶数.
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子图
定义 设图 G=(V,E, ),G1=(V1,E1, 1 )
(1) 若 V1 V,E1 E,且当 e E1 时, 1 ( e )= ( e ),则称 G1 是 G 的子图.
特别的,若 V1=V,则 G1 称为 G 的生成子图.
数学建模的图论方法
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
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七桥问题 Seven Bridges Problem
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。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?
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• 图论是运筹学的一个经典和重要的分支, 它起源于18世纪欧拉(Euler)对七桥问题 的抽象和论证。
• 1936年,匈牙利数学家柯尼希(König)出 版了图论的第一部专著《有限图与无限图 理论》,竖立了图论发展的第一座里程碑。
几个著名的图论问题:
2.1 七桥问题(Euler) 18世纪东普鲁士有一个城市称为哥尼斯堡,它位 于普雷格尔河畔,河中有两个小岛,通过七座桥 彼此相联(如图2.1)。当时有人提出:
能否从某个地点出发经过每个桥一次且仅一次 然后返回出发点?
Euler的做法:
A
B
C
D
图 2.2
A
B
C
D
图 2.1
❖ 建模: 点——陆地 岛屿 边——桥
2.2 Hamilton 周游世界问题
1859年 Hamilton 提出这样一个问题:一个正 十二面体有20个顶点,它们代表世界上20个 重要城市。正十二面体的每个面均为五边形, 若两个顶点之间有边相连,则表示相应的城 市之间有航线相通。 Hamilton 提出 “能否从 某城市出发经过每个城市一次且仅一次然后 返回出发点?”
现实生活中许多问题都可归结为由点和线组 成的图形的问题,例如,铁路交通图,公路交通 图,市区交通图,自来水管网系统,甚至电路图 在研究某些问题时也可简化为由点和线组成的图 形。
如果我们用点表示这些具体事物,用连接两 点的线段(直的或曲的)表示两个事物的特定的 联系,就得到了描述这个“图”的几何形象。 图论就是研究这些由点和线组成的图形的问题。
四色问题的内容是:“任何一张地图只用四种颜色 就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。”用 数学语言表示,即“将平面任意地细分为不相重叠 的区域,每一个区域总可以用1,2,3,4这四个数 字之一来标记,而不会使相邻的两个区域得到相同 的数字。”
1890年希五德(Heawood)指出“4换为5”猜想成 立。
三、图论的基本概念
3.1 图的定义 3.2 图的分类 3.3 图的同构 3.4 子图 3.5 图的运算 3.6 图的代数表示及特征
主目录
3.1 图(Graph)的定义
定义3.1 称数学结构G = {V(G), E(G), G} 为
一个图,其中V(G) = {v1, v2, …, vn} 称为图 G的顶 点集(vertex set)或节点集(node set),V(G) 中的每 一个元素 vi(i = 1, 2, …, n)称为该图的一个顶点 (vertex)或结点(node); E(G) = {e1, e2, …, em} 称为图 G 的边集(edge set),E(G) 中的每一个元素 ek (即V(G) 中某两个元素vi, vj 的无序对)记为 ek = (vi, vj) 或 ek = vivj = vjvi(k = 1, 2, …, m),被称为 该图的一条从 vi到 vj的边(edge);
上级目录
G是从 E(G) 到V(G)V(G) 的一个映射,它指定
数学建模-图论
目录
• 一、涉及图论的历年数学建模题目 • 二、图论简介 • 三、图论的基本概念 • 四、最短路问题及其算法 • 五、最小生成树及其算法 • 六、几个可以用图论解决的范例
一、涉及图论的历年数学建模题目
1、93B 足球队排名次 2、94A 逢山开路 3、94B 锁具装箱问题 4、95B 天车与冶炼炉的作业调度 5、97B 截断切割:最短路 6、98B 灾情巡视:最小生成树、 Hamilton圈、旅行商问题
一家公司经理准备安排名员工去完成项任 务,每人一项。由于各员工的特点不同,不同 的员工去完成同一项任务时所获得的回报是不 同的。如何分配工作方案可以使总回报最大?
2.8 运输问题(transportation problem)
某种原材料有个产地,现在需要将原材 料从产地运往个使用这些原材料的工厂。假 定个产地的产量和家工厂的需要量已知,单 位产品从任一产地到任一工厂的运费已知, 那么如何安排运输方案可以使总运输成本最 低?
1976年美国数学家阿佩尔(K.Appel)与哈肯 (W.Haken)在三台百万次的电子计算机上花了 1200小时证明了猜想成立。猜想成为定理。
2.4 中国邮路问题或中国邮递员问题(CPP -Chinese Postman Problem)
1962年中国数学家管梅谷提出:一个邮 递员从邮局出发递送邮件,要求对他所负责 的辖区的每条街至少走一次,问如何选取路 程最短的路线?国际上称之为中国邮递员问 题。
2.6旅行商问题(TSP-traveling salesman problem)
一名推销员准备前往若干城市推销产品。 如何为他(她)设计一条最短的旅行路线(从 驻地出发,经过每个城市恰好一次,最后返回 驻地)?这一问题的研究历史十分悠久,通常 称之为旅行商问题。
2.7 指派问题(assignment problem)
主目录
一、涉及图论的历年数学建模题目
7、99B 钻井布局:最大完全子图 8、00B 管道订购:最短路 9、01B公交车调度 10、02D赛程安排 11、04A奥运会临时超市网点设计 12、07乘公交,看奥运
一、涉及图论的历年数学建模题目
13、08C地面搜索 14、08DNBA赛程的分析与评价
二、图论简介
2.3 四色问题(猜想)
四色问题又称四色猜想、四色定理,是世界近 代三大数学难题之一。
地图四色定理(Four color theorem)最先是由一 位叫古德里(Francis Guthrie)的英国大学生 提出来的。德·摩根(Augustus De Morgan) 1852年10月23日致哈密顿的一封信提供了有 关四色定理来源的最原始的记载。
该问题可用专门的算法来求解。
其它相关问题
2.5 最短路问题(SPP-shortest path problem)
一名货柜车司Biblioteka 奉命在最短的时间内将一 车货物从甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路 网纵横交错,因此有多种行车路线,这名司机 应选择哪条线路呢?假设货柜车的运行速度是 恒定的,那么这一问题相当于需要找到一条从 甲地到乙地的最短路。