数学建模任意两点间最短距离
最短路径问题数学模型
最短路径问题数学模型
最短路径问题是指在一个给定的图中,求出两个顶点之间的最短路径的问题。
在实际生活中,这类问题很常见,比如我们要从一个城市到另一个城市,就需要找到最短的路线。
这个问题可以用数学模型来描述。
首先,我们可以把这个问题抽象成一个图论问题,其中图的顶点表示城市,边表示两个城市之间的道路。
每条边都有一个权值表示道路的长度。
假设我们要求从顶点s到顶点t的最短路径,我们可以用一个数组d来记录s到各个顶点的最短距离,初始化为无穷大。
然后,我们可以使用一种叫做Dijkstra算法的算法来求解这个问题。
具体的过程是:
1. 初始化d[s]=0,d[v]=无穷大(v≠s)。
2. 从未标记的节点中选择标号最小的节点v,对v进行标记。
3. 更新所有v的出边相邻节点的距离,具体为:若d[v]+v到该节点的距离< d[该节点],则更新d[该节点]为d[v]+v到该节点的距离。
4. 重复步骤2和3,直到所有节点都被标记。
5. d[t]即为s到t的最短距离。
这个算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是节点数。
当然,还有更快的算法,比如Floyd算法,但是它的时间复杂度更高,达到了O(n^3)。
总之,最短路径问题是一个经典的数学问题,可以用图论和算法
来描述和求解。
熟练掌握这个问题对于计算机科学专业的学生来说非常重要。
最短路径数学建模案例及详解
最短路径数学建模案例及详解最短路径问题是指给定一个有向图,找到其中两个节点之间的最短路径。
这个问题可以通过数学建模来解决。
以下是一个关于最短路径的案例及详解:案例:某个城市有多个地点,这些地点之间有高速公路相连。
现在需要找出两个地点之间的最短路径,以便安排货物的运输。
假设已知这个城市的高速公路网络以及每个道路的长度。
解决方案:1. 定义变量和参数:- 变量:设定一个变量x[i, j],表示从节点i到节点j的路径长度。
这个变量需要求解。
- 参数:给出每个节点之间的长度,可以用一个矩阵表示。
设长度矩阵为A。
2. 建立数学模型:- 目标函数:最小化总路径长度。
可以定义目标函数为:min x[i, j]。
- 约束条件:- 对于任意两个节点i和j来说,路径长度x[i, j]必须是非负的:x[i, j] ≥ 0。
- 对于任意两个节点i和j来说,路径长度x[i, j]等于路径长度x[j, i]:x[i, j] = x[j, i]。
- 对于任意两个节点i和j来说,路径长度x[i, j]需要满足下面的约束条件:x[i, j] ≤ x[i, k] + x[k, j],其中k是任意的节点。
这个约束条件保证了路径长度的传递性。
即,如果从i到j的路径经过节点k,那么整条路径的长度应该不小于x[i, k] + x[k, j]。
3. 求解:- 编写数学建模的代码,并使用求解器(如线性规划求解器)求解最优解。
- 分析优化结果,并得到最短路径的长度以及具体的路径。
总结:通过定义变量和参数,建立数学模型的方式来解决最短路径问题,可以帮助我们找到两个节点之间的最短路径。
数学建模可以提供一个系统化的框架,帮助我们理解问题,并找到最优解。
这种方法在物流、交通规划等领域都有广泛的应用。
2011全国数学建模B题论文
城市交通巡警平台的设置与调度摘要由于警务资源是有限的,如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。
本文要解决的就是某市设置交巡警服务平台设置方案,以及如何处理在确保突发事件问题。
对于第一问,根据附件中的各点的坐标和图中所给的各标志点之间的相邻关系,我们求得任意两个相邻标志点的直线距离,根据附件中的全市交通路口的路线做出了邻接矩阵,再用Floyd算法求得任意两点间的最短距离。
在此基础上,为了确定需要增加平台的具体个数和位置,采用主成分分析法。
应用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法进行搜索得到了该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。
对于第二问,给出了设置交巡警服务平台的可量化的原则和任务,对现有方案进行评价然后进行优化;案发地点在A区,题目没有给出逃犯的车速,这里要处理好,怎样叫实现了围堵也是需要考虑的问题。
关键字:邻接矩阵、距离矩阵、整数线性规划、主成分分析、surfer作图一.问题的重述警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。
为了更有效地贯彻实施这些职能,需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。
每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。
根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源。
就某市设置交巡警服务平台的相关情况,建立数学模型分析研究下面的问题:(1)为各交巡警服务平台分配管辖范围,使其在所管辖的范围内出现突发事件时,尽量能在3分钟内有交巡警(警车的时速为60km/h)到达事发地。
对于重大突发事件,需要调度全区20个交巡警服务平台的警力资源,对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁。
实际中一个平台的警力最多封锁一个路口,请给出该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。
根据现有交巡警服务平台的工作量不均衡和有些地方出警时间过长的实际情况,拟在该区内再增加2至5个平台,请确定需要增加平台的具体个数和位置。
数学建模最短路径问题
数学建模最短路径问题
在数学建模中,最短路径问题是一个经典的问题,它在很多领域都有应用,如交通规划、网络路由等。
最短路径问题是寻找从一个起点到一个目标点的路径,使得路径上的总权重(或代价)最小。
最短路径问题有多种算法可以解决,以下是其中两个常见的算法:
1. Dijkstra算法:
Dijkstra算法用于解决单源最短路径问题,即从一个起点到其他所有点的最短路径。
该算法的基本思想是从起点开始,逐步扩展到其他节点,不断更新节点的最短路径和最短距离,直到到达目标节点或者所有节点都被遍历。
2. Floyd-Warshall算法:
Floyd-Warshall算法用于解决全源最短路径问题,即任意两个节点之间的最短路径。
该算法采用动态规划的思想,通过逐步迭代更新节点之间的最短路径,最终得到所有节点之间的最短路径。
无论是Dijkstra算法还是Floyd-Warshall算法,都需要给定一个图的表示方式和节点之间的权重信息。
图可以使用邻接矩阵或邻接表表示,节点之间的权重可以是距离、时间、代价等。
在实际应用中,最短路径问题可以根据具体情况进行调整和扩展,例如考虑节点的容量限制、路径的约束条件等。
数学建模最短路径模型
数学建模最短路径模型数学建模是一种将实际问题转化为数学问题,并通过数学方法加以分析和求解的过程。
在实际生活中,最短路径问题是我们经常遇到的一个问题。
例如,出行时如何选择最优路线、快递如何选择最短路线送达等等。
所以最短路径模型是数学建模中比较基础的问题之一。
最短路径问题是指在一个图中,给定两个节点,求两个节点之间的最短路径。
其中图中的节点可以表示位置,边可以表示路径(即从一个位置到另一个位置的路线)。
解决最短路径问题的方法有很多,这里我们介绍其中的两类:迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
迪杰斯特拉算法是指从一个起点开始不断扩张,直到到达终点的过程。
具体来说,其实现过程如下:(1)定义一个起点,然后将该点到其它点的路程距离存储到数组D中,若两点之间没有路线,则存储为∞。
(2)定义一个集合S,将起点加入S中。
(3)对于除起点外的其它所有点v,若v与起点有路径,则将D[v]赋值为该路径的距离,否则保持为∞。
(4)进入循环,对于集合V-S中的每个点v,找到距离它最近的点k,即D[k]+weight[k][v]最小,并将其加入S中。
若从起点到k的路径加上k到v的路径距离小于从起点到v的路径距离,则更新D[v]。
(5)重复上述步骤3和4,直到S中含有终点或V-S为空为止。
(6)输出起点到终点的最短路径长度。
弗洛伊德算法是一种动态规划算法,通过对于任意两个节点的距离进行不断松弛来计算最短路径。
具体来说,其实现过程如下:(1)定义一个二维数组m,其中m[i][j]表示节点i到节点j的最短距离。
初始化m[i][j]为i到j的直接距离,若不存在直接距离则设置为∞。
(2)对于任意k,遍历所有节点i和j,若m[i][j]>m[i][k]+m[k][j],则更新m[i][j]。
(3)输出起点到终点的最短路径长度。
以上就是解决最短路径模型的两种方法,每种方法都有其适用的场景。
无论是哪种方法,最短路径模型的核心是图的表示方法和路径之间距离的计算方法,通过这个模型可以在实际生活中解决很多常见的问题。
2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题(题目改变)参考答案
交巡警服务平台的设置与调度优化分析摘要本文综合应用了Floyd算法,匈牙利算法,用matlab计算出封锁全市的时间为1.2012小时。
并在下面给出了封锁计划。
为了得出封锁计划,首先根据附件2的数据将全市的道路图转为邻接矩阵,然后根据邻接矩阵采用Floyd算法计算出该城市任意两点间的最短距离。
然后从上述矩阵中找到各个交巡警平台到城市各个出口的最短距离,这个最短距离矩阵即可作为效益矩阵,然后运用匈牙利算法,得出分派矩阵。
根据分派矩阵即可制定出封锁计划:96-151,99-153,177-177,175-202,178-203,323-264,181-317, 325-325,328-328,386-332,322-362,100-387,379-418,483-483, 484-541,485-572。
除此以外,本人建议在编号为175的路口应该设置一个交巡警平台,这样可以大大减少封锁全市的时间,大约可减少50%。
关键词: Floyd算法匈牙利算法 matlab一、问题重述“有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。
警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。
为了更有效地贯彻实施这些职能,需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。
每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。
由于警务资源是有限的,如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。
试就某市设置交巡警服务平台的相关情况,建立数学模型分析研究下面的问题:警车的时速为60km/h, 现有突发事件,需要全市紧急封锁出入口,试求出全市所有的交巡警平台最快的封锁计划,一个出口仅需一个平台的警力即可封锁。
二、模型假设1、假设警察出警时的速度相同且不变均为60/km h 。
2、假设警察出警的地点都是平台处。
3、假设警察接到通知后同时出警,且不考虑路面交通状况。
三、符号说明及一些符号的详细解释A 存储全市图信息的邻接矩阵 D 任意两路口节点间的最短距离矩阵X 01-规划矩阵ij a ,i j 两路口节点标号之间直达的距离 ij d 从i 路口到j 路口的最短距离 ij b 从i 号平台到j 号出口的最短距离ij x 取0或1,1ij x =表示第i 号平台去封锁j 号出口在本文中经常用到,i j ,通常表示路口的编号,但是在ij d ,ij b ,ij x 不再表示这个意思,i 表示第i 个交巡警平台,交巡警平台的标号与附件中给的略有不同,如第21个交巡警平台为附件中的标号为93的交巡警平台,本文的标号是按照程序的数据读取顺序来标注的,在此声明;j 表示第j 个出口,如:第5个出口对应于附件中的路口编号为203的出口。
数学建模模最短路
基于最短路问题的研究及应用令狐采学姓名: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22.1 定义22.2 单源最短路问题Dijkstra求解:22.2.1 局限性22.2.2 Dijkstra算法求解步骤22.2.3 时间复杂度22.3 简单样例3第三章.应用实例43.1 题目描述43.2 问题分析43.3符号说明43.4 模型假设53.5模型建立与求解53.5.1模型选用53.5.2模型应用及求解53.6模型评价5第四章. 参考文献5第五章.附录6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]。
2.2 单源最短路问题Dijkstra 求解: 2.2.1局限性Dijkstra 算法不能够处理带有负边的图,即图中任意两点之间的权值必须非负。
立体几何中最短距离的求解策略
立体几何中最短距离的求解策略
在立体几何中,最短距离指的是从一点到另一点之间最短可到达的距离,也叫最短链接距离。
面对复杂的立体几何问题,如何求解最短距离,给出解决策略是非常有必要的。
解决立体几何中最短距离的求解策略主要分为三个步骤:
首先,我们需要分析最短距离的特点,也就是所谓的“直线最短”原则,也就是几何图形中的任意两点之间的最短距离必须是直线距离。
其次,根据几何图形的形状和特性,求解具体问题中的最短距离。
例如,分析棱柱之间的最短距离是什么,棱柱之间最短距离为棱柱的直径;分析球面上任意两点之间的最短距离是什么,球面任意两点之间的最短距离是一个弧线的弦长。
最后,运用数学原理求解最短距离的问题,按照古典几何计算思路,计算出最短距离的标准式;其次,运用现代几何理论,使用科学计算方法给出解决最短距离问题的数值解。
以上是解决立体几何中最短距离的求解策略,主要有分析最短距离特点、根据形状和特性求解具体最短距离、运用数学原理求解最短距离三个步骤。
做好最短距离求解既是立体几何研究的重点,也是解决实际工程问题的重要基础。
Python小白的数学建模课-16.最短路径算法
Python⼩⽩的数学建模课-16.最短路径算法最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,⽤于计算图中⼀个顶点到另⼀个顶点的最短路径。
在图论中,最短路径长度与最短路径距离却是不同的概念和问题,经常会被混淆。
求最短路径长度的常⽤算法是 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法和Floyd 算法,另外还有启发式算法 A*。
带你从数模⼩⽩成为国赛达⼈。
1. 最短路径问题最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,⽤于计算图中⼀个顶点到另⼀个顶点的最短路径。
最短路径问题有⼏种形式:确定起点的最短路径,确定终点的最短路径,确定起点和终点的最短路径,全局最短路径问题。
1.1 最短路径长度与最短路径距离在⽇常⽣活中,最短路径长度与最短路径距离好像并没什么区别。
但在图论中最短路径长度与最短路径距离却是不同的概念和问题,经常会被混淆。
图论中有⽆权图和有权图,⽆权图中的边没有权,赋权图的边带有权,可以表⽰距离、时间、费⽤或其它指标。
在问题⽂字描述中,往往并不直接指出是⽆权图还是有权图,这时就要特别注意最短路径与最短加权路径的区别。
路径长度是把每个顶点到相邻顶点的长度记为 1,⽽不是指这两个顶点之间道路的距离——两个顶点之间的道路距离是连接边的权(weight)。
通俗地说,路径长度可以认为是飞⾏棋的步数,或者公交站点的站数,相邻顶点之间为⼀步,相隔⼏个顶点就是⼏站。
路径长度是从路径起点到终点的步数,计算最短路径是要计算从起点到终点步数最少的路径。
如果问题不涉及相邻顶点间的距离,要计算从起点到终点的最短路径及对应的最短路径长度,是指这条路径从起点到终点有⼏步(站),在图论中称为最短路径长度。
但是,如果问题给出相邻顶点之间的道路长度或距离,姑且称为各路段的距离,要计算从起点到终点的最短路径及对应的最短距离,显然并不是要找经过最少步数的路径,⽽是在找路径中各路段的距离之和最⼩的路径,在图论中称为最短加权路径长度——这⾥权重是路段距离。
数学建模最短路径问题模型
数学建模最短路径问题模型数学建模是利用数学方法和技巧解决实际问题的过程。
最短路径问题是指在图中找到一个节点到另一个节点的最短路径。
这个问题在现实生活中有着广泛的应用,比如导航系统、物流运输等。
最短路径问题可以使用多种方法来解决,其中最常见的方法是使用图论中的最短路径算法,例如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
Dijkstra算法是一种贪心算法,用于解决带非负边权的单源最短路径问题。
它的基本思想是通过迭代的方式逐步确定从源节点到其他节点的最短路径。
Dijkstra算法的步骤如下:1. 初始化,将源节点到其他节点的距离都设为正无穷,将源节点到自身的距离设为0。
2. 选择一个当前节点,将其加入已确定最短路径的节点集合。
3. 对于当前节点的邻居节点,更新其到源节点的距离,如果通过当前节点的距离更短,则更新最短距离。
4. 重复步骤2和3,直到所有节点都加入已确定最短路径的节点集合。
5. 返回从源节点到其他节点的最短路径。
Floyd-Warshall算法是一种动态规划算法,用于解决所有节点对之间的最短路径问题。
它的基本思想是通过逐步迭代来更新节点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法的步骤如下:1. 初始化,将节点之间的距离设为正无穷,将每个节点到自身的距离设为0。
2. 对于每一对节点(i, j),判断从节点i到节点j是否存在经过其他节点的更短路径,如果存在则更新最短距离。
3. 重复步骤2,直到所有节点之间的最短路径都被求出。
4. 返回任意两个节点之间的最短路径。
除了以上两种算法,还有其他的最短路径算法,比如Bellman-Ford算法和A*算法等。
这些算法都有各自的特点和适用范围,根据具体情况选择合适的算法。
此外,最短路径问题还可以使用线性规划、整数规划和动态规划等数学建模方法来解决。
这些方法可以将问题转化为数学模型,通过求解模型得到最优解。
对于复杂的最短路径问题,可以将其转化为有向图或无向图来进行建模。
最短距离型问题的建模方法
最短距离型问题的建模方法生活中经常会涉及到许多最优化的数学应用问题,实践上升为理论就需建立正确的数学模型进行求解。
求最短距离是初中数学应用中最赏见的数学建模问题,很具有代表性。
以下是我积累的一些教学资源,仅供参考。
1、 两点之间,线段最短。
(1)举一生活中实例:A 、B 两村在河的两侧,要修一供水管道为两村供水,问河的何处修建水泵站,可使铺设的管道长度最少?教师引导建立何种数学模型是这一问题解决的关键。
平面几何中我们把两村庄作为点A 、B ,河看作是一条直线l ,连结AB 与直线交于点P ,点P 就是所求的水泵站修建位置。
(2)往下推广,如果点A 、B 在河l 的同侧,如何确定水泵站修建位置呢?学习完轴对称变换之后,我们可把图2转化为图1的情形来解决。
(3)继续往下推广,初中人教版教材书中有几个这样的习题,如原一条河改为两条河,打台球中如何击中球的设计问题等,都可类似这样去转化解决。
2、不在一线上的三个村庄集中打一眼井修建水塔提供自来水,这眼井打在何处可使铺设通往三个村庄的自来水主管道长度最少?教师引导学生建立数模时,可化归为:不在同一直线上的三个点之间,如何确定一点到这三点的距离之和最短。
这就是著名的费尔马问题。
(1)三个点连结可构成一等边三角形,不难引导学生发现要求的点P 是这一等边三角形的中心。
(2)从∠APB=∠BPC=∠CPA=120°,猜想点P 是锐角三角形内部一点,与三顶点所成张角为120°时,就是所求点。
(3)把三角形ABC 变为直角三角形及钝角三角形,情形又是怎么样的结果?3、一只蚂蚁从20×30×40规格纸箱的一角A 处到C ’处取食,求它走的最短路线的长度?教师可放开,让学生自我设计,再分组讨论,集思广益,是一很好的化立体几何问题为平面几何求最短距离的数学建模问题。
学生可得出不同的答案,如下图: l l以上两个问题以生活中实例为契机,建立一种求最短距离数学问题,其中不乏用到了轴对称、旋转、展开等几何变换,解决过程中很好的体现了数学来源于生活,又应用于生活的建模思想。
最短路径数学建模
最短路径问题是一个非常能联系实际的问题,下面我们以具体例题来看看这类问题的解法例1、假设A、B、C、D、E各个城市之间旅费如下图所示。
某人想从城市A出发游览各城市一遍,而所用费用最少。
试编程序输出结果。
解这类题时同学们往往不得要领,不少同学采用穷举法把所有可能的情况全部列出,再找出其中最短的那条路径;或是采用递归或深度搜索,找出所有路径,再找出最短的那条。
这两种方法可见都是费时非常多的解法,如果城市数目多的话则很可能要超时了。
实际上我们知道,递归、深度搜索等算法一般用于求所有解问题(例如求A出发每个城市走一遍一共有哪几种走法),而这几种算法对于求最短路径这类最优解问题显然是不合适的,以下介绍的几种算法就要优越很多。
首先,对于这类图我们都应该先建立一个邻接矩阵来存放任意两点间的距离数据,以便在程序中方便调用,如下:const dis:array[1..5,1..5] of integer =( ( 0, 7, 3,10,15),( 7, 0, 5,13,12),( 3, 5, 0, 5,10),(10,13, 5, 0,11),(15,12,10,11, 0));以下是几种解法:一、宽度优先搜索宽度优先搜索并不是一种很优秀的算法,只里只是简单介绍一下它的算法。
具体方法是:1、从A点开始依次展开得到AB、AC、AD、AE四个新结点(第二层结点),当然每个新结点要记录下其距离;2、再次以AB展开得到ABC、ABD、ABE三个新结点(第三层结点),而由AC结点可展开得到ACB、ACD、ACE三个新结点,自然AD可以展开得到ADB、ADC、ADE,AE可以展开得到AEB、AEC、AED等新结点,对于每个结点也须记录下其距离;3、再把第三层结点全部展开,得到所有的第四层结点:ABCD、ABCE、ABDC、ABDE、BEC、ABED……AEDB、AEDC,每个结点也需记录下其距离;4、再把第四层结点全部展开,得到所有的第五层结点:ABCDE、ABCED、……、AEDBC、AEDCB,每个结点也需记录下其距离;5、到此,所有可能的结点均已展开,而第五层结点中最小的那个就是题目的解了。
数学建模货物配送问题
货物配送问题摘要随着城市经济的发展,现代服务业快速发展,城市配送已经成为支撑城市正常运作和经济发展的重要手段。
货物配送作为物流体系中基本的业务环节。
公司通过制定完善的配送方案来获取较大利益。
本文是针对梦想连锁一家主营鲜猪肉的食品加工公司的2个生产基地对其他23 个销售连锁店所需鲜猪肉的的运输调度问题提出相应的方案。
针对问题一,考虑每个城镇的销售量都是固定的,并且要满足所有连锁店的需求,要求运输成本最低,转化为路径最短的问题。
首先根据所给数据画出全省城镇交通网络图。
采用0-1规划算法,即决策变量能到达为1,否则为0,编写程序,用lingo软件直接得出每个连锁店与生产基地所在地城镇63和城镇120之间距离的最小值和所到连锁店,得最优生产与配送方案:由生产基地120向连锁店1、2、5、9、10、11、13、14、15、19、21、22运送货物,其成本为6532.0313元,由生产基地63向连锁店3、4、6、7、8、12、17、18、20、23运送货物,其成本为4008.86118.元。
因此优化得,总的最低成本为10540.89248元。
针对问题二,对于第一小问,采用描述统计的方法,求得各个城镇需求的平均值、方差,通过分析数据来描述其特征。
对于第二小问,在全省所有城镇年需求量已求的基础上,建立灰色预测模型,然后预测分析2012年以后各年份的需求总量,得出全省需求量达峰值时,时间为2014年2月份,并将出现峰值时所有城镇的需求结果进行排序,求解出需求量较大的前五位城镇分别为120、63、31 、106、 68;需求量较小的后五位城镇为 84、30 、54 、74 、129 。
针对问题三,本题需决定连锁店的增建方案,以使全省销售量最大,这是一个优化问题。
我们将采用先分析后计算,并结合0-1规划的方法。
建立目标函数和约束条件。
并利用lingo软件编写程序,城镇6 8 10 18 31 33 50 54 56 64 68 76 100 101 104 110 116 120 123 125 150 154需要增设连锁店,其中城镇120,31,64,10,123分别含有连锁店的个数是3,2,2,2,2个,其余的城镇连锁店个数为1个,使得全省销售量最大,最大值为919414公斤。
距离公式模型 几何最值
距离公式模型几何最值
距离公式模型是一种在数学中常用的模型,可以用来计算两点之间的距离。
它基于欧几里得几何学的原理,通过计算两点在空间中的坐标差值,并将其平方和开根号来得到距离。
在这个模型中,我们可以将两点的坐标表示为(x1, y1)和(x2, y2),其中x1和y1是第一个点的横坐标和纵坐标,x2和y2是第二个点的横坐标和纵坐标。
根据距离公式模型,我们可以得到两点之间的距离d的计算公式如下:
d = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)
这个公式可以用来计算任意两点之间的距离,无论是在平面上还是在空间中。
它的原理是通过计算两点在各个坐标轴上的差值,并将其平方和相加,最后开根号来得到距离。
距离公式模型在几何学中有着广泛的应用。
例如,在平面几何中,我们可以使用这个模型来计算两点之间的直线距离。
在三维几何中,我们可以将两点的坐标表示为(x1, y1, z1)和(x2, y2, z2),并使用类似的公式来计算它们之间的距离。
除了计算距离之外,距离公式模型还可以用来解决一些几何问题。
例如,我们可以使用这个模型来判断一个点是否在一个圆的内部或外部。
如果一个点的坐标为(x, y),圆的圆心坐标为(a, b),半径为r,那么我们可以计算点到圆心的距离d,并判断d是否小于等于半径r
来确定点的位置关系。
距离公式模型在数学和几何学中有着重要的作用,它不仅可以用来计算距离,还可以解决一些几何问题。
它的应用范围广泛,可以用于平面几何、立体几何以及其他数学领域。
通过掌握这个模型,我们可以更好地理解和应用几何学的知识,解决实际问题。
数学建模最短路径问题
数学建模最短路径问题
在数学建模中,求解最短路径问题是一个经典的问题。
在一个有向、加权图中,最短路径指的是从起点到终点路径上的各边权值之和最小的路径。
下面介绍两种常用的最短路径求解方法:
Dijkstra算法
Dijkstra算法是一种基于贪心策略的单源最短路径算法。
它的基本思想是从起点开始,不断扩展到其他结点,每次选择当前路径中距离最小的结点进行扩展。
具体步骤如下:
初始化距离数组dist[]为正无穷,起点距离设为0;
将起点加入集合S;
重复以下过程,直到所有结点都被加入集合S:
在非S中的结点中选择距离起点最近的结点w,并将它加入集合S;
对S中结点可以直接到达的结点v,更新它们的距离dist[v]为min{dist[v], dist[w]+边(w,v)的权值}。
Floyd算法
Floyd算法是一种多源最短路径算法,它通过动态规划的方式求解任意两个结点之间的最短路径。
具体步骤如下:
初始化距离矩阵D,如果结点i和结点j有边相连,则D[i,j]为边的权值,否则为正无穷;
三重循环求解任意两个结点之间的最短路径:
对于每对结点i和结点j,考虑是否经过中间结点k可以获得更短的路径。
即D[i,j] = min{D[i,j], D[i,k]+D[k,j]}。
最后得到的距离矩阵D即为任意两个结点之间的最短路径长度。
“两点之间,线段最短”的建模应用浅探
MN= B Ⅳ。‘ . ‘ 点B 与点 曰关 于 A D对 称 ’ . . . A B = A B= 4 , 又‘ . ‘ Z _ B A C= 4 5 。 。. ‘ . A B A N是 等 腰 直 角三 角 形 , 易求 B | 7 \ r = 4 , 即B M + M N的最小值为 4 。 三、 求最小 周长 中的 建模 用 饮 马问题 模型 解决最 小周 长 问题 , 只要 将 最小 线 段 和加 上 定值线段的长度即可。 例: ( 2 0 1 0年三亚 市月 考题 ) 如图5 , 抛 物线 ) , = +如 + c , 交 轴于 A 、 曰两点 , 交, , 轴 于点 C , 对称 轴为直 线 =1 , 已知 : A (一 Z , O ) 、 c ( o , 一 3 ) 。( 1 ) 求抛物线 , , = +b x+c的解析式 ; ( 2 ) 求
2 0 1 3 年第 1 O 期
“ 两点 之 间 , 线段最短 " 的 建模 应 用 浅探
王 文 强
( 徐 州市新城 实验 学校 , 江苏
摘
徐州
2 2 1 1 1 1 )
要: 《 课 标》 指 出: “ 数 学教 学活动 , 特 别是课 堂教 学应 激发 学生兴趣 , 调动 学生积极 性 , 引发 学 生的数 学思 考 , 鼓 励 学 生 的创 造
两点之间线段最短的建模应用浅探两点之间线段最短两点之间线段最短对吗两点间线段最短证明两点之间线段最短两点之间线段最短ppt点到线段的最短距离如图cd两点把线段线段最短问题线段ab上有两点mn
语数外 学 习
N o . 1 0 . 2 0 1 3
Y u S h u Wa i X u e X i
图1
图2
我 们知 道 , 在 河边 饮 马 的地点 可 以有很 多处 , 我 们在 河边 M N任选两个点 , 然后把这两个点与 A 、 口分别连接起来 , 这样就构 成 了两 条线 段 , 这 两条 线段 之 和就 是从 地 到饮 马 地点 , 再 回到 占 地 的路 程之 和 。 但是, 问题的关键不在这里 , 而是如何确定使两条线段长度 之和为最短的那个点。如图 2 , 我们可以尝试在图上过 点作河 AA O C和Z X B O C的面积比; ( 3 ) 在对称轴上是否存在一个 P点, 使 边 MN的垂 线 , 垂 足为 c , 延长B C到 曰 , 口 是 曰地关 于河边 MN的 A P A C的周 长最 小?若 存在 , 请 你求 出点 P的坐 标 ; 若 不存 在 , 请 对 称点 ; 再 连结 A B , 交河 边 MN 于 P, 那么 P点就 是将 军所 要求 的 你 说 明理 由。 饮 马地 点 , 即在 P点 饮 马所 走 的路程 最短 。 为什 么在 P点 饮马所 走 的路 程最 短 呢?如 图 2 , 因为 = B P , A P与 B P的长度之和就是 A P与 P B 的长度之和, 即是 A B 的长 度; 而选 择河 边 MN 的任 何 其 他 点 , 如 D, 路程A D+ D B=A D+ D B , 由于A 、 曰 两点的连线中, 线段 肋 是最短的( 两点之间, 线段 最短 ) , 所 以选择 . P 点 饮 马路程 要短 于选 择 D点 的路 程 。 “ 将军 饮马 问题 ” 反映 了数 学 中 的对 称性 问题 , 据 此我 们 可 以 总结出这样的规律 : 定直线 工两旁有两个定点 仰 , 在直线 上存 在动 点 P, 若要 使得 P A+ P B的值最 小 , 可作 定点 关 于直 线 £的 对称点 A , 连接 A B , 则A B 与直 线 工的交 点 即为 P, 且P A+ P 曰的 最小值为 A B 。我们可以应用上述规律来建模。
数学建模 最短路程
交巡警服务平台的设置与调度摘要本论文主要是关于图论中的“最短路径问题”和“最优搜索问题”。
问题所述的模型已经很自然地用图表示出来,所以我们运用图的性质和算法来求解问题。
图论中求最短路径通常采用dijkstra 算法,但本题涉及的交巡警平台数量较多,即求多个源点到其它所有顶点的距离,所以采用floyd 算法求解比较简单,其基本思想是通过程序得到每个节点到其他节点的最优距离。
针对问题一,用floyd 算法算出每个交巡警平台3分钟内所能到达的全部节点,这些节点就是平台的管辖范围,但仍有3分钟内不能到达的节点,这些节点处就应该增设交巡警服务平台。
在快速封锁13条交通要道时,要遵循封锁时间最短、每个平台的警力最多封锁一个路口的原则,运用LINGO 程序解答。
最后分析得到出警时间至少大于3分钟的节点,及工作量最大的平台,在这些节点处需要增加3个服务平台。
针对问题二,需要对发案率进行降序排列,筛选出发案率较高,但是未设置交巡警服务平台的节点。
根据六个城区的基本数据,得到每个平台管辖的面积和人口,比较各平台的工作量,从而找出不合理的理由。
在搜捕犯罪嫌疑人时要遵循两个原则:搜捕时间最短和围堵区域最小。
根据逃犯的位置和逃跑的可能路径建立关于时间T 的目标函数和初始概率密度函数,001()0p X vt v ⎧∈⎪=⎨⎪∉⎩其中 t (0,6)其中s (0,6)对交巡警的搜捕区域建立探测函数,32(,,)j kz b x t z r ≈模型应该满足以下约束条件:22211223()()j i j i j Z X Z X r Z h -+-≡=最后运用拉格朗日乘数法求得围堵嫌疑人的最佳围堵方案。
模型的建立提高了交巡警服务平台的工作效率,同时这个模型也可以运用于最优选址、搜索正在执行任务的敌方潜艇等问题,并可将该模型的算法扩展到其他领域。
关键字:交巡警 最短路径 最优搜索 动态规划 floyd 算法1、问题重述交巡警为了更有效地贯彻落实四大职能,需要在市区的交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。
数学建模任意两点间最短距离
任意两点间最短距离-floyd算法matlab程序%Floyd's Algorithm 通过一个图的权值矩阵求出它的任意两点间的最短路径矩阵。
%Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths),是一种动态规划算法,%稠密图效果最佳,边权可正可负。
%此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。
%a为图的带权邻接矩阵%从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始,递归地进行n次更新,%即由矩阵D(0)=A,按一个公式,构造出矩阵D(1);%又用同样地公式由D(1)构造出D(2);……;%最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。
%矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度,称D(n)为图的距离矩阵,%同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
%采用的是松弛技术,对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。
所以时间复杂度为O(n^3); matlab函数文件为:function [D,path]=floyd1(a)a(find(a==0))=inf;n=size(a,1); %计算出a的规模的大小.D=a;path=zeros(n,n);%设置D和path的初值.for i=1:nfor j=1:nif D(i,j)~=infpath(i,j)=j;endendend%做n次迭代,每次迭代均更新D(i,j)和path(i,j)for 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);path(i,j)=path(i,k);endendendendfor i=1:nD(i,i)=0;path(i,i)=i;end关于path的说明:path(i,j)表示从i到j的最短路径中紧接着i后面的一个结点举例如下:无向图由该图的带权邻接矩阵(边权矩阵)a为:>> a=[0 3 5 inf 8 inf3 0 2 5 inf 75 2 0 4 inf 3inf 5 4 0 6 18 inf inf 6 0 2inf 7 3 1 2 0]a =0 3 5 Inf 8 Inf3 0 2 5 Inf 75 2 0 4 Inf 3Inf 5 4 0 6 18 Inf Inf 6 0 2Inf 7 3 1 2 0然后将上述代码写入一个floyd1.m文件,在命令窗口中输入:>> [D,path]=floyd1(a);>> DD =0 3 5 8 8 83 0 2 5 7 55 2 0 4 5 38 5 4 0 3 18 7 5 3 0 28 5 3 1 2 0>> pathpath =1 2 3 2 5 31 2 3 4 3 31 2 3 4 6 62 234 6 61 6 6 6 5 63 3 345 6解释:比如我们看到D(1,5)=8表示v1到到v5的距离是8,再查看具体路径,path(1,5)=5,表示v1到v5最短路径中紧接着v1的下一个顶点就是v5,说明边(v1,v5)就是最短路;再如,D(1,6)=8,path(1,6)=3,path(3,6)=6,说明v1到v6的最短距离是8,最短路为v1->v3->v6。
任意两点最短距算法研究
本文摘自硅谷杂志,最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题,Dijkstra算法和Floyd算法是解决任意两点间最短路径的常用办法。
从局部最优到整体最优的思想出发,得出求解最短路径的一个新方法,即两点间的最短路径是途经当前最短路径集的复合路径和直达路径的最短者,然后以此方法给出求解任意两点间最短路径的一个新算法,最后简述新算法在针对特定问题时相对于经典算法的优势。
0引言最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两结点之间的最短路径。
在实际应用中有着重要意义,特别是针对优选问题诸如最小成本计算、位址选择模型、节点连通性等都和图论中的最短路径问题等价,在方法论上它们有着很大程度的相似性与一致性。
在求解网络图上节点间最短路径的方法中,目前国内外一致公认的较好算法有迪杰斯特拉(Dijkstra)及弗罗伊德(Floyd)算法。
这两种算法中,网络被抽象为一个图论中定义的有向或无向图,并利用图的节点邻接矩阵记录点间的关联信息。
在通过图的遍历搜索最短路径时,以该矩阵为基础不断进行目标值的最小性判别,直到获得最后的优化路径。
虽然这两种算法总的执行时间均为O(n3),但是Floyd算法形式上更简单些。
1Floyd算法的基本思想用两个矩阵来分别存储各对顶点间的最短路径长度和最短路径。
若顶点的个数为n,则最短路径长度矩阵为n阶方阵A,求解的过程是一个方阵A的序列:A(-1),A(0),…,A(n-1),其中A(-1)[i][j]=Edge[i][j];A(k)[i][j]=min{A(k-1)[i][j],A(k-1)[i][m]+A(k-1)[m][j]},k=0,1,2,…,n-1;A(k)[i][j]是从顶点vi到顶点vj经过中间顶点的序号不超过k的最短路径长度,A(n-1)[i][j]即是从顶点vi到顶点vj的最短路径长度。
2Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种按路径长度递增的次序产生的最短路径的算法。
2图任意两点最短距离
图的任意两点间的距离
问题的描述: 已知图G=(V,E),V={v1,v2,…,vn}及距离矩阵 D=(d ij ) n*n
di, j
= d ij 并且 d
即为 i,j 之间的最短距离。
具体算法
void SD(int d[][],int n) { int a[n][n],I,j,k; for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) a[i][j]=d[i][j]; for(k=1;k<=n;k++) for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) if(a[i][j]>a[i][k]+a[k][j]) a[i][j]=a[i][k]+a[k][j] for(i=1;i<=n;i++) { for(j=1;j<=n;j++) printf(“%d “,a[i][j]; printf(“\n”); } }
j ≥ wi max{m(i + 1, j ), m(i + 1, j − wi ) + vi } m(i, j ) = 0 ≤ j < wi m(i + 1, j )
j ≥ wn v n m(n, j ) = 0 0 ≤ j < wn
算法复杂度分析: 算法复杂度分析: 从m(i,j)的递归式容易看出,算法需要O(nc)计算时 间。当背包容量c很大时,算法需要的计算时间较多。 例如,当c>2n时,算法需要 (n2n)计算时间。
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任意两点间最短距离-floyd算法matlab程序
%Floyd's Algorithm 通过一个图的权值矩阵求出它的任意两点间的最短路径矩阵。
%Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths),是一种动态规划算法,
%稠密图效果最佳,边权可正可负。
%此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。
%a为图的带权邻接矩阵
%从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始,递归地进行n次更新,
%即由矩阵D(0)=A,按一个公式,构造出矩阵D(1);
%又用同样地公式由D(1)构造出D(2);……;
%最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。
%矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度,称D(n)为图的距离矩阵,
%同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
%采用的是松弛技术,对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。
所以时间复杂度为O(n^3); matlab函数文件为:
function [D,path]=floyd1(a)
a(find(a==0))=inf;
n=size(a,1); %计算出a的规模的大小.
D=a;path=zeros(n,n);%设置D和path的初值.
for i=1:n
for j=1:n
if D(i,j)~=inf
path(i,j)=j;
end
end
end
%做n次迭代,每次迭代均更新D(i,j)和path(i,j)
for k=1:n
for i=1:n
for j=1:n
if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)
D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);
path(i,j)=path(i,k);
end
end
end
end
for i=1:n
D(i,i)=0;
path(i,i)=i;
end
关于path的说明:path(i,j)表示从i到j的最短路径中紧接着i后面的一个结点举例如下:无向图
由该图的带权邻接矩阵(边权矩阵)a为:
>> a=[0 3 5 inf 8 inf
3 0 2 5 inf 7
5 2 0 4 inf 3
inf 5 4 0 6 1
8 inf inf 6 0 2
inf 7 3 1 2 0]
a =
0 3 5 Inf 8 Inf
3 0 2 5 Inf 7
5 2 0 4 Inf 3
Inf 5 4 0 6 1
8 Inf Inf 6 0 2
Inf 7 3 1 2 0
然后将上述代码写入一个floyd1.m文件,在命令窗口中输入:>> [D,path]=floyd1(a);
>> D
D =
0 3 5 8 8 8
3 0 2 5 7 5
5 2 0 4 5 3
8 5 4 0 3 1
8 7 5 3 0 2
8 5 3 1 2 0
>> path
path =
1 2 3 2 5 3
1 2 3 4 3 3
1 2 3 4 6 6
2 2
3
4 6 6
1 6 6 6 5 6
3 3 3
4
5 6
解释:比如我们看到D(1,5)=8表示v1到到v5的距离是8,再查看具体路径,path(1,5)=5,表示v1到v5最短路径中紧接着v1的下一个顶点就是v5,说明边(v1,v5)就是最短路;
再如,D(1,6)=8,path(1,6)=3,path(3,6)=6,说明v1到v6的最短距离是8,最短路为v1->v3->v6。
从D(1,6)=8=5+3=D(1,3)+D(3,6)可以得到验证。