图论:最小树、最短路、最大流问题

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道路交通运输网络分析技术-道路运输系统工程

道路交通运输网络分析技术-道路运输系统工程

§ 6.1
如图6-2 a和图6-2 b
引言
§ 6.1
在生产实际中,我们要了 解某地区的公路交通状况, 要了解公路分布状况和公 路长度,还有与节点或枝 线(弧)相关的数量指标。
引言
§ 6.1
引言
网络,网络理论,网络分析技术
我们带有某种数量指 标的图称为网络图或 称网络
网络
撇开各种图的具体 内容来讨论这种由 点、线段构成的抽 象形式的图,从中 研究其一般规律。
( vi , v j )A


f ij
( vi ,v j ) A
f
ji
0
对于发点vs,记 对于收点vt,记
( vs ,v j )A

f sj
( v j ,vs )A
f
js
V( f )
( vt , v j )A

f tj
( v j ,vt )A
f
jt
V ( f )
11
• 定义每条边与顶点的顺序无关,边都没有方向的 图称为无向图
在无向图中,有(vi , v j ) (v j , vi ). • 如果边是用顶点的有序对来定义,即令其一个 顶点是始点,另一个顶点是终点,那么称该边 为有向边,全部由有向边构成的图称为有向图。 • 有向图中的边称为弧。 • 从有向图中 D (V , A)去掉所有弧上的箭头,就成为无向 图,称为D的基础图. • 图中既有边又有弧, 称为混合图.
水取暖点相互连通,但总的线路长度最短。试求
最短的管道铺设方案。这类问题在网络分析中称 为最小生成树问题。
1、树的定义 无圈的连通图称为树。我们用了T表示树,树中 的边称为树枝
2、树的性质

运筹学 第八章 图论 - 全

运筹学 第八章 图论 - 全

(a)明显为二部图,(b)也是二部图,但不明显,改画为(c) 时即可看出。
2017/7/13 11
图与网络的基本知识
次,奇点,偶点,孤立点 与某一个点vi相关联的边的数目称为 点vi的次(也叫做度),记作d(vi)。 右图中d(v1)=4,d(v3)=5,d(v5)=1。次 为奇数的点称作奇点,次为偶数的
2017/7/13
18
图与网络的基本知识
有向图 无向图
道路
回路


道路(边的方向一致)
2017/7/13 19
图与网络的基本知识
连通图
定义10 一个图中任意两点间至少有一条链相连,则称此图为 连通图。任何一个不连通图总可以分为若干个连通子图,每 一个称为原图的一个分图(连通分支)。
连通图
2017/7/13
边,对余下的图重复这个步骤,直至无圈为止。
2、避圈法:每次增加一条边,且与已有边不构成圈,直至恰 有n-1条边为止。
2017/7/13
24

例1、下图是某建筑物的平面图,要求在其内部从每一房间都能走到 别的所有的房间,问至少要在墙上开多少门? 试给出一个开门的方案。


Байду номын сангаас
三 八 一 四 二 五
七 八 九 六
无向图
2017/7/13
有向图
8
图与网络的基本知识
环, 多重边, 简单图 如果边e的两个端点相重,称该边为 环。如右图中边e1为环。如果两个点 之间边多于一条,称为多重边,如右
v2 e5
多重边
e2
e1 v1

e3 v3
e4
图中的e4和e5,对无环、无多重边的

数学建模-图论

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.

运筹学第八章--图与网络分析-胡运权

运筹学第八章--图与网络分析-胡运权
运筹学
赵明霞山西大学经济与管理学院
2
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念 树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
3
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
例8-9
28
基本步骤标号T(j)→P(j)

29
2017/10/26
30
最长路问题例8-10(7-9)设某台新设备的年效益及年均维修费、更新净费用如表。试确定今后5年内的更新策略,使总收益最大。
役龄项目
0
1
2
3
4
5
效益vk(t)
5
4.5
4
3.75
3
2.5
14
15
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
16
第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
图8-4中,(a)就是一个树,而(b)因为图中有圈所以就不是树, (c)因为不连通所以也不是树。
7
G=(V,E)关联边(m):ei端(顶)点(n):vi, vj点相邻(同一条边): v1, v3边相邻(同一个端点):e2, e3环:e1多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
9
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
10
次(d):结点的关联边数目d(v3)=4,偶点d(v2)=3,奇点d(v1)=4d(v4)=1,悬挂点e6, 悬挂边d(v5)=0,孤立点
(一)线性(整数)规划法

10.2_最小树问题

10.2_最小树问题

+50+60 = 290(米)
所以,排污管道最小建设
3
30
成本 = 290×500 = 145000 元 60
1
4
40
5
30 30
7 处理中心A
50
30 20
6
8
12
OR:SM
本章小结
树是图论中应用比较活跃的领域,在各个学科中都有广 泛的应用。
例如在一些地区之间架设电话线路或铺设铁路线,修公 路等施工方案的确定,都可以采用最小树的方法求得最 佳施工方案。
60
100
70
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2栋
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0
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0
表中空格表示由于特殊原因无法铺设管道。
10
OR:SM
三、最小树问题应用案例
树图:无圈的连通图称为树。
4
OR:SM
二、树及性质
性质1 如果树T的点数不小于2,那么至少有两个悬挂点。
性质2 如果一个图G具有n个顶点,那么图G是一个树的 充分必要条件是图G不含圈且恰有n-1条边。

运筹学第6章 图与网络

运筹学第6章 图与网络

也就是说| V1 |必为偶数。
定理6.2有学者也称作定理6.1的推论。根据定理6.2,握手定理也可以 表述为,在任何集体聚会中,握过奇次手的人数一定是偶数个。
12 该课件的所有权属于熊义杰
另外,现实中不存在面数为奇数且每个面的边数也是奇数的多面 体,如表面为正三角形的多面体有4个面,表面为正五边形的多面体有 12个面等等,也可以用这一定理予以证明。因为在任意的一个多面体 中, 当且仅当两个面有公共边时,相应的两顶点间才会有一条边,即 任意多面体中的一个边总关联着两个面。所以,以多面体的面数为顶
v j V2
(m为G中的边数)
因式中 2m 是偶数, d (v j ) 是偶数,所以 d (vi ) 也必为偶数
v j V2
vi V1
( 两个同奇同偶数的和差必为偶数 ), 同时,由于 d (vi ) 中的每个加数 d (vi )
均为奇数,因而 d (vi ) 为偶数就表明, d (vi ) 必然是偶数个加数的和 ,
图论、算法图论、极值图论、网络图论、代数图论、随机图论、 模糊图论、超图论等等。由于现代科技尤其是大型计算机的迅 猛发展,使图论的用武之地大大拓展,无论是数学、物理、化 学、天文、地理、生物等基础科学,还是信息、交通、战争、 经济乃至社会科学的众多问题.都可以应用图论方法子以解决。
1976年,世界上发生了不少大事,其中一件是美国数学家 Appel和Haken在Koch的协作之下,用计算机证明了图论难题— —四色猜想(4CC):任何地图,用四种颜色,可以把每国领土染 上一种颜色,并使相邻国家异色。4CC的提法和内容十分简朴, 以至于可以随便向一个人(哪怕他目不识丁)在几分钟之内讲清 楚。1852年英国的一个大学生格思里(Guthrie)向他的老师德·摩 根(De Morgan)请教这个问题,德·摩根是当时十分有名的数学家, 他不能判断这个猜想是否成立,于是这个问题很快有数学界流 传开来。1879年伦敦数学会会员Kemple声称,证明了4CC成立, 且发表了论文。10年后,Heawood指出了Kemple的证明中

利用LINGO建立最优化模型

利用LINGO建立最优化模型

利用LINGO建立最优化模型洪文1,朱云鹃1,金震1,王其文21(安徽大学商学院 合肥 230039)2(北京大学光华管理学院 北京 100871)摘 要:本文借助于最优化软件LINGO建立了最小树、最短路、最大流、最小费用流和货郎担问题的LINGO模型,并对模型中的难点给出了注释。

利用本文提供的模型,可以很容易地求出上述5个最优化问题的最优解。

关键词:最小树、最短路、最大流、最小费用流、货郎担问题、LINGO中图分类号:0211.6 文献标识码:A 文章编号:0 引言求解最小树、最短路、最大流、最小费用流和货郎担问题的方法虽然很多,但是利用最优化求解软件LINGO建立相应的模型来求解上述5个问题是一种新的尝试。

本文建立的模型有两个突出的特点。

第一个特点是模型的数据与公式完全分离,这样使得问题的求解变得特别方便(对于不同的问题只要更换数据即可)。

第二个特点是这五个模型都是利用最优化求解软件LINGO编写而成,可进行快速求解。

1 LINGO简介LINGO是一个简单而实用的最优化软件。

利用线性和非线性最优化的方法,LINGO可以用公式简明地表示复杂的规划问题,并可以快速地求出问题的最优解。

LINGO是由美国芝加哥LINDO系统公司研制。

该公司根据用户信息、线性和非线性规划的理论和方法及计算机发展的需要不断推出新的版本。

目前LINGO已成为世界上最为流行的最优化软件之一。

LINGO在我国已经有了相当多的用户。

它的主要特点是:1)LINGO含有一系列的接口函数。

这些接口函数可用在文本文件、电子表格和数据库中,可与外部的输入/输出源进行连接。

2)LINGO可以直接嵌入到Excel中,也可以将Excel嵌入到LINGO模型中。

这样就可以将数据与模型分离,使得模型的维护和调试变得非常容易。

3)LINGO使用Windows的窗口展开优化分析功能,使用对话框展示各种功能。

清晰、直观、易学易用。

4)LINGO具有强大的计算功能。

运筹学-图论

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

图论第二节

图论第二节

v3
6
5 7
v5
4 6 3 4
v3 v6 v1
5 1
5 7
v5
4 3 4
v1
5
1
v6
v2 v3
6
2 5 7
v4 v5
4 6 3 4
v2 v3 v6 v1
5 1
2
v4
5
v5
4 3 4
v1
5
1
7
v6
v2
2
v4
v2
2
v4
v3
6
5 7
v5
4 6 3 4
v3 v6 v1
5 1
5 7
v5
4 3 4
v1
5
1
v6
l
∑ (n
i=1
i
− 1) = n − l < n − 1
与已知矛盾。所以 为连通图 为连通图。 与已知矛盾。所以T为连通图。 )、(4) ( )、( )、(5) ( )、 (3)→(4)、( )→(5)、( )→(6)、 ) ( )、( 及(6)→(1)的证明略。 ) ( )的证明略。
二、图的支撑树 定义2 设图T=[V,E’]是图 (V,E)的支撑 是图G=( , ) 定义 设图 , 是图 子图,如果T是一个树 则称T是 的一个支撑树 是一个树, 的一个支撑树。 子图,如果 是一个树,则称 是G的一个支撑树。
(一)破圈法
(二)避圈法 在图中任取一条边e 找一条与e 不构成圈的边e 在图中任取一条边 1,找一条与 1不构成圈的边 2, 再找一条与{e 不构成圈的边e 一般设已有{e 再找一条与 1,e2}不构成圈的边 3。一般设已有 1, 不构成圈的边 , ,找一条与 , 中任何一些边 e2,…,ek},找一条与{e1,e2,…,ek}中任何一些边 不构成圈的边e 重复这个过程, 不构成圈的边 k+1,重复这个过程,直到不能进行为 止。

树与最短路

树与最短路

例 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河把该城分成两部分 一个城市 , Pregei 河把该城分成两部分 , 河把该城分成两部分, 河中有两个小岛,十八世纪时, 河中有两个小岛,十八世纪时,河两边 及小岛之间共有七座桥, 及小岛之间共有七座桥,当时人们提出 这样的问题:有没有办法从某处( 这样的问题 : 有没有办法从某处 ( 如 A ) 出发, 出发,经过各桥一次且仅一次最后回到 原地呢? 原地呢?
定义(最小树) 定义(最小树) 在赋权图G 在赋权图G中,一棵生成树所有树柱上权 的和,称为生成树的权。 的和,称为生成树的权。具有最小权的 生成树,称为最优树(或最小树)。 生成树,称为最优树(或最小树)。 最小树在优化电力网,电话网,水渠灌 最小树在优化电力网,电话网, 溉网等方面有很大的实用意义! 溉网等方面有很大的实用意义! 求最小树的方法有破圈法 避圈法。 求最小树的方法有破圈法和避圈法。 破圈法和

23 v6 28 v5
v1 1
v2 20 4 v7 9 25 17 16 v4 15 v3
36
3
破圈法
v1 23 v6 28 v5 36 25 1
v2 20 4 v7 9 16 17 v4 v3 15
3
v1 23 v6 28 v5 25 1
v2 20 4 v7 9 16 17 v4 v3 15
• 木器厂有六个车间,办事员经常要 木器厂有六个车间, 到各个车间了解生产进度。 到各个车间了解生产进度。从办公 室到各车间的路线由图1给出。 室到各车间的路线由图1给出。
找出点1(办公室)到其它各点(车间) 找出点1(办公室)到其它各点(车间)的最短路 1(办公室

图论经典问题

图论经典问题

图 论哥尼斯堡七桥问题:图论发源于18世纪普鲁士的哥尼斯堡。

普雷格河流经这个城市,河中有两个小岛,河上有七座桥,连接两岛及两岸。

如图所示,当时城里居民热衷于讨论这样一个问题:一个人能否走过这七座桥,且每座桥只经过一次,最后仍回到出发点。

将上面问题中的两座小岛以及两岸用点表示,七座桥用线(称为边)表示,得到下图:于是,上述问题也可叙述为:寻找从图中的任意一个点出发,经过所有的边一次且仅一次并回到出发点的路线。

注意:在上面的图中,我们只关心点之间是否有边相连,而不关心点的具体位置,边的形状以及长度。

一、基本概念:图:由若干个点和连接这些点中的某些“点对”的连线所组成的图形。

顶点:上图中的A ,B,C,D .常用表示。

n 21 v , , v , v 边:两点间的连线。

记为(A,B),(B,C).常用表示。

m 21e , , e , e次:一个点所连的边数。

定点v的次记为d(v).图的常用记号:G=(V,E),其中,}{v V i =,}{e E i =子图:图G的部分点和部分边构成的图,成为其子图。

路:图G中的点边交错序列,若每条边都是其前后两点的关联边,则称该点边序列为图G的一条链。

圈(回路):一条路中所含边点均不相同,且起点和终点是同一点,则称该路为圈(回路)。

有向图:,其中(,)G N A =12{,,,}k N n n n = 称为的顶点集合,A a 称为G 的弧集合。

G {(,)ij i j }n n ==若,则称为的前驱, 为n 的后继。

(,)ij i j a n n =i n j n j n i 赋权图(网络):设是一个图,若对G 的每一条边(弧)都赋予一个实数,称为边的权,。

记为。

G (,,)G N E W =两个结论:1、图中所有顶点度数之和等于边数的二倍; 2、图中奇点个数必为偶数。

二、图的计算机存储:1. 关联矩阵简单图:,对应(,)G N E =N E ×阶矩阵()ik B b =10ik i k b ⎧=⎨⎩点与边关联否则简单有向图:,对应(,)G N A =N A ×阶矩阵()ik B b =110ik ik ik a i b a i ⎧⎪=−⎨⎪⎩弧以点为尾弧以点为头否则2. 邻接矩阵简单图:,对应(,)G N E =N N ×阶矩阵()ij A a =10ij i j a ⎧=⎨⎩点与点邻接否则简单有向图:,对应(,)G N A =N N ×阶矩阵()ij A a =10ij i ja ⎧=⎨⎩有弧从连向否则5v 34v01010110100101011110101000110111101065432166654321⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=×v v v v v v A v v v v v v3. 权矩阵:简单图:,对应(,)G N E =N N ×阶矩阵()ij A a =ij ij i j a ω⎧=⎨∞⎩点与点邻接否则123456781234567802130654.5061002907250473080 v v v v v v v v v v v v v v v v 48∞∞∞∞⎡⎤⎢⎥∞∞∞∞∞⎢⎥⎢⎥∞∞∞∞∞⎢⎥∞∞∞∞∞⎢⎥⎢⎥∞∞∞∞⎢⎥∞∞∞∞⎢⎥⎢⎥∞∞∞∞⎢⎥∞∞∞∞∞∞⎢⎥⎣⎦三、图的应用:例:如图,用点代表7个村庄,边上的权代表村庄之间的路长,现在要在这7个村庄中布电话线,如何布线,使材料最省?分析:需要将图中的边进行删减,使得最终留下的图仍然连通,并且使总的权值最小。

运筹学-13图论概念及最小树

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。

利用图论解决优化问题

利用图论解决优化问题

利用图论解决优化问题
图论是一种数学领域,研究的对象是图。

图是由节点和边构成的一种数学结构,可以用来描述不同事物之间的关系。

在实际应用中,图论被广泛应用于解决各种优化问题。

一、最短路径问题
最短路径问题是图论中的经典问题之一。

通过图论的方法,可以很容易地找到两个节点之间最短路径的长度。

这在现实生活中经常用于规划交通路线、通讯网络等方面。

二、最小生成树问题
最小生成树问题是指在一个连通加权图中找到一个权值最小的生成树。

利用图论的方法,可以高效解决这个问题,从而在一些应用中节省资源和成本。

三、网络流问题
网络流问题是指在网络中找到从源点到汇点的最大流量。

通过图论中流网络的模型,可以有效地解决网络流问题,这在交通调度、物流运输等领域有着重要的应用。

四、最大匹配问题
最大匹配问题是指在一个二分图中找到最大的匹配数。

图论提供了有效的算法来解决最大匹配问题,这在稳定婚姻问题、任务分配等方面有着广泛应用。

五、旅行商问题
旅行商问题是一个著名的优化问题,即求解访问所有节点一次并回到起点的最短路径。

通过图论的技术,可以找到最优解,帮助旅行商节省时间和成本。

总的来说,图论在解决优化问题方面有着重要的作用。

通过构建合适的图模型,并应用相关算法,可以高效地解决各种优化问题,为现实生活中的决策提供科学依据。

希望未来能有更多的研究和应用将图论与优化问题相结合,为人类社会的发展贡献力量。

python图论包networks(最短路,最小生成树带包)

python图论包networks(最短路,最小生成树带包)

python图论包networks(最短路,最⼩⽣成树带包)官⽅⽂档:最短路和最⼩⽣成树:import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltG = nx.Graph()#G.add_node(1) #添加⼀个节点1#G.add_edge(2,3,10) #添加⼀条边2-3(隐含着添加了两个节点2、3)#G.add_edge(3,2) #对于⽆向图,边3-2与边2-3被认为是⼀条边#G.add_weighted_edges_from([(1,2,8)])#G.add_weighted_edges_from([(1,3,10)])#G.add_weighted_edges_from([(2,3,6)])G.add_edge('A', 'B', weight=4)G.add_edge('B', 'D', weight=2)G.add_edge('A', 'C', weight=3)G.add_edge('C', 'D', weight=5)G.add_edge('A', 'D', weight=6)G.add_edge('C', 'F', weight=7)G.add_edge('A', 'G', weight=1)G.add_edge('H', 'B', weight=2)for u,v,d in G.edges(data=True):print(u,v,d['weight'])edge_labels=dict([((u,v,),d['weight']) for u,v,d in G.edges(data=True)])#fixed_position = {'A':[ 1., 2.],# 'B': [ 1., 0.],# 'D': [ 5., 5.],# 'C': [ 0.,6.]}#每个点在坐标轴中的位置#pos=nx.spring_layout(G,pos = fixed_position)#获取结点的位置,每次点的位置都是随机的pos = nx.spring_layout(G) #也可以不固定点nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,edge_labels=edge_labels,font_size=14)#绘制图中边的权重print(edge_labels)print("nodes:", G.nodes()) #输出全部的节点: [1, 2, 3]print("edges:", G.edges()) #输出全部的边:[(2, 3)]print("number of edges:", G.number_of_edges()) #输出边的数量nx.draw_networkx(G,pos,node_size=400)plt.savefig("wuxiangtu.png")plt.show()# ⽣成邻接矩阵mat = nx.to_numpy_matrix(G)print(mat)# 计算两点间的最短路# dijkstra_pathprint('dijkstra⽅法寻找最短路径:')path=nx.dijkstra_path(G, source='H', target='F')print('节点H到F的路径:', path)print('dijkstra⽅法寻找最短距离:')distance=nx.dijkstra_path_length(G, source='H', target='F')print('节点H到F的距离为:', distance)# ⼀点到所有点的最短路p=nx.shortest_path(G,source='H') # target not specifiedd=nx.shortest_path_length(G,source='H')for node in G.nodes():print("H 到",node,"的最短路径为:",p[node])print("H 到",node,"的最短距离为:",d[node])# 所有点到⼀点的最短距离p=nx.shortest_path(G,target='H') # target not specifiedd=nx.shortest_path_length(G,target='H')for node in G.nodes():print(node,"到 H 的最短路径为:",p[node])print(node,"到 H 的最短距离为:",d[node])# 任意两点间的最短距离p=nx.shortest_path_length(G)p=dict(p)d=nx.shortest_path_length(G)d=dict(d)for node1 in G.nodes():for node2 in G.nodes():print(node1,"到",node2,"的最短距离为:",d[node1][node2])# 最⼩⽣成树T=nx.minimum_spanning_tree(G) # 边有权重print(sorted(T.edges(data=True)))mst=nx.minimum_spanning_edges(G,data=False) # a generator of MST edges edgelist=list(mst) # make a list of the edgesprint(sorted(edgelist))# 使⽤A *算法的最短路径和路径长度p=nx.astar_path(G, source='H', target='F')print('节点H到F的路径:', path)d=nx.astar_path_length(G, source='H', target='F')print('节点H到F的距离为:', distance)# 找回路hl = nx.algorithms.find_cycle(G)print(hl)# ⼆分图匹配G = plete_bipartite_graph(2, 3)nx.draw_networkx(G)left, right = nx.bipartite.sets(G)list(left) #[0, 1]list(right) #[2, 3, 4]p = nx.bipartite.maximum_matching(G)print("输出匹配:",p)# 最⼤流# graph's maximum flow# flow is computed between vertex 0 and vertex n-1# expected input format:# n# m#g = nx.DiGraph()#n, m = int(input()), int(input())#for i in range(n):# g.add_node(i)#for _ in range(m):# a, b, c = [ int(i) for i in input().split(' ') ]# g.add_edge(a, b, capacity=c)#max_flow = nx.algorithms.flow.maxflow.maximum_flow(g, 0, n-1)[0]#print(max_flow)g = nx.DiGraph()n, m = 4, 5for i in range(n):g.add_node(i)edge=["0 1 3","1 3 2","0 2 2","2 3 3","0 3 1"]for x in edge:a, b, c = [ int(i) for i in x.split('') ]g.add_edge(a, b, capacity=c)nx.draw(g)max_flow = nx.algorithms.flow.maxflow.maximum_flow(g, 0, n-1)[0]print(max_flow)。

西交《运筹学》重要知识点解析和例题分析第六部分

西交《运筹学》重要知识点解析和例题分析第六部分

《运筹学》重要知识点解析和例题分析第六部分一.图的基本概念 定义一个图G 是指一个二元组(V(G),E(G)).即图是由点及点之间的联线所组成。

其中: 1)图中的点称为图的顶点(vertex).记为:v2)图中的连线称为图的边(edge).记为:,i j e v v ⎡⎤=⎣⎦.,i j v v 是边 e 的端点。

3)图中带箭头的连线称为图的弧(arc).记为:(),i j a v v =.,i j v v 是弧 a 的端点。

—— 要研究某些对象间的二元关系时.就可以借助于图进行研究 分类▪ 无向图:点集V 和边集E 构成的图称为无向图(undirected graph).记为: G(V.E)—— 若这种二元关系是对称的.则可以用无向图进行研究▪ 有向图:点集V 和弧集A 构成的图称为有向图(directed graph) .记为:D(V.A)—— 若这种二元关系是非对称的.则可以用有向图进行研究▪ 有限图: 若一个图的顶点集和边集都是有限集.则称为有限图.只有一个顶点的图称为平凡图.其他的所有图都称为非平凡图.图的特点:1 图反映对象之间关系的一种工具.与几何图形不同。

2 图中任何两条边只可能在顶点交叉.在别的地方是立体交叉.不是图的顶点。

3 图的连线不用按比例画.线段不代表真正的长度.点和线的位置有任意性。

4 图的表示不唯一。

如:以下两个图都可以描述“七桥问题”。

点(vertex)的概念1 端点:若e =[u.v] ∈E.则称u.v 是 e 的端点。

2 点的次:以点 v 为端点的边的个数称为点 v 的次.记为:()d v 。

在无向图G 中.与顶点v 关联的边的数目(环算两次),称为顶点v 的度或次数.记为()d v 或 dG(v).在有向图中.从顶点v 引出的边的数目称为顶点v 的出度.记为d+(v).从顶点v 引入的边的数目称为v 的入度.记为d -(v). 称()d v = d+(v)+d -(v)为顶点v 的度或次数. 3 奇点:次为奇数的点。

运筹学第十章

运筹学第十章

2.最小生成树 对于无向图G= G=( ),保留 中所有点, 保留G 对于无向图G=(V,E),保留G中所有点,而删掉 的边或保留一部分G的边,所获得图,称为G G的边或保留一部分G的边,所获得图,称为G的生 成子图. 成子图.
v3 v2 v1 v9 v10 v5 v6 v8 (a) v2 v1 v9 v10 v5 v6 v8 (c) v7 v7 v4 v1 v9 v10 v3 v4 v3 v2 v5 v6 v8 (b) v7 v4
关联边:与同一顶点相连的边, 关联边:与同一顶点相连的边, 称为该点的关联边 相邻点:一条边的两个顶点, 相邻点:一条边的两个顶点,称 为相邻点. 为相邻点. 环:两个顶点相同的边称为环 v1 多重边:两顶点间边的个数≥ 多重边:两顶点间边的个数≥2, 叫多重边. 叫多重边. 一个顶点v 次:一个顶点v具有关联边的总数 e3 称为该顶点的次,记作d 称为该顶点的次,记作d(v). 悬挂点:次为1的顶点称为悬挂点. 悬挂点:次为1的顶点称为悬挂点. 孤立点:次为0的顶点称为孤立点. 孤立点:次为0的顶点称为孤立点. v3 简单图:无环, 简单图:无环,无多重边的图称 e6 为简单图. 为简单图.
一,求解最短路的Dijkstra算法 注意:Dijkstra算法只适用每条弧的赋权数都大 注意:Dijkstra算法只适用每条弧的赋权数都大 于等于零的情况. 于等于零的情况. Dijkstra算法又称为双标号法 所谓"双标号" 算法又称为双标号法, Dijkstra算法又称为双标号法,所谓"双标号", 也就是对图中点vj赋予两个标号(lj,kj), vj赋予两个标号 ),第 也就是对图中点vj赋予两个标号(lj,kj),第 一个标号lj表示vs vj的最短路长度 lj表示vs到 的最短路长度, 一个标号lj表示vs到vj的最短路长度,第二个标 kj表示在vs至vj的最短路上vj前面一个邻点的 表示在vs 的最短路上vj 号kj表示在vs至vj的最短路上vj前面一个邻点的 下标,这样从始点到终点逐次标号, 下标,这样从始点到终点逐次标号,最后可得最 短路长,再由终点顺着第二标号, 短路长,再由终点顺着第二标号,即可得最短路 径.

运筹学第十章 图论与网络优化

运筹学第十章 图论与网络优化

平面图
一个图称为平面图,如它有一个平面图形,使得 边与边仅在顶点相交。下图就是一个平面图:
v1
e2
v3
非平面图
e3
e1
v2
e4 e5
e6
v4
环、多重边
端点重合为一点的边称为环。 连接同一对顶点的多条边称为多重边。
v1
e1
e3
e2
v2
e4
v3
e5
简单图
一个图称为简单图,如果它既没有环也没有多重边.
含有多重边的图称为多重图.
我们只讨论有限简单图,
v1
e2
v2
即顶点集与边集都是有限的图。
只有一个顶点的图称为平凡图; e5
e7
e3
边集是空集的图称为空图。
v4
e4
v3
完全图K n
完全图是每一对不同顶点都恰有一边的简单图; 具有 n 个顶点的完全图记为K n.
|
E(Kn )
|
Cn2
n
2
n(n 1) 2
连通性
图G称为连通的,如果G的任意两个顶点u 和 v 中存在一条(u,v)路。
一个连通图称为一个连通分支。 不连通图(分离图)至少有两个连通分支。
用w 表示G的连通分支数。 割边:删除掉这条边后图G不连通。 割点:删除掉这个点后图G不连通。 割集:删除掉连通图中的若干条必要的边后,使 得图不连通,则这些边的集合称为图的一个割集.
图论(Graph Theory)是运筹学中的一个重要分支, 主要研究具有某种二元关系的离散系统的组合结构 和性质。
随着电子计算机的蓬勃发展,图论不仅得到了迅速 发展,而且应用非常广泛。它直观清晰,使用方便, 易于掌握。

运筹学图与网络分析

运筹学图与网络分析

23
1
4
v7
v6
9
v3
3
v5
17
v4
总造价=1+4+9+3+17+23=57
避圈法:开始选一条权最小的边,以后每一步中, 总从未被选取的边中选一条权尽可能小,且与已选 边不构成圈的边。
v2
1
3
5
2
v4
v1
2
4
v3 1
v5
3
某六个城市之间的道路网如图 所示,要求沿着已知长 度的道路联结六个城市的电话线网,使电话线的总长度 最短。
图与网络分析
(Graph Theory and Network Analysis)
图与网络的基本知识 树及最小树问题 最短路问题 最大流问题
哥尼斯堡七桥问题
哥尼斯堡(现名加里宁格勒)是欧洲一个城 市,Pregei河把该城分成两部分,河中有两个小 岛,十八世纪时,河两边及小岛之间共有七座桥, 当时人们提出这样的问题: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?
7 6
1 2
3
5
4
7 6
1 2
3
5
4
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1 2
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3
5
4
得出第二次就座方案是(1,3,5,7, 2,4,6,1),那么第三次就座方案就不 允许这些顶点之间继续相邻,只能从图中 删去这些边。

图论教案

图论教案

第六章图论(Graph Theory)◎知识目标:掌握图的方法与原理;图的基本概念;最小树、最短路、最大流的概念、计算与应用;了解中国邮路问题与解法。

◎能力目标:通过学习,使学生掌握图的方法与原理,提高分析问题和解决问题的能力。

◎本章重点:最小树、最短路、最大流的计算与应用◎本章难点:最短路的应用、最大流的计算引例:哥尼斯堡七桥问题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(如图)。

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?欧拉于1736年研究并解决了此问题,他把问题归结为如下右图的“一笔画”问题,证明上述走法是不可能的。

有关图论研究的热点问题。

18世纪初普鲁士的柯尼斯堡,普雷格尔河流经此镇,奈发夫岛位于河中,共有7座桥横跨河上,把全镇连接起来。

当地居民热衷于一个难题:是否存在一条路线,可不重复地走遍七座桥。

这就是哥尼斯堡七桥问题。

L.欧拉用点表示岛和陆地,两点之间的连线表示连接它们的桥,将河流、小岛和桥简化为一个网络,把七桥问题化成判断连通网络能否一笔画的问题。

他不仅解决了此问题,且给出了连通网络可一笔画的充要条件是它们是连通的,且奇顶点(通过此点弧的条数是奇数)的个数为0或2。

当Euler在1736年访问Konigsberg, Prussia(now Kaliningrad Russia)时,他发现当地的市民正从事一项非常有趣的消遣活动。

Konigsberg城中有一条名叫Preg el的河流横经其中,这项有趣的消遣活动是在星期六作一次走过所有七座桥的散步,每座桥只能经过一次而且起点与终点必须是同一地点。

Euler把每一块陆地考虑成一个点,连接两块陆地的桥以线表示。

后来推论出此种走法是不可能的。

他的论点是这样的,除了起点以外,每一次当一个人由一座桥进入一块陆地(或点)时,他(或她)同时也由另一座桥离开此点。

所以每行经一点时,计算两座桥(或线),从起点离开的线与最後回到始点的线亦计算两座桥,因此每一个陆地与其他陆地连接的桥数必为偶数。

最小树最短路与最大流问题

最小树最短路与最大流问题

最小树、最短路与最大流问题最小树与最短路问题的运算程序是Network Modeling(网络模型),最小部分树选择Minimal Spanning Tree ,最短路选择Shortest Path Problem,最大流问题选择Maximal Flow Problem。

1、如图4-1所示,(1)求解最小部分树问题,(2)分别求v1到v7和v2到v6的最短路及最短路长。

(1)进入图4-2所示界面,选择Minimal Spanning Tree,,输入节点数7。

对照图4-1输入表4-1所示的数据。

两点间的权数只输入一次(上三角)。

图4-1图4-2表4-1点击菜单栏Solve and Analyze,输出表4-2最小树结果,最小树长为15。

点击菜单栏Results →Graphic Solution,,显示最小部分树形,见图4-3。

表4-2图4-3(2)进入图4-2所示界面,选择Shortest Path Problem,如果是有向图就按弧的方向输数据,本例是无向图,每一条边必须输入两次,无向边变为两条方向相反的弧,见表4-3。

点击Solve and Analyze后系统提示用户选择图的起点和终点,系统默认从第一个点到最后一个点,用户选择后系统不仅输出v1到v7路径和路长,还显示了v1到各点的最短路长12,见表4-4。

点击Result→Graphic Solution,显示v1到各点的最短路线图4-4。

同理,选择v2到v6得到最短路长为6,路径为v2→v3→v6。

表4-3表4-4图4-42、用WinQSB软件求解例7.15。

进入图4-2所示界面,选择Maximal Flow Problem。

输入节点数6,输入表4-5所示的数据,输入弧容量即可。

表4-5点击Solve and Analyze后系统提示用户选择图的起点和终点,系统默认从第一个点到最后一个点,用户选择后系统不仅输出v0到v5路径和流量,还显示了最大流量18,见表4-6。

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2020/2/29
标号法步骤:
1. 给v 标号[0,v ];
1
1
2.
把顶点集V
分为互补的两部分VV
1 1
: 已标号点集, : 未标号点集;
3. 考虑所有这样的边[v ,v ],其中v V ,v V ,
1
1
挑选其中与v 距最短(min d c )的v 进行标号。 1
4. 重复3,直至终点(本例即v )标上号[d ,v ],则
例 2 求如图网络的最小部分树。
v2
2
27
v1
5 v3
5
v6
5
v7
1 3
3
1
7
v4 5
v5
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避圈法是一种选边的过程,其步骤如下:
1. 从网络D中任选一点vi,找出与vi相关联的
权最小的边[vi,vj],得第二个顶点vj;
2. 把顶点集V分为互补的两部分V1, V1 ,其中
V ,与已选边相关联的点集,
i s i s,t
(平衡条件)

v ( f ), i t
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3. 基本概念与定理
饱和弧:f c (1) 弧按流量分为未饱和弧:f c
零流弧:f 0
如:在前面例举的网络流问题中,若已给定一个可行流 (如括号中后一个数字所示),请指出相应的弧的类型。

一条可增值链。
v2 (4,3) v4
(3,3)
(5,3)
vs
(1,1)(1,1)(3,0)
vt
(5,1)
(2,1)
v1 (2,2) v3
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(3) 截集与截量
截集(割集):将V分为二非空互补集V 与V ,
1
1
使v V ,v V 。称弧集( v ,v )v V ,v V
v2
4
例如:

vs
1
1
v4 5
3
vt
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5
2
v1
2 v3
2. 数学模型
问题:最大流问题的决策变量、目标函数、约束条件各是什么?
决策变量:各弧(v ,v )上的流量f ,
目标函数:Maxv v ( f )
0 f c
(容量约束)

约束条件:
f
f
v ( f ), 0,
1
1
1
1
为D的一个截集,记为(V ,V )。
1
1
截量:截集上的容量和,记为 C(V ,V )。
例4 对于下图,若V1={vs,v1},请指出相应的截
集与截量。
v2 (4,3) v4
(3,3)
(5,3)
vs
(1,1)(1,1)(3,0)
vt
(5,1)
(2,1)
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v1 (2,2) v3
例4 对于下图,若V1={vs,v1},请指出相应的截
v(f) f(V ,V ) f(V ,V ) C(V ,V )
A
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C
5 8
10
9
5
8
7
3
B6
9
E 3
F
2
4
D
二. 最短路问题
1. 问题:求网络D中一定点v1到其它点的最短路。 例3 求如图网络中v1至v7的最短路,图中数字
为两点间距离。
v2
2
27
v1
5 v3
5
v6
5
v7
1 3
3
1
7
v4 5
v5
2. 方法:标号法(Dijkstra,1959)
给每点vj标号[dj,vi],其中dj为v1至vj的最短距,vi为 最短路上的前一点。
试用网络分析中求最短路的方法确定公司可采用 的最优策略。
方法:以年号作顶点绘图,连线表示连续使用期间,以
费用作路长。
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三. 最大流问题
1. 问题 已知网络D=(V,A,C),其中V为顶点
集,A为弧集,C={cij}为容量集, cij 为弧(vi,vj ) 上的容量。现D上要通过一个流f={fij},其中fij 为弧 (vi,vj )上的流量。问应如何安排流量fij可使D上 通过的总流量v最大?
最短距为13; 最短路为v1-v2-v3-v5-v6-v7。
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最短路问题的应用例子
某汽车公司正在制订5年内购买汽车的计划。
下面给出一辆新汽车的价格以及一辆汽车的使用
维修费用(万元):
年号 1
23
45
价格 2 2.1 2.3 2.4 2.6
汽车使用年龄 0–1 1–2 2–3 3–4 4–5 维修费用 0.7 1.1 1.5 2 2.5
最小权和为14。
思考:破圈法是怎样做的呢? ——见圈就破,去掉其中权最大的。
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最小部分树问题的应用例子
已知有A、B、C、D、E、F六个城镇间的道路网络 如图,现要在六个城镇间架设通讯网络(均沿道路架 设),每段道路上的架设费用如图。求能保证各城镇均 能通话且总架设费用最少的架设方案。
集与截量。
v2 (4,3) v4
(3,3)
(5,3)
vs
(1,1)(1,1)(3,0)
vt
(5,1)
(2,1)
v1 (2,2) v3
解:(V ,V )( v ,v ),(v ,v ),
C(V ,V ) 3 2 5
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(4) 流量与截量的关系
截集上的流量和
相应于截 集的反向 弧上流量和
第二节 网络分析
网络——赋权图,记D=(V,E,C),其中C={c1,…,cn}, ci为边ei上的权(设ci 0)。
网络分析主要内容——最小部分树、最短路、最大流。
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一. 最小部分(支撑)树问题
问题:求网络D的部分树,使其权和最小。 方法:避圈法(Kruskal,1956)、破圈法(管梅谷,1975)。
V
1
,不与已选边相关联的点集;
1
3. 考虑所有这样的边[v ,v ],其中v V 1,v V 1,挑选 其中权最小的;
4. 重复3,直至全部顶点属于 V 1(即V 1 )。
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用避圈法解例2
v2
2
27
v1•
5 v3
5
v6
5
v7
1 3
3
1
7
v4 5
v5
最小部分树如图上红线所示;
7
7
d 即最短距,反向追踪可求出最短路。 7
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用标号法解例3
其中2=min{0+2,0+5,0+3}
[2,v2v1]
[0,v1v1]
2
27
5 v3
5
1[4,v2] 3
3
[8,v6v5] 5
1
7
[3,v4v1] 5 [7v,5 v3]
[13,v6] v7
其中3=min{0+3,0+5,2+2,2+7}
v2 (4,3) v4
(3,3)
(5,3)
vs
(1,1)(1,1)(3,0)
vt
(5,1)
(2,1)
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v1 (2,2) v3
(2)可增值链(增广链)
D中由v
至v
的链,记


:中的正向弧集, :中的反向弧集

中弧皆未饱
,则称为D中关于可行流f
中弧皆非零
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