运筹学-网络流问题(名校讲义)
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网络流算法专题ppt课件
预流推进算法流程
算法过程prepare(),即首先将与s相连的边设为满流, 并将这时产生的活动结点加入队列Q。这是算法的开 始。
以后便重复以下过程直到Q为空:
(1).选出Q的一个活动顶点u。并依次判断残量网络G'中 每条边(u, v),若h(u) = h(v) + 1,则顺着这里条边推流, 直到Q变成非活动结点(不存在多余流量)。(Push推 流过程)
(2).如果u还是活动结点。则需要对u进行重新标号: h(u) = min{h(v) + 1},其中边(u,v)存在于G' 中。然后再 将u加入队列。(relable过程)
可以证明,通过以上算法得到的结果就是最大流。
预流推进算法示例
顶点u的通过量g(u): 剩余图中,找入边权和与出边权和的较小值 增广时,每次找一个通过量最小的点v,从点v 向源点“推”大小为g(v)的流量 向汇点“拉”大小为g(v)的流量 尽量使剩余图中的边饱和
算法可描述为:
第1步. 令f为零流。 第2步. 若无最小费用可改进路,转第5步;否则找到最小费
用可改进路,设为P。 第3步. 根据P求delta(改进量)。 第4步. 放大f。转第2步。 第5步. 算法结束。此时的f即最小费用最大流。
inc(flow[i, j], delta) else
dec(flow[j, i], delta); until i = 1; {放大网络流} until false; end;
利用找增广路的其他流量算法
增广路的思想在于每次从源点搜索出一条前往汇点的 增广路,并改变路上的边权,直到无法再进行增广:
则称之为网络流图,记为G = (V, E, C)
可行流
可行流 对于网络流图G,每一条弧(i,j)都给定一个非负数fij,这 一组数满足下列三条件时称为这网络的可行流,用f表示 它。
网络最大流问题__运筹学__胡运权__清华大学出版社
vt已标号,得到一条增广链u(反向追踪),转(5); vt未标号,且无法再标号,此时的流为最大流,此时的截集为最小截。
[-v1, 1]v2 (4,3)
v4[v2 , 1]
Vs
[0 , +∞]
(2,2)
[vs, 4]v1
v3
Vt
V3
(4) 重复(2),(3),依次进行的结局可能为
vt已标号,得到一条增广链u(反向追踪),转(5); vt未标号,且无法再标号,此时的流为最大流,此时的截集为最小截。
皆非饱,且u-中弧皆非零,则称u为关于f的
一条增广链。
10 5 v2
v1
4
3 8
3
v3
52
v4
3 0
1 5
3 3
6 5 v5 .
11 6
v6
2 17
3. 截集与截量
把V分成两部分:VA和VB(VA ∩VB= φ, VA ∪VB= V) 且vs∈ VA、 vt∈ VB,则弧集(VA,VB)称为D的截集。
4. 流量与截量的关系
v1
vs
vt
v2
v3
任一可行流的流量都不会超过任一截集的截量
因 v(f)=f (VA,VB) - f (VB,VA) ≤ f (VA,VB) ≤ C (VA,VB) )
最大流最小截定理:网络的最大流量等于最小截量。
.
例. 如图所示的网络中,弧旁数字为(cij ,fij)
v1
Vs
[0, +∞] [vs, 4]v1
(2,2)
v3
[-v2, 1]
整调
Vt [v4, 1]
v2 (4,4)
v4
Vs
Vt
v1 (2,2)
[-v1, 1]v2 (4,3)
v4[v2 , 1]
Vs
[0 , +∞]
(2,2)
[vs, 4]v1
v3
Vt
V3
(4) 重复(2),(3),依次进行的结局可能为
vt已标号,得到一条增广链u(反向追踪),转(5); vt未标号,且无法再标号,此时的流为最大流,此时的截集为最小截。
皆非饱,且u-中弧皆非零,则称u为关于f的
一条增广链。
10 5 v2
v1
4
3 8
3
v3
52
v4
3 0
1 5
3 3
6 5 v5 .
11 6
v6
2 17
3. 截集与截量
把V分成两部分:VA和VB(VA ∩VB= φ, VA ∪VB= V) 且vs∈ VA、 vt∈ VB,则弧集(VA,VB)称为D的截集。
4. 流量与截量的关系
v1
vs
vt
v2
v3
任一可行流的流量都不会超过任一截集的截量
因 v(f)=f (VA,VB) - f (VB,VA) ≤ f (VA,VB) ≤ C (VA,VB) )
最大流最小截定理:网络的最大流量等于最小截量。
.
例. 如图所示的网络中,弧旁数字为(cij ,fij)
v1
Vs
[0, +∞] [vs, 4]v1
(2,2)
v3
[-v2, 1]
整调
Vt [v4, 1]
v2 (4,4)
v4
Vs
Vt
v1 (2,2)
《运筹学最大流问题》课件
解决方案:可以通过建立最大流模型,求解出最优的运输路径,从而提高物流运输效率,降低运输 成本。
实际应用效果:在实际应用中,最大流问题可以有效地解决物流运输中的路径规划、车辆调度等问 题,提高物流运输效率,降低运输成本。
网络流量优化中的最大流问题
背景:随着互联网 技术的发展,网络 流量优化成为重要 问题
预流推进法的实现
预流推进法是一种求解最大流问题的算法 基本思想:通过寻找增广路径,逐步增大流值
实现步骤:初始化、寻找增广路径、更新流值、重复以上步骤直到找不到增广路径
优点:效率较高,适用于大规模网络流问题
Dinic算法的实现
初始化:设置源 点s和汇点t,初 始化网络流网络
寻找增广路径: 使用BFS寻找从 s到t的增广路径
汇报人:
EdmondsKarp算法等
扩展问题:最小 费用最大流问题 的扩展问题包括 最小费用最大流 问题、最小费用 最大流问题等。
多终端最大流问题
定义:在一个网络中,有多个源点和多个汇点,每个源点和汇点之间都有一条或多条边相连,每条边上都有一个容 量限制,求从源点到汇点的最大流量。
应用场景:多终端最大流问题在物流、交通、网络等领域有广泛的应用。
电力分配中的最大流问题
电力分配:将电力从发电站分配到各个用户 最大流问题:在电力分配中,需要找到一种最优的分配方案,使得电力分配达到最大 实际应用:在实际电力分配中,可以使用最大流算法来寻找最优的分配方案 应用效果:使用最大流算法可以大大提高电力分配的效率和准确性,降低电力损耗和成本
感谢您的观看
更新流量:沿 着增广路径更 新流量
重复步骤2和3, 直到找不到增 广路径
输出最大流值: 计算从s到t的 最大流值
Ford-Fulkerson算法的实现
实际应用效果:在实际应用中,最大流问题可以有效地解决物流运输中的路径规划、车辆调度等问 题,提高物流运输效率,降低运输成本。
网络流量优化中的最大流问题
背景:随着互联网 技术的发展,网络 流量优化成为重要 问题
预流推进法的实现
预流推进法是一种求解最大流问题的算法 基本思想:通过寻找增广路径,逐步增大流值
实现步骤:初始化、寻找增广路径、更新流值、重复以上步骤直到找不到增广路径
优点:效率较高,适用于大规模网络流问题
Dinic算法的实现
初始化:设置源 点s和汇点t,初 始化网络流网络
寻找增广路径: 使用BFS寻找从 s到t的增广路径
汇报人:
EdmondsKarp算法等
扩展问题:最小 费用最大流问题 的扩展问题包括 最小费用最大流 问题、最小费用 最大流问题等。
多终端最大流问题
定义:在一个网络中,有多个源点和多个汇点,每个源点和汇点之间都有一条或多条边相连,每条边上都有一个容 量限制,求从源点到汇点的最大流量。
应用场景:多终端最大流问题在物流、交通、网络等领域有广泛的应用。
电力分配中的最大流问题
电力分配:将电力从发电站分配到各个用户 最大流问题:在电力分配中,需要找到一种最优的分配方案,使得电力分配达到最大 实际应用:在实际电力分配中,可以使用最大流算法来寻找最优的分配方案 应用效果:使用最大流算法可以大大提高电力分配的效率和准确性,降低电力损耗和成本
感谢您的观看
更新流量:沿 着增广路径更 新流量
重复步骤2和3, 直到找不到增 广路径
输出最大流值: 计算从s到t的 最大流值
Ford-Fulkerson算法的实现
运筹学第20讲
;
−
µ+ µ
−
在后向弧上,0< f ij ≤ c ij 在后向弧上, 即在 中每一弧是非零流弧,则称此链为增广链。 中每一弧是非零流弧,则称此链为增广链。
v2
(13,5) (6,1) (4,1) (5 ,1) (9,3)
(5,5) (5,0)
v5
(4,1) (4 ,1)
(9 ,5)
vs
v4
(5 ,1)
( v s , v j )∈ A
∑
fs j − ft j −
( v j , v s )∈ A
∑
f j s = v( f ) f j t = −v( f ) f ji = 0
( vt , v j )∈ A
∑
( v j , vt )∈ A
∑
( vi , v j )∈ A
∑
fi j −
( v j , vi )∈ A
v2
(13,5) (6,1) (4,1) (5 ,1) (9,3)
(5,5) (5,0)
v5
(4,1) (4 ,1)
(9 ,5)
vs
v4
(5 ,1)
vt
(10,2)
v3
v6
V 设 V1 = {v s , v2 , v5 } , 2 = {v3 , v4 , v6 , vt } 则截集为 (V1 ,V2 ) = {(v s v3 ),(v2 , v4 ),(v5 , vt )}
(4 ,3) (1 ,0)
v4 (5 ,3) (3 ,0) (2 ,2) vt
(2 , 2) (4 ,3) (1 ,0)
v3 v4 (5 ,3) (3 ,0) (2 ,2) vt
(2 , 2)
运筹学最大流问题
最小割是这些路中的咽喉部分, 其容量最小,
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.
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
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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05-图与网络分析3-最大流
(2,6) v1
v2
(0,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(0,4)
vn
(2,5)
(0,3)
(0,3)
(0,10)
v3
(0,4)
v4
(0,5)
(4,5)
(2,6) v1
v2
(0,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(0,4)
vn
(2,5)
(0,3)
(0,3)
(4,5)
(6,6) v1
v2
(4,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(4,4)
vn
(2,5)
(0,3)
(0,3)
(4,10)
v3
(0,4)
v4
(0,5)
(4,5)
(6,6) v1
v2
(4,10)
(0,3)
(0,3)
(6,6)
v0
(2,2)
v5
(4,4)
vn
(2,5)
(0,3)
再检查vi,直到vs为止
min1,2
1 min cij fij 对于增广链上的前向弧
2 min fij 对于增广链上的后向弧
(2)以为调整量进行调整
fij
'
ffiijj
(vi , vj ) (vi , vj )
fij (vi , v j )
去掉所有点的标号,对新的可行流f ' {fij '}进行标号
v2
运筹学课件:第7章 图论与网络分析-第5,6节
f3t<C3t, 给vt标号 (3, l(vt)), 这里
l(vt ) min l(v3), (C3t f3t ) min 1,1 1,
vt得到标号,标号过程结束。
(v-21,1)(4,3) (v24,1)
(3,3)
(1,1)
(5,3)
(0,∞)vs
(1,1)
(5,1)
(3,0) v(t 3,1)
41
22 ③ 22
④ 76
60
⑥
93
⑤
第6节 最小费用最大流问题
网络D=(V,A,C),每弧(vi,vj)∈A,还给出 (vi,vj)上单位流的费用b(vi,vj)≥0,(简记bij)。 最小费用最大流问题:
求一个最大流f,使流的总费用
b(f)
bij fij
(vi ,v j )A
取最小值。
l(v3) min l(v2 ), f32 min 1,1 1,
(v-21,1)(4,3) (v24,1)
(3,3)
(1,1)
(5,3)
(0,∞)vs
(1,1)
(5,1)
(3,0) v(t 3,1)
(2,1)
(sv,1 4) (2,2)(-v23,1)
(5)检查v3,在弧(v3,vt)上,f3t=1, C3t=2,
vj成为标号而未检查的点
vi
vj (-i , l(vj))
fij>0
l(vj)=min[l(vi),fji]
重复上述步骤,一旦vt被标号,则得到一条vs到vt的增 广链。若所有标号都已检查过,而vt尚未标号,结束, 这时可行流,即最大流。
(二)调整过程 从vt开始,反向追踪,找出增广链µ,并在µ上进行 流量调整。 (1)找增广链 如vt的第一个标号为k(或-k),则弧(vk,vt)∈µ (或弧(vt,vk) ∈µ)。检查vk的第一个标号,若为i (或-i),则(vi,vk) ∈µ(或(vk,vi) ∈µ).再检查vi的第一个 标号,依此下去,直到vs。被找出的弧构成了增广链µ。 (2)流量调整
《运筹学》课件--网络规划问题
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
表2.1-1 演员 1 2 3 4 节目 A B C D E F G H
5
6
7
8
9
10
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
分析: 把节目作为研究对象,用点表示。如果两个节目 无同一名演员参加,这说明二者可以紧排在一起,则 给相应的两点间连结一条边,得到下列图2.1-9。这 就是本例的网络模型。于是问题归结为:从图中找出 一条从A到H或从H到A且通过所有结点的链,且每一 个点只通过一次。 不难看出,这样的路有四条: (1)AFBCGDEH (2)HEDGCBFA (3)AFGCBDEH (4)HEDBCGFA 则文艺演出的节目表可按上面任一顺序安排。 肖智 版权所有
重庆大学经济与工商管理学院
B
C D E
A H G
图2.1-9
F
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
例2.1.2:电话线架设问题 某地7个村镇之间的现有交通道路如下图2.1-10 所示,边旁数字为各村镇之间道路的长度。现要沿交 通道路架设电话线,使各村之间均能通话。应如何架 线使总长最短?
6 1
5
最短路
1-3-2-4-6
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
2、标号法: 例2.3-4:以例2.3-1为例,解题步骤如下图2.3-4。
6
4 2 3 6 5
C1
8
7 4 5
5
11
B1
0
4
D1
5 12 6
3
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表2.1-1 演员 1 2 3 4 节目 A B C D E F G H
5
6
7
8
9
10
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
分析: 把节目作为研究对象,用点表示。如果两个节目 无同一名演员参加,这说明二者可以紧排在一起,则 给相应的两点间连结一条边,得到下列图2.1-9。这 就是本例的网络模型。于是问题归结为:从图中找出 一条从A到H或从H到A且通过所有结点的链,且每一 个点只通过一次。 不难看出,这样的路有四条: (1)AFBCGDEH (2)HEDGCBFA (3)AFGCBDEH (4)HEDBCGFA 则文艺演出的节目表可按上面任一顺序安排。 肖智 版权所有
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B
C D E
A H G
图2.1-9
F
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
例2.1.2:电话线架设问题 某地7个村镇之间的现有交通道路如下图2.1-10 所示,边旁数字为各村镇之间道路的长度。现要沿交 通道路架设电话线,使各村之间均能通话。应如何架 线使总长最短?
6 1
5
最短路
1-3-2-4-6
版权所有 肖智 重庆大学经济与工商管理学院
2、标号法: 例2.3-4:以例2.3-1为例,解题步骤如下图2.3-4。
6
4 2 3 6 5
C1
8
7 4 5
5
11
B1
0
4
D1
5 12 6
3
管理运筹学讲义 第7章 网络分析
图论是应用非常广泛的运筹学分支,广泛应用于控 制论、信息论、工程技术、交通运输、经济管理、 电子计算机等各领域。对于科学研究、市场和社会 陆地A 生活中的许多问题,都可以用图论的理论和方法来 解决。例如,各种通信线路的架设,输油管道的铺 设,铁路或者公路交通网络的合理布局等问题,都 可以应用图论的方法,简便、快捷地加以解决。 陆B
16
石家庄经济学院
管理科学与工程学院
第三节
一、双标号算法
最短路问题
1.标号法的基本思路
基本思路: 从始点vs 出发,逐步探寻,给每个点标号; 标号分永久标号P(vk)和临时标号T(vk) 两种:
• 永久标号P(vk) 是从点 vs → vk 的最短路权 • 临时标号T(vk) 是从点 vs → vk 最短路权的上界
9 石家庄经济学院 管理科学与工程学院
例如.该图是一个无向图G=(V,E),
其中V={v1 , v2 , v3 , v4}
E={[v1 , v2],[v2 ,v1],[v2 ,v3],
[v3 ,v4],[v1 ,v4], [v2 ,v4], [v3 ,v3]}
v1
v2
v4
v3
10
石家庄经济学院
管理科学与工程学院
算法的每一步从临时标号集中选最小者变为永久标号; 经过逐次改变,就可以得到从点vs 到各点的最短路。 标号形式: 单标号法是对每一点赋予一个路权标号 双标号法是对每一点赋予两个标号:路标、路权
管理科学与工程学院
17
石家庄经济学院
第三节
一、双标号算法
2.标号法的具体步骤
最短路问题
第7 章 网络分析
学习要点 Sub title
16
石家庄经济学院
管理科学与工程学院
第三节
一、双标号算法
最短路问题
1.标号法的基本思路
基本思路: 从始点vs 出发,逐步探寻,给每个点标号; 标号分永久标号P(vk)和临时标号T(vk) 两种:
• 永久标号P(vk) 是从点 vs → vk 的最短路权 • 临时标号T(vk) 是从点 vs → vk 最短路权的上界
9 石家庄经济学院 管理科学与工程学院
例如.该图是一个无向图G=(V,E),
其中V={v1 , v2 , v3 , v4}
E={[v1 , v2],[v2 ,v1],[v2 ,v3],
[v3 ,v4],[v1 ,v4], [v2 ,v4], [v3 ,v3]}
v1
v2
v4
v3
10
石家庄经济学院
管理科学与工程学院
算法的每一步从临时标号集中选最小者变为永久标号; 经过逐次改变,就可以得到从点vs 到各点的最短路。 标号形式: 单标号法是对每一点赋予一个路权标号 双标号法是对每一点赋予两个标号:路标、路权
管理科学与工程学院
17
石家庄经济学院
第三节
一、双标号算法
2.标号法的具体步骤
最短路问题
第7 章 网络分析
学习要点 Sub title
#6 运筹学讲义[图与网络]
有向图
• 由点集 V {vi } 和V 中元素的有序对的一个集合
A {aij (vi , v j )}
所组成的二元组称为有向图,记为D=(V,A)。 其中 V中的元素 vi叫做顶点, A中元素aij叫做以vi为始点(尾),vj为终点 (首)的弧。 aij与aji作为具有不同指向的弧是不同的。
i 1,i k
ik
i 1,i k
x
ki
1
改写上述两个等式为:
i 1,i k
x
n
ik
x kj , xii 0
j 1
n
min Z
i , j 1
w
n
ij
xij
n x1i 1 i 1 n xin 1 i 1 n n s.t. xij x ji ,1 j n i 1 i 1 xii 0, i 1,2,..., n xij 0,1
最短路问题引例
下图为单行线交通网,每弧旁的数字表示通过这条 线所需的费用。现在某人要从v1出发,通过这个交通 网到v8去,求使总费用最小的旅行路线。
v2
6 2 3 1
1
v5
6 10 3 10
2 6
v9
3
v1
v3
2
4
v4
v6
2
v7
4
v8
v2
6 2 3 1 从v1到v8:
1
v5
6 10 3 10
2 6
2
4
7 8
1
5
10
3
6
9
图与网络优化模型
引
言
图论是应用非常广泛的运筹学分支,它 已经广泛地应用于物理学控制论,信息论,工 程技术,交通运输,经济管理,电子计算机等 各项领域。对于科学研究,市场和社会生活中 的许多问题,可以同图论的理论和方法来加以 解决。例如,各种通信线路的架设,输油管道 的铺设,铁路或者公路交通网络的合理布局等 问题,都可以应用图论的方法,简便、快捷地 加以解决。
管理运筹学讲义 网络分析
点称作偶点,次为1的点称为悬挂点,
次为0的点称作孤立点。
v4 v5
图的次: 一个图的次等于各点的次之和。
10
OR:SM
第一节 图论的概念
链,圈,连通图 无向图中某些点和边的交替序列, 若其中各边互不相同,且这些点和 边前后相继,我们称它为链。用μ 表示:
{v 0 , e1 , v 1 , , e k , v k }
1 1
v5
v2
v5
v2
v4
24
G1
v3
v4
G2
v3
OR:SM
第二节 最小树问题
g h
e
d f d
e f
b a c
b
25
OR:SM
第二节 最小树问题
g h g
e
d f d f
b a c
b
26
OR:SM
第二节 最小树问题
g e d f d h e
b a c
b
c
27
OR:SM
第二节 最小树问题
g e d f h h
管理运筹学-管理科学方法
演讲:王甜源
中山大学南方学院工商管理系
第8 讲 网络分析
学习要点 Sub title
理解图论中结点、边、链、弧、路径的概念 了解树的概念、最小树的求解方法及其应用 掌握最短路的标号算法及网络选址中的应用 理解网络流的概念及其网络瓶颈的识别方法 正确理解最小费用流的调整改进思路和方法
C
E
16
OR:SM
第一节 图论的概念
思考题
• 一个班级的学生共计选修A、B、C、D、E、F六门 课程,其中一部分人同时选修D、C、A,一部分人同 时选修B、C、F,一部分人同时选修B、E,还有一部 分人同时选修A、B,期终考试要求每天考一门课,六 天内考完,为了减轻学生负担,要求每人都不会连续参 加考试,试设计一个考试日程表。
运筹学图与网络分析.pptx
{a12,a14,a34}
{a26,a46 } φ
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+3,0+2,0+5}=2= l1+W13 min{l1+W12, l1+W13, l3+W34}= min{0+3,0+5,2+1}=3= l1+W12, l3+W34 min{l2+W26, l4+W46}= min{3+7,3+5}=8= l4+W46
{ a57,a68 }
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+2,0+6,0+3}=2= l1+W12 min{l1+W13, l1+W14, l2+W23, l2+W26}= min{0+6,0+3,2+3, 2+7}=3= l1+W14 min{l1+W13,l2+W23, l2+W26, l4+W45}= min{0+6,2+3,2+7,3+6}=5= l2+W23 min{l2+W26, l3+W35, l3+W36, l4+W45}= min{2+7,5+3,5+7,3+6}=8= l3+W35 min{l2+W26, l3+W36, l5+W56, l5+W57}= min{2+7,5+7,8+1,8+6}=9= l2+W26, l5+W56 min{ l5+W57, l6+W68}= min{8+6,9+4}=13= l6+W68
{a26,a46 } φ
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+3,0+2,0+5}=2= l1+W13 min{l1+W12, l1+W13, l3+W34}= min{0+3,0+5,2+1}=3= l1+W12, l3+W34 min{l2+W26, l4+W46}= min{3+7,3+5}=8= l4+W46
{ a57,a68 }
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+2,0+6,0+3}=2= l1+W12 min{l1+W13, l1+W14, l2+W23, l2+W26}= min{0+6,0+3,2+3, 2+7}=3= l1+W14 min{l1+W13,l2+W23, l2+W26, l4+W45}= min{0+6,2+3,2+7,3+6}=5= l2+W23 min{l2+W26, l3+W35, l3+W36, l4+W45}= min{2+7,5+3,5+7,3+6}=8= l3+W35 min{l2+W26, l3+W36, l5+W56, l5+W57}= min{2+7,5+7,8+1,8+6}=9= l2+W26, l5+W56 min{ l5+W57, l6+W68}= min{8+6,9+4}=13= l6+W68
网络流问题
首次标号前,对任意的弧e∈E,置f(e)=0。 标号过程开始: 1. 先给发点s标号(s+,∞)。令δs= ∞; 2. 若点x已标号,则对于与x相邻的点y,标号方法如下: a. 如(x, y) ∈E,当f(x, y)=c(x, y)时,y为不可标号点; 当f(x, y)<c(x, y)时, y为可标号点,此时计算 δy= min{c(x,y)-f(x,y), δx} 给y标号(x+, δy)。 b. 如(y, x) ∈E,当f(x, y)=0时,y为不可标号点; 当f(x, y)>0时, y为可标号点,此时计算 δy= min{f(x,y), δx} 给y标号(x-, δy)。 3. 若重复进行2直至收点t被标号,说明增广链已找到,转入4, (进入调整流量的过程);若不存在可标号的点,此时流f已是最大 流了,程序停止;
例
10, 6
v1
5, 2 3, 3
v3
11, 6 3, 1
vs
8, 4
4,1 5, 3
vt
17, 4
v2
6, 2
v4
每一个弧旁边的两个数字中前一个表示容量( 每一个弧旁边的两个数字中前一个表示容量 ( 最大通 过能力) 后一个表示目前的实际流量。 过能力),后一个表示目前的实际流量。 实际问题通常要求指定一个运输方案, 实际问题通常要求指定一个运输方案,使得从vs到vt的 货运量最大,这是寻求网络系统的最大流问题 货运量最大,这是寻求网络系统的最大流问题。
说明:算法终止时,若令已标号的点的集为S,则割 ( S , S ) 即为最小割,从而最大流的流量为 val f = cap( A, A) .
例:各边的数字表示 (C(e), f(e)),求最大流,最小割。
运筹学 网络分析
管理运筹学教程
第四章 网络分析
清华大学出版社
第四章 图论与网络分析
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 第八节 第九节
图的基本概念及图的模型 图论和网络分析中常用的名词 路径问题 最小生成树问题 最短路问题 最大流问题 最小费用流问题 中国邮递员问题 网络计划技术
( i , j )S
x
ij
xij 0,1
清华大学出版社
四、寻找最小生成树的方法
Kruskal方法 破圈法 矩阵计算法
清华大学出版社
Kruskal方法
v4
6 5
v5
4
v1
5
1
7
3 4
v6
v2
2
清华大学出版社
v3
矩阵计算方法
v1 v2
T v1 0
v3 v4
v5 v6
v2 5 0 2 1 7 v3 2 0 3 4 v4 6 1 0 5 v5 7 3 5 0 4 v6 4 4 0 6
清华大学出版社
0
0
1234
1
0
1236
1 ]
由 B(3) 矩 阵 的 第 一 行 可 知 v1→v4 和 v1→v6各有一条经过3条边的路径。
清华大学出版社
第二节 最小生成树
什么是树? 构造生成树的方法 最小生成树问题 寻找最小生成树的方法
清华大学出版社
一、什么是树?
清华大学出版社
例4-2的图模型
A B F C E D
清华大学出版社
例4-2的解
因此考试课表是: 第一天AE, 第二天BC, 第三DF。
第四章 网络分析
清华大学出版社
第四章 图论与网络分析
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 第八节 第九节
图的基本概念及图的模型 图论和网络分析中常用的名词 路径问题 最小生成树问题 最短路问题 最大流问题 最小费用流问题 中国邮递员问题 网络计划技术
( i , j )S
x
ij
xij 0,1
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四、寻找最小生成树的方法
Kruskal方法 破圈法 矩阵计算法
清华大学出版社
Kruskal方法
v4
6 5
v5
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v1
5
1
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2
清华大学出版社
v3
矩阵计算方法
v1 v2
T v1 0
v3 v4
v5 v6
v2 5 0 2 1 7 v3 2 0 3 4 v4 6 1 0 5 v5 7 3 5 0 4 v6 4 4 0 6
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0
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1 ]
由 B(3) 矩 阵 的 第 一 行 可 知 v1→v4 和 v1→v6各有一条经过3条边的路径。
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第二节 最小生成树
什么是树? 构造生成树的方法 最小生成树问题 寻找最小生成树的方法
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一、什么是树?
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例4-2的图模型
A B F C E D
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例4-2的解
因此考试课表是: 第一天AE, 第二天BC, 第三DF。
精选运筹学课件第八章图与网络分析资料
运筹学教程
v2
v6
e3
v3 e7
v5
运筹学教程
V= ( v1, v2,…... v6) E= ( e1, e2,…... e8) (e1)= (v1, v2) (e2)= (v1, v2) (e7)= (v3, v5) (e8)= (v4, v4) (e8)= (v4, v4),称为自回路(环); v6是孤立点,v5为悬挂点,e7为悬挂边,顶点v3的次为 4,顶点v4的次为4。
2l23+ 2l36+ l69+ l98+ l23+ 2l87+ 2l74+ l41+ l12=51
运筹学教程
第二步:调整可行方案,使重复边最多为一次
重复边 的总长:
v3
l69+ l98+ l41+ l12=21
5
v2
第三步:检查每个初等圈是否 5
v1
定理条件2,如果不满足,进行
2 v6 4 v9
例:求解网络的中国邮路问题
运筹学教程
v3
5
v2
5
v1
2 v6 4 v9
3
3
6 v5 4 v8
4
4
9
v4 4 v7
v3
5
v2
5
v1
2 v6 4 v9
3
3
6
v5 4 v8
4
4
9
v4 4 v7
第一步:确定初始可行方案
先检查图中是否有奇点,如果无奇点,为欧拉图;如果
有奇点,图中的奇点的个数比为偶数个,所以可以两两 配对,构造二重边。图中有4个奇点,v2,v4,v6,v8,配对 v2-v4,v6-v8,构造二重边。重复边 的总长:
运筹学-网络流问题(名校讲义)
•v5
图 5-36
§3 最大流算法 (1)
1.算法思路 判别图G中当前给定的f是否存在的增流链,若没有,则
该流f即为最大流;否则,求出修改流fˆ,V ( fˆ) V ( f ) l(Q) 然后把 fˆ看成f,再进行判断和计算,直到找到最大流为止。
2.算法步骤(标号算法)
§3 最大流算法 (2)
l(Qy)= l(y)=1,故可得基于Qy的 修改流并示于图5-39中。
•
x
15,10v•2
• 16,15
3,1 12,10
v•513,12 v6•
6,3 7,5
22,22
2)针对图5-39,在顶点继续标 9,9
5,5 6,5
•y
号,结果示于表5-12。(略)
v•3 4,4 v•4
19,11
图 5-39
iii)若f为G上的流,对eE(Q),则定义:
c(e) f (e)
l
(e)
f
( e)
当e是Q的前向边 当e是Q的后向边
l(Q) min l(e) eQ
iv)当l(Q)=0,称Q为f的饱和链。当l(Q)>0,称Q为f的不饱和链。
§2 最大流与最小割 (7)
[5-13]图5-35给出具有流f的图G,试分
[例5-14]图5-38所示图G中,已给出现有流(边旁边的前后
两个数字分别表示容量和实际流量),试用标号法求出
最大流。
v1 • 16,15
14,14
3,1
•
x
15,9 v•2
12,10
v•513,12 v6•
6,3 7,5
22,22
9,9
5,5 6,6
•y
运筹学第六章6.5最小费用最大流问题
该算法基于Ford-Fulkerson方法和增广路径的概念,通过不断寻找增广路径并更 新流,最终得到最大流。
预处理步骤
初始化
为每个节点和边设置相应的容量和费 用。
残量网络构建
寻找增广路径
在残量网络中寻找增广路径,即从源 点到汇点存在一条路径,该路径上的 所有边都未满载且具有正的残量。
根据边的容量和费用,构建残量网络。
05
算法的复杂度和优化
时间复杂度分析
算法时间复杂度
最小费用最大流问题通常使用Ford-Fulkerson算法或其变种来解决,时间复杂度为O(V^3 * E),其中V是 顶点数,E是边数。
优化策略
为了提高算法效率,可以采用预处理、动态规划、记忆化搜索等策略,减少不必要的计算和重复计算 。
空间复杂度分析
最小费用最大流问题可以应用于多种 实际场景,如物流运输、能源分配、 通信网络等。
背景和重要性
最小费用最大流问题作为网络流问题 的一个重要分支,在计算机科学、运 筹学和工程领域具有广泛的应用价值。
解决最小费用最大流问题有助于优化 资源配置、降低成本和提高效率,对 于实际问题的解决具有重要的意义。
02
此外,随着计算科学和数据科学的快速发展,如 何利用新的技术和方法来求解最小费用最大流问 题也是值得关注的方向。
例如,如何设计更高效的算法来求解大规模的最 小费用最大流问题?如何处理具有特殊性质的最 小费用最大流问题?如何将最小费用最大流问题 的思想和方法应用到其他领域?
因此,未来对于最小费用最大流问题的研究仍具 有广阔的空间和挑战性。
案例一:简单网络流问题
问题描述
给定一个有向图G(V,E),其中V是顶点的集合, E是边的集合。每条边(u,v)有一个非负的容量 c(u,v)和一个非负的费用f(u,v)。求从源点s到 汇点t的最大流,使得流的总费用最小。
预处理步骤
初始化
为每个节点和边设置相应的容量和费 用。
残量网络构建
寻找增广路径
在残量网络中寻找增广路径,即从源 点到汇点存在一条路径,该路径上的 所有边都未满载且具有正的残量。
根据边的容量和费用,构建残量网络。
05
算法的复杂度和优化
时间复杂度分析
算法时间复杂度
最小费用最大流问题通常使用Ford-Fulkerson算法或其变种来解决,时间复杂度为O(V^3 * E),其中V是 顶点数,E是边数。
优化策略
为了提高算法效率,可以采用预处理、动态规划、记忆化搜索等策略,减少不必要的计算和重复计算 。
空间复杂度分析
最小费用最大流问题可以应用于多种 实际场景,如物流运输、能源分配、 通信网络等。
背景和重要性
最小费用最大流问题作为网络流问题 的一个重要分支,在计算机科学、运 筹学和工程领域具有广泛的应用价值。
解决最小费用最大流问题有助于优化 资源配置、降低成本和提高效率,对 于实际问题的解决具有重要的意义。
02
此外,随着计算科学和数据科学的快速发展,如 何利用新的技术和方法来求解最小费用最大流问 题也是值得关注的方向。
例如,如何设计更高效的算法来求解大规模的最 小费用最大流问题?如何处理具有特殊性质的最 小费用最大流问题?如何将最小费用最大流问题 的思想和方法应用到其他领域?
因此,未来对于最小费用最大流问题的研究仍具 有广阔的空间和挑战性。
案例一:简单网络流问题
问题描述
给定一个有向图G(V,E),其中V是顶点的集合, E是边的集合。每条边(u,v)有一个非负的容量 c(u,v)和一个非负的费用f(u,v)。求从源点s到 汇点t的最大流,使得流的总费用最小。
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问题是:
求出达到最 大运输总量 的最优运输 方案。
(+120) 70v1 •
50 • y1 (-180)
x1 •
70
v2
•
40 150
100
(-200)
• y2
130
(+240)x•2
150
• 120
v3
图 5-31
§1 网络流 (3)
②有关术语
i) 运输网络 给定有向图G=(V,E),对每条边都给出相应的非
②有关定理
定理1设f和 K (S,S )分别为图G中任一流和任一割,则必存
在:V(f)=f+(s)-f-(s) , 其中,f (s)
f (e),f (s) f (e)
e(S,S )
e(S,S )
即图G中任一截面之净流值V(f),必是任何一个横截面的输出量
减去输入量(亦即代数和)。
1) 根据图5-38所给出的初始流,为图G所有点标号,标号
过程示于表5-11中。
§3 最大流算法 (3)
表5-11
检查点
x v2 v2
v3
v5
v5
v4
新生点
x v2 v3 v5 v4 v1 v6
y
新生点标号 +∞ +6 -6 +2 +1 +2 +1 +1
v1
从表5-11中得知,Qy=xv2 v3 v4y,14,14
0 f(e) c(e),eE(约束条件)
§1 网络流 (4)
f+(v) = f-(v), vI(守恒条件) 则称f为G的一个网络流或流。 f(e)称为f在边e上的流量。任一网络G,至少存在一个流,若每 条边的f(e)=0,则称为零流。 2.单源和单汇运输网络 实际问题往往存在多源多汇网络(例如图5-31便是双源双汇网 络)。为了计算的规格化,可将多源多汇网络G化成单源单汇 网络G’。
• 任意边e (S,S)为零边
定理3 设f和K分别是图G的一个流和一个割,且满足等式 V(f) = C(K)。则:f和K必分别是图G的最大流和最小割。
§2 最大流与最小割 (6)
3.增广链及应用定理 ①有关术语和定义
i) 若G中有u到v的有向边(u,v),则称(u,v)为Q的前向边。
ii)若G中有v到u的有向边(v,u),则称(v,u)为Q的后向边。
析上述有关术语和定义。
[解] 1) 首先取Q1=xv2 v1 v3 v4,则知:
v1 • 10,10
15,10
5,3
• v3
13,7
· 前向边为(x,v2),(v1,v3)和(v3,v4),x•
其l值为l(x,v2)=2,l(v1,v3)=0,
9,7
6,0 v4•
6,3
•y
10,10
l(v3,v4)=2。 ·后向边为(v1,v2),其l(v1,v2)=0。则
[例5-10]运输公司接受任务,需将产地x1及x2两处所存物资经由v1, v2, v3等三个中转站运往用户y1及y2两处。公司所获利润与运输总 量成正比。已知x1,x2有物资分别为120吨和240吨,y1及y2各需 180吨和200吨,全部交通网络布置及交通干线容量示于图5-31中。
§1 网络流 (2)
iii)若f为G上的流,对eE(Q),则定义:
c(e) f (e)
l
(e)
f
( e)
当e是Q的前向边 当e是Q的后向边
l(Q) min l(e) eQ
iv)当l(Q)=0,称Q为f的饱和链。当l(Q)>0,称Q为f的不饱和链。
§2 最大流与最小割 (7)
[5-13]图5-35给出具有流f的图G,试分
[解] 1) 取S1={x,v1}, 则: K1={(v1,v3), 15
5
13
•
(v1,v2),(x,v2)}和C(K1)=10+6+9=25
x 6 v4•
2)取S2={x,v1,v2,v4},则:K2={(v1,v3),9 •
6
(v4,v5),(v2,v5)}和C(K2)=10+6+13=29 3)取S3={x,v1,v2,v4,v5},则:K3={(v1,
•
v2 13,7
•v5
图 5-35
知l(Q1)=0,因此,Q1为f的饱和链。
§2 最大流与最小割 (8)
2) 取Q2=xv2 v5 v4 v3y,则知: ·前向边为(x,v2),(v2,v5)和(v3,y),其l值为l(x,v2)=2,l(v2,
v5)=6,l(v3,y)=6。 ·后向边为(v4,v5)和(v3,v4),其l值为l(v4,v5)=3,l(v3,v4)=3。
v2 13 图 5-34
•y
10
•v5
v3),(v5,y)}和C(K3)=10+10=20
§2 最大流与最小割 (3)
2.最大流与最小割的关系定理。
①定义:记f流的流值为V(f),则定义
i)满足下式的f*称为G的最大流V(f*) = max{ V(f)f为G的流}
ii)满足下式的K*称为G的最小割C(K*) = min{ C(K)K为G的割}
l(Qy)= l(y)=1,故可得基于Qy的 修改流并示于图5-39中。
•
x
15,10v•2
• 16,15
3,1 12,10
v•513,12 v6•
6,3 7,5
22,22
2)针对图5-39,在顶点继续标 9,9
5,5 6,5
•y
号,结果示于表5-12。(略)
v•3 4,4 v•4
19,11
图 5-39
§2 最大流与最小割 (4)
有关其它术语:若f为图G上的一个流,对eE,则定义: 若f(e)=c(e),称边e为f的饱和边; 若f(e)<c(e),称边e为f的不饱和边; 若f(e)>0,称边e为f的正边; 若f(e)=0,称边e为f的零边。
§2 最大流与最小割 (5)
定理2 设f和K分别为图G中任一流和任一割,则必存在: i) V(f) C(K) ii) V(f) = C(K)的充要条件为: • 任意边e (S,S )为饱和边
f
(x,x1 )
f (x1,1 )
f (x1,2 )
70 50
120
f
(
x,x2
)
f (x2,2 )
f (x2,3 ) 100 130 230
f
( y1,y)
f
(1,y1 )
f (3,y1 )
50 100
150
第二十八、二十九讲 网络流问题
§1 网络流 §2 最大流与最小割 §3 最大流算法 §4 最小费用流
§1 网络流 (1)
1.网络流的概念 ①问题的提出
简而言之,流就是将目标或对象由一个地点送至另一个地点。
希望在已有的物理网络图中,从一个地点输送至另一个地点的运 输最大,或者要求从一个地点经运输网络系统将一定数量物品送 至另一个地点所花费用达到最小。
为起点在S和终点在S 中的全体有向边之集合,即
K u, | u S, S,则称:
①边集合 K (S,S )为网络G的一个割。
② c(e) 为割(集)K的容量,记为C(K)。 eK
§2 最大流与最小割 (2)
[5-12]给定图G为图5-34所示,求与给定的Sj (j=1,2,3)相对应的割集容量C(Kj)。 v1 • 10 • v3
[例5-14]图5-38所示图G中,已给出现有流(边旁边的前后
两个数字分别表示容量和14,14
3,1
•
x
15,9 v•2
12,10
v•513,12 v6•
6,3 7,5
22,22
9,9
5,5 6,6
•y
[解]
v•3 4,3 v•4
19,10
图 5-38
x1 •
70,50
v1 • v2
•
50,50 40, 20 150,150
x•
130,100
240,230 x•2
•
150,130 v3
• y1 180,150
100,100 • y • y2 200,200
120,30
图 5-33 以后,一般以分析单源单汇网络为主。
§2 最大流与最小割 (1)
1.割的定义及特点 设S为V的一个子集,且源 x S,S=V-S,汇y S。令K=(S,S)
§1 网络流 (5)
①在原图G中增加两个新的顶点x和y,令为新图G’中之单源和单 汇,则G中所有顶点V成为G’之中间顶点集。
②对x’X,用有向边(x,x’)连接顶点x与x’,边之容量命为+ 或某一具体值(根据实际情况确定)。
③同理,对y’Y,用有向边(y,y’)连接顶点y与y’,边的容量 亦可命为+或某一具体值。
§4 最小费用流 (1)
1.应用背景及有关术语 ①问题的提出(应用背景) 如何求出一个流,既满足运输量又使费用最小?这就是最小 费用流问题。 ②有关术语 具有点集合V、边集合E、边容量C、源点x和汇点y的运输网 络G=(V,E,C,x,y)中,又增一项集合W。
§4 最小费用流 (2)
i)若fA为G的一个流,其流值V(f)=A,则定义W(fA)=为流fA的 费用。它表示在图G中,从x至y沿着流fA运送A个单位所需 总费用。
f ( y2,y) f (1,y2 ) f (2,y2 ) f (3,y2 ) 20 150 30 200
§1 网络流 (8)
具体结果示如图5-33中(图中,箭头旁边有两个数字,前