运用图论理论优化运输方案毕业论文
图论论文
课程名称图论入门论文题目图论在物流物配送上的应用指导教师刘颖学院管理学院姓名郭凤午学号2011030284图论在物流货物配送中的应用摘要:最短路径问题对于节约人们的时间成本具有重要意义。
最短路问题是图论理论的一个经典问题。
寻找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。
最短路不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其它的度量,如时间、费用、线路容量等。
它可被用来解决厂区布局、管路铺设、线路安装等实际问题。
本文介绍了图论的起源和发展、最短路径问题及其算法,并应用图论最短路径问题的分析方法解决物流货物配送中问题。
1 引言数学是一门古老的学科,它已经有了几千年的历史。
然而,图论作为数学的一个分支,却只有200多年的历史,但是其发展十分迅速。
图论是以图为研究对象,图形中我们用点表示对象,两点之间的连线表示对象之间的某种特定的关系。
事实上,任何一个包含了某种二元关系的系统都可以用图形来模拟,而且它具有形象直观的特点,在图中点的位置和线的长短曲直无关紧要[1]。
图论的发展大力地推进了科学文明的进步,解决了很多实际应用问题。
图论是数学领域中发展最快的分支之一,它以图为研究对象。
图论中的图是有若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用来代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。
图论本身是应用数学的一部分,因此,历史上图论曾经被好多位数学家各自独立的建立过。
关于图论的文字记载最早出现在欧拉1736年的论文中,他所考虑的原始问题有很强的实际背景。
数学史上著名的七桥问题欧拉只用了一步就证明了不重复地通过7座桥的路线是根本不存在的!这是拓扑学研究的先声。
图的染色问题一直是图论研究的焦点问题。
数学家赫伍德成功地运用肯普的方法证明了五色定理,即一张地图能够用五种或者更少的颜色染色。
美国伊利诺斯大学的黑肯和阿佩尔,经过四年的艰苦工作.终于完成了四色猜想的证明。
图论论文
图论期末论文论文题目:基于交通咨询系统的最短路径算法与实现学生姓名:学号:专业:指导教师:完成日期:2015年 12月 12日基于交通系统的最短路径算法与实现摘要目前在交通咨询领域,最短路径算法的研究和应用越来越多,其中最短路径算法的效率问题是普遍关注并且在实际应用中迫切需要解决的问题。
随着现代生活节奏的加快,以及城市汽车数量的不断增加,交通网络也越来越发达,在交通工具和交通方式不断更新的今天,人们在旅游、出差或者其他出行时,不仅会关心费用问题,而且对里程和所需要的时间等问题也特别感兴趣。
为了能够更方便人们的出行,我们就应该以最短路径问题建立一个交通咨询系统。
这样的一个交通系统可以回答人们提出的有关交通的所有问题,比如任意一个城市到其他城市的最短路径,或者任意两个城市之间的最短路径问题。
本文通过对最短路径算法的分析,研究和实现,即经典的Dijkstra算法。
讨论了算法的思想、原理、实现方法、数据结构还有算法描述。
针对现代交通网络现状特点,分析和研究适合道路的经典最短路径算法,探讨了在交通网络路线优化过程中需要特别处理的几个问题,并在理论上给出相应的合理的解决方案。
关键词:交通咨询最短路径Dijkstra算法引言最短路径问题一直在计算机科学、交通工程学、地理信息系统、运筹学等学科中是一个研究的热点,它不仅是资源分配问题解决的基础,更是线路选择问题解决的基础,特别是在地图、车辆调度以及路由选择方面有着广泛的应用。
最短路径问题最直接的应用当数在地理信息领域中,例如:GIS网络分析、城市规划、电子导航等等。
在交通咨询方面,寻找交通网路中两个城市之间最短的行车路线就是最短路径问题的一个典型的例子。
随着交通网络越来越发达,人们在旅游、出差或者其他出行时,不仅会关心费用问题,而且对里程和所需要的时间等问题也特别感兴趣。
为了能够更方便人们的出行,我们就应该以最短路径问题建立一个交通咨询系统。
这样的一个交通系统可以回答人们提出的有关交通的所有问题,比如任意一个城市到其他城市的最短路径,或者任意两个城市之间的最短路径问题。
物流企业提升运输效率的优化措施方案
物流企业提升运输效率的优化措施方案第一章:概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 目标设定 (3)第二章:运输现状分析 (3)2.1 运输流程分析 (3)2.2 运输效率问题诊断 (4)第三章:运输设备优化 (4)3.1 设备选型 (4)3.1.1 选型原则 (4)3.1.2 设备选型方法 (5)3.1.3 设备选型实例 (5)3.2 设备维护 (5)3.2.1 维护原则 (5)3.2.2 维护内容 (5)3.2.3 维护实施 (6)第四章:信息技术应用 (6)4.1 信息平台建设 (6)4.2 数据分析应用 (6)第五章:运输线路优化 (7)5.1 线路规划 (7)5.1.1 线路规划原则 (7)5.1.2 线路规划方法 (7)5.1.3 线路规划流程 (7)5.2 货物配载 (8)5.2.1 货物配载原则 (8)5.2.2 货物配载方法 (8)5.2.3 货物配载流程 (8)第六章:人力资源管理 (8)6.1 员工培训 (8)6.1.1 培训体系构建 (8)6.1.2 新员工入职培训 (8)6.1.3 在职员工提升培训 (9)6.1.4 专项技能培训 (9)6.2 绩效考核 (9)6.2.1 绩效考核体系构建 (9)6.2.2 绩效考核实施 (10)第七章:仓储管理优化 (10)7.1 仓储布局 (10)7.1.1 布局原则 (10)7.1.2 布局策略 (10)7.2 库存控制 (10)7.2.1 库存控制目标 (11)7.2.2 库存控制方法 (11)7.2.3 库存控制技术 (11)第八章:安全管理 (11)8.1 安全制度 (11)8.1.1 安全管理体系的构建 (11)8.1.2 安全责任的落实 (12)8.1.3 安全监管与检查 (12)8.2 应急预案 (12)8.2.1 应急预案的制定 (12)8.2.2 应急预案的培训与演练 (12)8.2.3 应急预案的修订与更新 (12)第九章:客户服务优化 (12)9.1 服务质量提升 (13)9.1.1 建立完善的服务标准体系 (13)9.1.2 提高员工服务意识与技能 (13)9.1.3 优化服务流程 (13)9.1.4 强化售后服务 (13)9.2 客户满意度调查 (13)9.2.1 制定满意度调查方案 (13)9.2.2 实施满意度调查 (13)9.2.3 分析调查结果 (13)9.2.4 制定改进措施 (13)9.2.5 持续跟踪与改进 (13)第十章:持续改进 (14)10.1 改进机制 (14)10.1.1 建立健全内部管理制度 (14)10.1.2 创新运输模式 (14)10.1.3 加强供应链协同 (14)10.2 监控与评估 (14)10.2.1 设立监控指标 (14)10.2.2 实施定期评估 (15)10.2.3 及时调整改进策略 (15)第一章:概述1.1 项目背景我国经济的快速发展,物流行业作为支撑国民经济的重要基础产业,其发展速度和效率日益受到广泛关注。
运筹学运输问题实践论文
管理运筹学论文---产销不平衡运输问题姓名:学号:班级:摘要:运输问题是运筹学中的一个重要问题,也是物流系统优化中常见的问题,同时也是一种特殊的线性规划问题。
怎么样尽可能的在产地与销地之间减少运输成本和降低运输费用是很多运输公司热切关注的话题。
本文涉及的是一个总产量大于总销量的产销不平衡运输问题,通过对产地与销售地车辆运输的建立模型,在运用表上作业迭代法(最小元素法)求解后,再根据模型用lingo软件编写程序进行求解。
然后对结果进行分析,以及运输问题的延伸。
最后证明用lingo 解决车辆运输的可行性。
关键字:运输问题,产销不平衡,表上作业法, lingo模型问题提出:重庆有三家电子厂分别是新普,隆宇和恒华,生产的笔记本电脑将要运向北京,天津,广东,上海四个城市销售,其产量和销售量见下表:(单位:万台)表:1-1北京天津广东上海产量新普 6 2 6 7 30 隆宇 4 9 5 3 25 恒华8 8 1 5 21 销量15 17 22 12 -问:哪种销售方案将会取得最少的运输费用,费用为多少?问题分析:图表数据显示产量总和为30+25+21=76万台,销量的总和为15+17+22+12=66万台,说明了此问题是一个总产量大于总销量的运输问题(76>66)。
该问题一方面要求满足北京,天津,广东,上海四个销售地的供货需求,而另一方面又要考虑新普,隆宇和恒华三个产地的运往销售地的运输费用,此外问题不但要求满足销售地分配要足,同时也要保证最大化的减少运输费用。
这里选择何种分配方案,将涉及不同的运输费用,所以其是一个典型的线性规划问题,同时也是一个总产量大于总销量的产销不平衡运输问题。
根据题目已知可以得出以下图论:模型建立:假设某物品有m 个产地 A 1、A 2、…、 A m ,各产地的产量是a 1、a 2、…、a m ;有n 个销地B 1、B 2、…、B n ,各销售地销量分别为b 1、b 2、…、b n ;假定从产地A i (i=1,2,…,m )向销售地B j (j=1,2,…,n )运价单位物品的运价是c ij ,问这样调运这些物品才能使运费最少?设 x ij 为从产地Ai 运往销地Bj 的运输量,若各产地产量之和大于各销地销量之和,即有:∑∑==>nj jm i i ba 11则得到下列产销平衡运输量问题的模型:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥===≤=∑∑∑∑=+===0,...,2,1,,...,2,1,min 11111ij j mi ij i n j ij m i nj ijij x n j b x m i a x x c z 其中,约束条件右侧常数ai 和bj ,约束条件最多有m+n-1个有效,即最多有m+n-1个基可行解。
基于图论模型的快递员最优投递路线设计
基于图论模型的快递员最优投递路线设计作者:时文俊来源:《商场现代化》2014年第14期摘要:随着网络的普及,“网购”的流行,导致快递员派送快件的工作量增大。
本文根据快递员投递快件的实际问题建立图论模型,利用图论中求欧拉回路的算法,为快递员设计最优投递路线,从而节约快递员的工作时间,减少其劳动强度,提高劳动效率。
关键词:欧拉图;欧拉回路;权数图论是以图为研究对象的数学分支,近年来发展迅速,应用非常广泛. 它已经广泛地应用在物理学、化学、控制论、信息科学、科学管理、电子计算机等各个领域. 在实际生活、生产和科学研究中,有很多问题都可以用图论的理论和方法来解决。
随着网络的普及,“网上购物”成为时下比较流行的一种购物方式,它有着价格比实体店优惠、购物不受时间限制、方便、快捷的优点,还可以送过货上门,足不出户就能买到所需要的物品. 网上购物的流行,促使了快递行业的快速发展,“快递”成了妇孺皆知的词语了,但这也无疑加大了快递员的工作量. 本文根据实际问题建立图论模型,利用图论的理论和方法设计合理的投递路线,以减少快递员的工作时间和劳动强度,提高其劳动效率。
一、图论概念介绍定义1. 1称数学结构■为一有向图,其中V(G)是非空集合,■是从集合E(G)到V (G)×V(G)的一个映射。
称V(G)和E(G)分别为图G的顶点集合和边集合,■为G的关联函数. 若■,则简写成e=uv,称u是有向边e的尾,v为有向边e的头。
若图G为无向图,e=uv时,称顶点u与v是边e的端点。
若■,称e1与e2是重边。
定义1. 2在顶边交错链■中,■■■且■,则称W是图G的一条道路,其中允许vi=vj或ei=ej,i≠j,称Vo是W的起点,Vk是W的终点,K为路长,■称为W的内点。
各边相异的道路称为行迹,各顶相异的道路称为轨道,记成P(Vo,Vk),起点与终点重合的道路称为回路,起点与终点重合的轨道叫圈,长K的圈称为K阶圈;u,v两顶的距离是指u与v为起止点的最短轨道的长度,记成d(u,v),若存在道路以u,v为起止顶,则称u与v在图G 中连通,G中任二顶皆连通时,称G为连通图。
物流网络优化模型及其应用研究
物流网络优化模型及其应用研究一、引言物流网络是指在一定的时空范围内,通过各种交通工具和设施,对货物进行收集、换乘、运输和分配的合理布局和组织体系。
物流网络的优化是提高运输效率、降低成本的重要手段。
本文将探讨物流网络优化模型的研究及其应用。
二、物流网络建模方法物流网络建模是实现物流网络优化的基础和关键。
根据实际需求和情况,可以采用不同的建模方法,如图论、线性规划、整数规划等。
1. 图论方法图论方法是物流网络建模的一种常用方法。
通过将物流网络抽象成节点和边的图结构,可以分析和优化物流网络的布局和运输路径。
例如,最小生成树算法可以用于选择最优的运输路径,最短路径算法可以用于确定两点之间的最短距离。
2. 线性规划方法线性规划方法将物流网络问题转化为可线性规划的数学模型,利用线性规划理论和算法求解最优解。
线性规划方法适用于各种物流网络问题,如最大流问题、运输成本最小化问题等。
3. 整数规划方法整数规划方法是线性规划方法的一种扩展,将变量限制为整数,适用于需要整数解的物流网络问题。
整数规划方法可以用于优化物流网络中的运输路径、仓库位置选择等问题。
三、物流网络优化模型的应用研究1. 运输路径优化物流网络中的运输路径对于整个物流系统的效率和成本影响较大。
通过物流网络优化模型,可以确定最优的运输路径,以降低运输成本和提高送货速度。
优化模型考虑了货物的重量、体积、运输距离等因素,通过数学规划方法找到最优解。
2. 仓库位置选择物流网络中的仓库位置对于物流效率和成本也有重要影响。
通过考虑供应链的特点和需求分布,可以建立物流网络优化模型,确定最优的仓库位置。
模型考虑了供应链的需求、运输距离、运输成本等因素,通过求解模型可以得到最佳的仓库布局。
3. 车辆路径规划车辆路径规划是物流网络优化的一个核心问题。
通过考虑货物的收发地点、运输量、运输时间等因素,可以建立物流网络优化模型,确定最优的车辆路径。
模型可以考虑多种约束条件,如时间窗口、车辆容量等,以确保路线的合理性和效率性。
毕业设计优化运输路线范文
毕业设计优化运输路线范文一、引言。
大家好!今天我要和你们聊聊我的毕业设计——优化运输路线。
在这个物流飞速发展的时代,运输路线就像是物流的血管,如果路线规划得不合理,就像血管堵塞一样,会让整个物流系统效率低下,成本飙升。
所以,优化运输路线可是个超级重要又很有趣的事情呢!二、现状分析。
# (一)当前运输路线存在的问题。
我在研究的时候发现,现有的运输路线那可真是问题多多。
比如说,有些路线弯弯绕绕的,就像走迷宫一样。
货车司机大哥们本来就很辛苦,还得在这种复杂的路线上奔波,浪费了好多时间。
而且呀,这样还会增加油耗,就像汽车在不停地做无用功,多烧的油可都是白花花的银子啊!另外,有些货物的配送顺序也不合理,导致有时候先送了远处的小批量货物,再回来送近处的大批量货物,这不是舍近求远嘛。
# (二)造成这些问题的原因。
那为啥会这样呢?我深入了解后发现,一方面是因为传统的路线规划很多时候是基于经验,没有运用科学的算法。
以前的老师傅们可能就是根据自己的感觉和熟悉的道路来安排路线,但是随着物流业务越来越复杂,这种经验就有点不够用了。
另一方面呢,缺乏对实时路况和货物信息的精准把握。
比如说,今天这条路在修路,但是规划路线的时候并不知道,那货车开上去就只能干着急了。
三、优化方案。
# (一)运用算法进行路线规划。
为了解决这些问题,我决定请出我的秘密武器——算法!我选用了[具体算法名称]算法,这个算法就像是一个超级聪明的小助手。
它可以根据货物的起点、终点、重量、体积等信息,还有道路的距离、路况、限速等情况,快速算出最优的运输路线。
比如说,它能把多个送货点按照最合理的顺序排列起来,让货车像串珠子一样,一个点一个点地高效送达。
这就好比我们出门旅游,有一个智能导游帮我们规划好了最省时间又好玩的路线,是不是很厉害呢?# (二)实时信息的整合与动态调整。
光有算法还不够,还得让运输路线与时俱进。
我建立了一个信息系统,这个系统可以实时获取路况信息,像交通拥堵、道路施工这些情况都能第一时间知道。
离散优化中的图论与组合优化
离散优化中的图论与组合优化离散优化是数学领域中的一个重要分支,它通过寻找最优解来解决离散问题。
图论和组合优化是离散优化中两个关键的概念和工具。
本文将论述离散优化中的图论和组合优化的重要性以及它们在实际问题中的应用。
一、图论在离散优化中的应用图论作为离散数学的一个重要分支,研究了图的性质、结构和算法等问题。
在离散优化中,图论被广泛应用于解决各种实际问题。
1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的经典问题之一,它在离散优化中有着广泛的应用。
例如,在交通规划中,我们需要找到最短路径来指导车辆行驶;在网络通信中,我们需要寻找最短路径来保证数据传输的效率。
图论提供了有效的算法来解决最短路径问题,例如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
2. 最小生成树问题在离散优化中,最小生成树问题也是一个常见的图论问题。
最小生成树是一个连通图中包含所有顶点的生成树,并且边的权重之和最小。
例如,在电力传输中,我们需要构建最小生成树来确保电力网络的稳定。
Kruskal算法和Prim算法是解决最小生成树问题的常用算法。
3. 最大流问题最大流问题是图论中的经典问题之一,它在离散优化中有着广泛的应用。
最大流问题涉及到网络中最大可能通过的流量。
例如,在物流配送中,我们需要找到最大流来优化货物运输的效率。
Ford-Fulkerson 算法和Edmonds-Karp算法是解决最大流问题的常用算法。
二、组合优化在离散优化中的应用组合优化是离散优化中的另一个重要概念,它涉及到在给定的条件下寻找最优解的问题。
组合优化在离散优化中有着广泛的应用。
1. 旅行商问题旅行商问题是组合优化中的经典问题之一,它在离散优化中有着广泛的应用。
旅行商问题是指给定一系列城市和每对城市之间的距离,找到一条最短路径使得每个城市都恰好访问一次并返回起始城市。
在物流配送中,我们需要解决旅行商问题来优化货物的运输路线。
蚁群算法和遗传算法是解决旅行商问题的常用算法。
运用图论理论优化运输方案-摘要
运用图论理论优化运输方案中文摘要兴建石坝时,石料运输方案的优化设计,对于机械化施工程度高的工地是很关键的问题.为了提高每日上坝方量,加快施工进度,必须对料场到坝上的运输路线的通行能力进行分析计算,取得最大通行量、最小运输费用的优化方案.施工工地运输方案的优化设计可以归结为:按施工期要求设计运输线路或验证已有的线路通行能力.计算总线路中影响提高流量的关键路段,取得最小费用最大流.本文运用图论理论这一数学工具把实际问题抽象为有向网络,进而建立数学模型.首先给出了最小费用最大流的求解原理,接下来,给出了该理论在出土石料运输和防洪物资运输这两类典型问题的应用.本文最后对应用图论理论优化运输方案的方法给予总结,此方法理论上严密、解题步骤直观清晰、适用性强,对公路、水路、铁路等运输系统有普遍意义.关键词:最小费用最大流;通路;可增广路;最小割;割集Optimizing Transport Scheme By Applying The Diagram TheoryABSTRACTWhen worker construct the dam, the optimization design of transportation scheme is a key problem to construction site which has a high degree mechanization. In order to improve the daily transportation volume of the rock, speed up the construction progress, we must analysis the traffic capacity of transportation route from yard to the dam, so as to get the maximum tourist traffic and the minimum transportation cost optimization scheme. The optimization design of construction site transportation scheme can be summed as the following: the least expenditure and the largest flow capacity can be achieved by designing transportation route according to the requirement of construction period or testing and verifying the traffic capacity of the established route, and calculating the key sections which can influence the raising of the flow capacity with in the whole route.In this thesis, practical matter can be abstracted as a directional network by applying the mathematical tool-the diagram theory, and then establish a mathematical model. At first, the solving theory of the maximum flow with minimum cost problem has been put forward. Then I apply the theory to solving two typical transportation problems, called stone’s transportation problem and flood material’s transportation problem. Finally this article gives a summary of this theory. This method is strict in theory, directly visual and clear in the steps of problem solving. It has a universal significance for high way, water route and other transport systems.KEY WORD:Maximum flow with minimum cost; passage; augmentable path; minimum cut; cut integration。
图论论文
最短路算法的比较与应用[摘要]本文较详尽地介绍了最短路算法相关的基本概念,给出了Dijkstra 算法、Floyd 算法、SPFA 算法等常用算法及其核心思想,并对各种最短算法做了多角度的比较,阐述了各种算法的应用范围,并对其在运输网络、舰船通道路线设计、工业生产中的应用做出了举例说明,侧重于模型的建立、思考和证明的过程,最后作出总结。
关键词:最短路算法 Dijkstra 算法 Floyd 算法 SPFA 算法1 引言最短路算法是图论中的核心问题之一,他是许多更深层次算法的基础,同时,该问题有着大量的生产实际的背景.很多问题从表面上看与最短问题没有什么关系,却也可以归结为最短路问题,本文通过收集整理关于最短路径的普遍算法,为研究最短路径问题在一些出行问题,工程问题,及实际生活问题中的应用,为企业和个人提供方便的选择方法。
2 最短路2.1 最短路的定义对最短路问题的研究早在上个世纪60年代以前就卓有成效了,其中对赋权)0(≥ij w 的有效算法是由荷兰著名计算机专家E.W.Dijkstra 在1959年首次提出的,该算法能够解决两指定点间的最短路,也可以求解图G 中一特定点到其它各顶点的最短路。
后来海斯在Dijkstra 算法的基础之上提出了海斯算法.但这两种算法都不能解决含有负权的图的最短路问题.因此由Ford 提出了Ford 算法,它能有效地解决含有负权的最短路问题.但在现实生活中,我们所遇到的问题大都不含负权,所以我们在)0(≥ij w 的情况下选择Dijkstra 算法。
定义1 若图),(E V G G =中各边e 都赋有一个实数)(e W ,称为边e 的权,则称这种图为赋权图,记为),,(W E V G G =。
定义2 若图),(E V G G =是赋权图且)(,0)(G E e e W ∈≥,若u 是i v 到jv 的路)(u W 的权,则称)(u W 为u 的长,长最小的i V 到j V 的路)(u W 称为最短路.若要找出从i v 到n v 的通路u ,使全长最短,即()()min ij e uW u W e ∈=∑。
图论与网络优化方法的研究与应用
图论与网络优化方法的研究与应用在当今信息时代,网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
从社交媒体到电子商务,从金融交易到物流配送,网络的应用无处不在。
而图论与网络优化方法的研究与应用,正是为了更好地探索和优化网络的运行和效率。
图论作为一门数学分支,研究图的性质和图之间的关系。
图由节点和边组成,节点代表网络中的元素,边代表节点之间的连接关系。
图论的研究内容包括图的连通性、路径问题、最短路径、最小生成树等。
这些研究成果为网络优化提供了理论基础。
网络优化方法则是基于图论的研究成果,通过优化算法和数学模型,对网络进行改进和优化。
其中最著名的网络优化方法之一是最小生成树算法。
最小生成树算法的目标是找到一个连通图的最小生成树,即通过选择最少的边连接所有节点。
这个算法在电力网络、交通网络等领域有着广泛的应用。
另一个重要的网络优化方法是最短路径算法。
最短路径算法用于寻找两个节点之间的最短路径。
在路网规划、物流配送等领域,最短路径算法可以帮助我们找到最经济、最高效的路径。
著名的迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法就是最短路径算法的代表。
除了最小生成树算法和最短路径算法,网络优化方法还包括网络流问题、网络设计问题等。
网络流问题研究的是在网络中如何最大化或最小化流量的分配。
这个问题在通信网络、供应链管理等领域有着广泛的应用。
而网络设计问题则是研究如何在给定的网络结构中,选择合适的节点和边来实现特定的功能。
这个问题在网络规划和拓扑优化中起着重要作用。
图论与网络优化方法的研究不仅仅停留在理论层面,它们也得到了广泛的应用。
在社交网络中,图论和网络优化方法可以帮助我们分析人际关系、社群结构等。
在电力网络中,这些方法可以帮助我们优化电力传输和配送,提高能源利用效率。
在物流配送中,这些方法可以帮助我们规划最佳路线、最优配送方案,提高物流效率。
在金融交易中,这些方法可以帮助我们优化交易路径和风险控制,提高交易效率和安全性。
总之,图论与网络优化方法的研究与应用在现代社会中起着重要的作用。
图论在快递网点优化设计中的应用
图论在快递网点优化设计中的应用作者:陈艳仙来源:《环球市场信息导报》2017年第01期快递作为一种新型的运输服务,中外有很多学者专家对快递进行了深入的研究,例如快递路径选择的优化、网点的优化,并且相应的给出了模型及算法,本文在前人的基础上运用图论的知识对玉溪市个别圆通快递选址进行研究,网点的选址及收送包裹路径的选择可以规划为收、发件的物流网络优化问题,选址时以路径最短所花时间最少为目标。
纵观玉溪市近几年的快递企业发展,玉溪市每年的快递累计完成业务量逐年增加,同比增长也越来越大,经济增长比也是逐年增加,玉溪市快递业持续保持平稳发展,快递服务业普遍满足快递市场的基本需求,随着快递市场需求的快速增长,业务规模不断扩大,快递企业不断增多,市场主体不断优化,业务转型持续改善,快递行业整体实力进一步增强。
整个快递行业发展呈现快中趋稳的现象,快递行业具有产业结构不断更新优化,能力转换不断持续加快的特点,使得快递服务业对经济社会发展的基础性作用进一步增强,快递行业的经济影响力逐渐扩大。
快递服务业通过不断完善自身、规范经营模式、提高服务水平和质量等一些方式,对自身进行不断地优化完善,在做好服务的基础上努力保证自己快递种类的优势与市场份额,并积极寻求更大的市场,这就需要运用将所学的理论知识对快递网址及路径在各方面的条件下进行优化以保持本快递的优势在竞争的潮流中屹立不倒。
本文运用图论知识对网点选址及收送包裹路径进行分析,运用图论知识已解决数学中众多难以解决的问题。
有最先开始的“七桥问题”到后面的“中国邮路问题”、“旅行售货员问题”都得到了很好的解决,从中我们可以看出图论在解决实际问题中存在巨大的价值,现阶段我们在前人研究的基础上运用图论知识对小范围的快递网点进行选址分析。
图论知识背景图论创建于18世纪30年代,二百多年来经过几代人的不懈努力,使图论发展成为重要的数学分支。
图论的不少研究成果具有很高的实用价值,它们在各个科技领域(包括计算机科学理论和技术)都有广泛的用途。
基于图论的物流配送线路问题研究
·2011年第3/4期(总第238/239期)0引言城市物流因其在城市经济和居民生活中的重要作用,越来越受到广大学者的关注,成为当前物流研究的一个重要领域。
城市物流配送体系的构建主要是以城市道路网为载体,以主要物资的生产地、集散地为依托,通过构建具有合理规模、优良服务、先进技术的网络,为居民生活、城市管理、商业贸易等提供高效的、优质的物流配送服务,实现物流配送的快速化、专用化,经营方式的规模化、集约化、多样化[1]。
根据配送货物目的地的不同,一般以城市绕城高速路为界,将城市配送分为市区配送和区域配送。
市区配送指配送目的地在城市区域以内的配送,区域配送指配送目的地在城市区域外的配送。
目前,国内外学者对于城市物流的研究在总体数量上还相对缺乏,现有成果主要集中在市内配送规划、城市内物流节点规划、城市物流系统战略规划、城市物流与经济发展的关系研究、城市物流效率的评价等方面[1-8],而关于城市物流配送系统范畴内的区域配送研究,尤其是应用图论方法来解决城市配送中心辐射范围的物流配送问题的研究仍然不足。
本文以连锁企业为研究对象,应用图论优化方基于图论的物流配送线路问题研究王金妹,张勤,朱东红(福州大学八方物流学院,福建福州350108)摘要:以连锁企业城市配送中心辐射范围内的三级物流配送为研究问题,通过分析旅行商问题与哈密尔顿回路的对应性,在证明哈密尔顿回路存在性的基础上,应用图论优化方法获得满足最小费用流的哈密尔顿回路,从而求解城市配送系统范畴内的区域配送线路问题。
通过实例分析,该方法在求解此类问题的可行性和优越性得到了验证。
关键词:区域配送;旅行商问题;哈密尔顿回路中图分类号:U492.31文献标识码:A文章编号:1002-4786(2011)03/04-0107-04DOI :10.3869/j.issn.1002-4786.2011.h3.067Study of Logistics Distribution Routing Problem Based onGraph TheoryWANG Jin-mei ,ZHANG Qin ,ZHU Dong-hong(School of All-trans Logistics ,Fuzhou University ,Fuzhou 350108,China )Abstract :Aiming at the third grade distribution for chain enterprises within its delivery arrange ,through analyzing the correspondence of traveling salesman problem and Hamilton circuit ,testifying the existence of Hamilton circuit ,the graph theory optimization method is applied to obtain the Hamilton circuit which meets the minimum cost flow ,thus the regional distribution routing problem within the city distribution system can be solved.Finally ,the practicability and superiority of this algorithm is verified by an example.Key words :regional distribution ;traveling salesman problem ;Hamilton circuitHIGHWAY TRANSPORTATION &LOGISTICS道路运输与物流107·2011年第3/4期(总第238/239期)法来进行城市配送中心辐射范围的区域配送问题研究,试图在降低计算量和计算资源消耗的基础上,获得最优解。
运输问题论文
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
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我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
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我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):宁波工程学院参赛队员(打印并签名) :1. 焦跃强2. 张爽爽3. 王一迎指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):数模组日期: 2010 年 9 月 14 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):运输问题的优化模型摘 要本文是一个对厂家到连锁店的供货运输问题。
厂方为了能尽量减少运输成本,必然会面对货车的路线选择的问题,因此如何快速、高效地从众多可行路线中选出最优路线成为了解决此问题的关键。
问题一要求满足8个连锁店的供货需求,求运输车的线路问题。
问题一的第1小题采用最短路模型里的Floyd 算法得出结果如下:91v v →的路线9v -1v ,92v v →的路线9v -1v -2v ,93v v →的路线9v -5v -3v ,94v v →的路线9v -8v -6v -4v ,95v v →的路线9v -5v ,96v v →的路线9v -8v -6v ,97v v →的路线9v -5v -7v ,98v v →的路线9v -8v 。
第2小题在解决第1小题的基础上用哈密尔顿回路解决增加量的运输线路。
基于图论的路径规划算法研究
基于图论的路径规划算法研究在当今数字化和智能化的时代,路径规划成为了众多领域中至关重要的问题。
从物流运输的最优路线选择,到游戏中角色的移动策略,再到机器人在复杂环境中的导航,高效准确的路径规划算法能够极大地提高效率、节省资源并实现更好的性能。
而图论作为一门研究图的性质和关系的数学分支,为路径规划提供了坚实的理论基础和有效的解决方法。
首先,让我们来理解一下什么是图论。
简单来说,图是由顶点(也称为节点)和连接顶点的边组成的结构。
在路径规划的应用中,顶点可以代表地点、状态或位置,边则表示它们之间的连接关系,可能带有权重,例如距离、时间或成本。
基于图论的路径规划算法中,最经典的当属迪杰斯特拉(Dijkstra)算法。
Dijkstra 算法的核心思想是从起始顶点开始,逐步向外扩展,计算到每个顶点的最短距离。
它通过维护一个距离数组和一个已访问顶点的集合来实现。
在每次迭代中,选择距离起始顶点最短且未被访问的顶点,并更新其相邻顶点的距离。
这个过程一直持续,直到到达目标顶点。
Dijkstra 算法保证能找到从起始顶点到其他所有顶点的最短路径,但它的时间复杂度较高,对于大规模的图可能会比较耗时。
为了提高效率,A 算法应运而生。
A 算法是一种启发式搜索算法,它在 Dijkstra 算法的基础上引入了启发函数来估计从当前顶点到目标顶点的距离。
通过结合实际的距离和估计的距离,A 算法能够更有针对性地搜索路径,从而大大提高了搜索效率。
例如,在地图导航中,可以使用直线距离作为启发函数,引导算法朝着目标方向更快地探索。
除了上述两种算法,还有一些基于图论的路径规划算法在不同的场景中发挥着重要作用。
比如,广度优先搜索(BreadthFirst Search,BFS)算法适用于寻找从起始顶点到目标顶点的最短路径,但不考虑边的权重。
深度优先搜索(DepthFirst Search,DFS)算法则更侧重于探索图的深度,在某些特定的问题中可能有用。
基于图论算法的多式联运体系构建研究
摘要:本文通过分析我国当前多式联运体系的现状,提出一个专门用于描述多式联运系统的运输网络结构图,并使用基于现实情况给出图的优化方案,最后根据图论中的最短路径算法给出该体系下最佳的多式联运方案。
关键词:多式联运;运输网络;Dijkstra算法
1.我国多式联运研究现状与发展趋势
然而根据我国国家发改委综合运输研究所所长汪鸣在多式联运协同发展论坛中所作的报告:目前我国多式联运占整个货运量的比例不到2%,有的时候占2%多一点。而欧美发达国家的这个数据有30%、50%和80%的不等。
由于国内各大物流企业对于多式联运与日俱增的需求,吸引了越来越多的国内外学者进行研究。张建勇等从实现总成本最小化的原则出发,建立了一种多式联运网络的最优分配模型,从定量角度分析了多式联运系统的合理组织模式[2]。王涛等对多种运输方式的运输特性进行分析后,提出了运输方式组合优化模型,并给出求解算法[3]。
当然,如果时间上超过了所允许的范围,在这里,我们还可以退而求次,选择费用代价次小的运输路线。
参考文献
[1]韩润春,运筹学[M],中国铁道出版社,2010
[2]张建勇、郭耀煌,一种多式联运网络的最优分配模式研究[A],CNKI,2002
[3]王涛、王刚,一种多式联运网络运输方式的组合优化模式[A],CNKI,2005
这些优秀的学者的工作系统地研究了多式联运的最短可行路径及运输方式优化组合等相关问题,但对于运输时间和费用的研究还不够完善,因此本章节旨在通过对多种运输方式进行分析的基础上,以我国苏锡常杭运输体系为核心,通过应用图论的相关算法,为企业进行多式联运提供决策依据。
2.多式联运系统的网络描述
为了得到更直观准确的信息,为决策者进行决策提供依据,同时方便后期算法的开展运用,在此需要建立一个专门用于描述多式联运系统的运输网络图。
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第一章引言 (1)第二章最小费用最大流的求解原理 (2)2.1流、割等基本概念和记号 (2)2.1.1网络图基本定义 (2)2.1.2可行流与最大流 (2)2.1.3增广路 (3)2.2最大流与最小割的求解 (4)2.2.1求最大流和最小割的思路 (4)2.2.2用标记法求最大流和最小割 (5)2.3最小费用最大流的理论思想 (6)2.3.1计算方法 (6)2.3.2计算步骤 (7)第三章最小费用最大流理论的两个应用 (8)3.1出土石料运输问题 (8)3.1.1求最大流和最小割 (9)3.1.2最小费用最大流运输方案的设计 (10)3.2防洪物资运输问题 (13)3.2.1防洪物资运输模型的建立 (13)3.2.2防洪物资运输模型的求解 (14)3.2.3具体实例 (15)第四章总结 (18)参考文献 (19)致 (20)第一章引言随着科学技术的发展,科学的管理越来越有必要.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效益是人们不可缺少的要求.而提高经济效果一种途径就是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.要达到这样的要求,图论理论作为一种辅助人们进行科学管理的数学方法被越来越广泛的应用.图论(Graph theory)是数学的一个分支,它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点以及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常被用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应的两个事物间具有这种关系.图论本身是应用数学的一部分.因此,图论问题曾经被历史上许多位数学家独立的研究过.关于图论的文字记载最早出现在欧拉1736年的论述中.图论研究的问题大都具有很强的实际背景.本文研究的运用图论理论优化运输方案,就是图论的应用问题的研究之一,对现实生活中的运输问题具有很好的指导意义.本文运用图论理论对车辆流问题抽象和形式化,在线路连接有向图的基础上,建立数学模型,并运用最大流和最小割基本理论对具体问题进行求解.在文章中首先引入流、割等概念与网络图知识点的基本定义[]4-3,对最大流与最小割基本理论和基本思想进行了概述,并结合实例对车辆流向问题抽象和形式化,建立以线路连接的有向图.在网络图中求出最大流和最小割,用最大流验证能否满足施工需要,用最小割为在割集弧上采取开拓、加宽等措施以加大容量,提高全运输线路上的流量.再着重介绍最小费用最大流的理论思想,包括它的计算方法和算法步骤.接着把最小费用最大流理论应用到实际应用问题中,解决出土石料运输问题和防洪物资运输问题,求解给出合理的运输方案.此方法理论上严密、解题步骤直观清晰、适用性强,对公路、水路、铁路等运输系统有普遍意义.最后本文对应用图论理论优化运输方案的方法给予总结,并研究运用图论理论优化运输方案的优缺点,尝试对该结果进行推广、延展.第二章 最小费用最大流的求解原理2.1流、割等基本概念和记号2.1.1网络图基本定义我们记网络(,,)D V A C =,其中,V 为图中所有的顶点集i v ;A 为弧集{}()i j v ,v ;C 为各弧上容量集{}()i j c v ,v 或ij c .在V 中,s v 称为发点,t v 称为收点,其他点称为中间点.在A 上的一个函数{}()i j f f v ,v =是D 上的流,并称()i j f v ,v 为弧()i j v ,v 上的容量,简记为ij f .2.1.2可行流与最大流满足下列两个条件的流f 称为可行流[]5:1. 容量限制:对于(,)i j v v A ∈,有ij ij c f ≤≤0;2. 平衡条件:(1) 对于发点s v :,)(f v f f ji ij =-∑∑ (2.1.1)其中.),(,),(,A v v A v v s i i j j i ∈∈=(2) 对于中间点:,0=-∑∑ji ij f f (2.1.2)其中.),(,),(,,A v v A v v t s i i j j i ∈∈≠(3) 对于收点t v :,)(-f v f f ji ij =-∑∑ (2.1.3)其中.),(,),(,A v v A v v t i i j j i ∈∈=上述公式中j v 是与s v ,t v 相关联的任一顶点;()v f 称为可行流流量,即发点净输出方量,或者称收点净输入方量.求最大流就是求一个流ij f ,使其流量()v f 最大,且满足⎪⎩⎪⎨⎧=-≠==-∑∑,)()(),(0)()(t i f v t s i s i f v f f ji ij (2.1.4)其中ij ij c f ≤≤0,()i j v ,v A ∈.2.1.3增广路1. 给定可行流{}ij f f =规定[]7-6:ij ij c f =的弧为饱和弧;0=ij f 的弧为零流弧;ij ij c f <的弧为非饱和弧;0>ij f 的弧为非零流弧.2. 定义u 是方向自s v 到t v 的一条通路:与u 方向一致的弧称为前向弧+u ,与u 方向相反的弧称为后向弧-u .3. 可增广路的定义:对于一个可行流f ,若u 满足⎪⎩⎪⎨⎧≤<∈<≤∈++,)(0,),()(0,),(--中各弧是非零弧即在弧中各弧是非饱和弧即在弧u c f u v v u c f u v v ij ij j i ij ij j i 则称u 为关于f 的可增广路(链),否则称为不可增广路.2.1.4割从网络D 中分离发点和收点的一个弧的集合称为D 的一个割.或者更直观的说割是网络D 从s v 到t v 的必经之路.因此割集中弧的容量大小对全网络的流量起到至关重要的作用.显然易得出:最大流的值不会大于最小割的容量,即[][],)(min max ,k c f t s ≤ (2.1.5)其中()k c 表示割集中弧的容量.为了使全网络流量最大,必须设法利用割集中弧的全部容量,使得:[][].)(min max ,k c f t s = (2.1.6)2.2最大流与最小割的求解为求解文中提出的问题,就是要在网络D 中求出最大流和最小割,从而用最大流验证能否满足施工需要,用最小割在割集弧上采取开拓、加宽等措施以加大容量,提高全运输线路上的流量.2.2.1求最大流和最小割的思路先假设网络D 中的任意可行流,然后自此出发设法逐渐增大流值.如果s v 到t v 中存在一条路,其所有的前向弧未饱和,所有后向弧的流具有正值,此时总有可能使这条路的前向弧的流增加一个正整数ε,所以后向弧的流减少一个ε,而且可以同时保持全部弧的流为正值且不超过弧的容量.所以这样不会破坏前面所要求的流的相容条件,同时也不会影响不属于此路的其他弧的流.但是D 自s v 到t v 的流值则增加了ε,所以总有可能逐次增加t s f ,,使得D 自s v 到t v 的全部路中任何一条路到至少有一个前向弧被饱和或一条后向弧的流为零,变为不可增广路为止.当自s v 到t v 无可增广路时,t s f ,就不再增大,即t s f ,达到最大.否则总可以按照上述步骤继续增大t s f ,,最后求得最大流,最小割的流量满足:[][])(min max ,k c f t s =[].8 (2.1.6)2.2.2用标记法求最大流和最小割确定最大流的标记法分为两个过程:一个是标记过程,二是增长过程[]7-5.1. 标记过程:标记过程的目的是寻找可增广路,求出最小割.(1) 给s v 标记为(,,)s +∞,此时称s v 被标记,未检查.其他各点未标记,未检查.其中,第一个记号是代表下标为i ,即要检查的下标.第二个记号用“+”,“-”是代表:若(,)(,)0c i j f i j ->则记之为“+”;若(,)0f j i >则记之为“-”.第三个记号则用来表示有关弧上所能增加的流量.(2) 任选一个已标记未检查的顶点i ,若顶点j 与i 相关联,且尚未标记.则当: ① (,)i j A ∈,()()c i,j f i,j >时,将j 标上(())i,,εj +,其中{}()min (),(,)(,)j i c i j f i j εε=-,此后称j 已标记,未检查.② (,)j i A ∈并且(,)0f j i >时将j 上(,-,())i j ε,其中{}()min (),(,)j i f j i εε=此后称j 已标记,未检查.③ 与i 相关联的顶点都被标记后,将i 的第二个记号“+”或“-”用一个小圆圈圈起来,称i 已标记且被检查.重复步骤2,直至收点t v 被标记或直至不再有顶点可以被标记.在后者情况下,整个算法结束,在前者的情况下,转向至增广过程.2. 增广过程:增广过程的目的是使沿可增广路的流量增加.(1) 如果收点t v 的标记为()q,,ε+(其中q 是可增广路t v 前面的一个顶点的脚标)则把()t f q,v 增加ε.如果收点t v 的标记为(,-,)q ε,则把(,)t f q v 减小ε.(2) 在增广路上调整至s v q =,则把全部标记去掉,重复标记过程和增广过程.当不再有顶点可以被标记,则此时的可行流便是最大流.同时可以找到最小割集11(,)v v ,其中1v 为标号点集合;1v 为未标号点集合;弧集合11(,)v v 为最小割集.2.3最小费用最大流的理论思想运输方案设计所要考虑的不仅仅是取得最大流,而且还要设计出最小费用最大流运输方案才能达到优化的目的.对于网络(,,)D V A C =,每条弧()i j v ,v A ∈上,除了给的ij c ,还给出了一个单位流量的费用ij b ,所谓的最小费用最大流[]9就是要求一个最大流f ,使得流的总运输费用取得最小值,即:()ij ij b f b f =∑,其中()i j v ,v A ∈.2.3.1计算方法求费用ij b 为权的赋权图的最短通路与网络D 中的增广路u 相对应,当沿着一条关于可行流f 的可增广路u 以1=ε调整f 得到可行流f '时,费用增量为:--u u u u b()b()()()ij ij ij ij ij ij ij ij f f b f f b f f b b ++⎡⎤'''-=---=-⎢⎥⎣⎦∑∑∑∑ [],10 (2.3.1)称∑∑+-u u -ij ij b b 为增广路u 的“费用”.若f 是流量()v f 中所有可行流的费用最小者,而u 是关于f 的所有增广路中费用最小的增广路.那么沿着u 调整f ,即可得到f ',就是流量为()v f '的所有可行流的最小费用流.这样当f '为最大流时,即为所求的最小费用最大流.由于0≥ij b ,所以0=f 必是流量为0的最小费用流.这样总可以从0=f 开始,去寻找关于f 的最小费用增广路.为此需要构造一个赋权有向图()w f ,它的顶点是原网络的顶点,而把D 中的每一条弧(,)i j v v 变成两个相反方向的弧(,)i j v v 和(,)j i v v ,定义()w f 的权ij w 为:;,⎪⎩⎪⎨⎧=∞+<=ij ij ij ij ij j i c f c f b w (2.3.2) ⎪⎩⎪⎨⎧=∞+>-=.00,ij ij ij i j f f b w (2.3.3)于是在D 中寻求关于f 的最小费用增广路等价于在赋权图()w f 中寻求以s v 到t v 的最短路.长度为∞的弧可以从()w f 中略去.2.3.2计算步骤1. 取)0(f = 0;2. 若在第1-k 步得到最小费用流)1-k (f ,则构造赋权图(1)()k w f -;3. 在(1)()k w f -中寻求s v 到t v 的最短路.(1) 若不存在最短路(即最短路权为∞),则)1-k (f 就是最小费用最大流.(2) 若存在最短路,则在原网络D 中取相对应的增广路u ,在u 上对)1-k (f 进行调整量为:)),(min ),(min min()1()1(---+-=k ij u k ij ij u f f c ε (2.3.4)令⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧∉∈-∈+=---+-.),(),(),()1()1()1()(u v v f u v v f u v v f f j i k ij j i k ij j i k ij k ij εε (2.3.5)得到新的可行流)k (f , 构造赋权有向图()()k w f ,重复上述步骤.第三章最小费用最大流理论的两个应用3.1出土石料运输问题在一个新的施工工地提出需要的最大土石方量后,在图纸上设计出土石料运输线路,计算各段线路容量,然后计算总的最大流量,以验证是否满足施工需要.为了便于理论探讨.本节把某水利工地地形图上设计的运输线路简化为图1.运料线路自下游料场到坝上有三条,即左岸、中线和右岸.三条线路由于地形条件和维修费用等原因,容量也不尽相同,单位运输费用也不相等.图1中路旁第一个数字是线路容量,用c表示,单位是万方;第二个数字是单位方量的运费,包括道路维修ij费、筑路费、运输费等,用b表示,单位是百元.第三个数字是设计者认为可能的流ij量,用f表示.ij图1 运输线路示意图图1所示的运输图可以抽象为图2的有向网络D.图2 有向图网络D3.1.1求最大流和最小割由图2进行标记过程得图3.由图3进行增广过程,增广路[]9为14(,,,)s t v v v v , 4=ε,得图4.在图4中去掉原标记,重新进行标记.按同样方法进行直至得到图5.经过分析可知图5中不再有可增广路,割集弧如图5虚线所截的饱和弧,被标记点为235(,,,)s v v v v ,未被标记点为146(,,,)t v v v v ;割为:{}11136265(,)(,),(,),(,),(,)s t v v v v v v v v v v =, (3.1.1)11,min(,)11421027max s t v v f ⎡⎤=+++==⎣⎦. (3.1.2)图3 第一次标记过程图图4第二次标记过程图图5 最大流与最小割图3.1.2最小费用最大流运输方案的设计对图2取初始可行流0)0(=f ,见图6所示.构造赋权有向图(0)()w f ,如图7所示.观察可知从s v 到t v 的最短路为36(,,,)s t v v v v ,如图7中粗线所示.D 中与图7中最短路相应的增广路36(,,,)s t u v v v v =,在u 上对)1(f 进行调整,调整流量为4=ε,调整后见图8所示.再构造赋权有向图(1)()w f ,如图9所示.重复上述步骤直至(6)()w f ,如图11所示.图6 赋权图0)0(=f图7 赋权有向图(0)()w f图8 赋权图)1(f ,(1)()4w f =图9 赋权有向图(1)w f()图10 赋权图)6(f,(6)w f()27图11 赋权图(6)w f()图11中(6)w f已经经过六次调整,为了简单起见,中间几步省略.图中()(6)()w f 已经不存在s v 到t v 的最短路,所以)6(f 为最小费用最大流.每日最大上坝土石方量为27万3m ,最小费用为34,000元.按照上述方法求出运输线路通行能力下的最大流量.若能满足施工需求量,按照此运输方案实施.若不能满足,则需要开拓和加大割集路段的容量或再增加路线.本例运输线路中影响提高运输流量的关键路段时前面所分析得到的割集路段.即料场s v 到工程指挥部1v 段,大桥3v 到坝脚6v 段,工人生活区2v 到坝脚6v 段,泄洪口施工区5v 到坝上t v 段.要提高土石运输量就要采取措施加大这些段的容量.最优的运输方案,不仅要考虑运输量最大,还要使运输方案整体达到最优,即达到最小费用最大流[]8.本例中最小费用最大流运输方案如图10所示,最大流量为27万3m /日,最小费用为34,000元.这个运输方案比图5中计算的最大流量每日节约运输费用600元.当然执行这个方案要在原实施基础上对有关路段采取一定的措施.3.2防洪物资运输问题3.2.1防洪物资运输模型的建立防洪物资运输要求在满足各水库防洪物资需求的前提下,以最低的运输费用将尽可能多的防洪物资从各仓库运送到各水库大坝,这要求考虑三个问题:1. 满足各水库大坝的最低物资需求;2. 满足各水库大坝的最低物资需求的前提下将尽可能多的物资从各水库运输到各水库大坝;3. 总运输费用最小.为了更好地处理这三个问题,我们定义两个常量j i t ,和j i f ,.j i t ,为运送单位防洪物资从第i 仓库到第j 水库所需要的费用;j i f ,为运送单位防洪物资从第i 仓库到第j 水库运送防洪物资的数量.这样以总运输费用最小和物资运送量最大为目标函数,以各仓库的物资储备量、道路运输能力、各水库大坝所需要的最小物资量为约束条件构造模型如下:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≥≤=∑∑∑∑==...min ,,11,,j i j i ij i,j j i i,j m i nj ji j i c f q f p f t s f t Z (3.2.1)式中i p 为第i 个仓库的物资储备数量;i q 为第j 个水库所至少需要的物资量;j i c ,为从第i 个仓库到第j 个水库的道路运输能力.第一个约束条件表示从第i 个仓库运走的所有物资数量必须小于第i 个仓库的物资储备量;第二个约束条件表示运输到第j 个水库的所有物资数量必须大于第j 个水库的至少需求量;第三个约束条件表示从第i 个仓库到第j 个水库的物资运输量必须在道路运输能力围.3.2.2防洪物资运输模型的求解最小费用最大流理论的求解过程[]13-12是对单一源点到单一汇点进行的,防洪物资运输问题涉及到多个储存物资的仓库(源点)和多个需求物资的水库(汇点).这就需要引进s 点作为单源,引进t 点作为单汇.规定从s 点到第i 个仓库的单位物资运输费用为0;规定从第j 个水库到t 点的道路运输能力为∞+,从第j 个水库到t 点的道路的单位运输费用为0.这样一来运输的总费用不会变,也可以应用最小费用最大流算法[]11对模型进行求解.求解步骤如下:1. 对于初始可行流()00=f ,它是运输量为0的最小费用流;2. 记()1-k f 为经过1-k 次调整得到的最小费用流,构造赋权有向图(-1)()k w f ;3. 在赋权有向图(-1)()k w f 中寻求从源点s v 到汇点t v 的最小费用路(调用Floyd 算法),若不存在最小费用路,则(-1)k f 就是最小费用最大运量流,计算终止;若存在最小费用路,则此最小费用路即为原网络D 中相应的增广链u ,转入下一步;4. 在增广链上对()1-k f 进行调整,调整量为:(1)(1)min(min(),min())k k ij ij ij u u c f f ε+---=- , (3.2.2) 令(1)()(1)(1)(,)(,)(,)k ij i j k k ij ij i j k ij i j f v v u f f v v u f v v uεε-+---⎧+∈⎪⎪=-∈⎨⎪∉⎪⎩ . (3.2.3) 得到新的可行流)k (f , 使流值增大,令1+=k k ,返回到第(2)步骤.模型求解流程如图12所示.图12 模型求解过程3.2.3具体实例桃曲坡水库、玉皇阁水库和高尔塬水库都位于渭河的支流上,古城的上游.这3座水库尤其是桃曲坡水库的防洪对的安全有着很大的影响,每逢汛期,都会有大量的防汛物资从附近的仓库运送到这3座水库,研究这3座水库的防汛物资运输问题对实际运输的有很大的指导作用.3座水库的最低防洪物资需求量为:桃曲坡,230t ;高尔塬,190t ;玉皇阁,110t .这附近有7个仓库,每个仓库的物资储备量和从某座仓库运输物资到某座水库的单位运输费用见表1.将表1中的信息网络化,将得到图13,①,②,…⑦分别代表仓库:马栏、庙湾、瑶曲、柳林、石门关、青草坪、石柱;⑧,⑨,⑩分别代表水库桃曲坡、玉皇阁和高尔塬;每条弧上的标注为),(ij ij t c ,ij c 代表从i 到j 点的道路运输能力(即为第i 仓库的物资储备量);ij t 为从i 到j 点的单位物资运输费用.表1 单位物资运费图13 运输网络示意图 建立物资运输模型:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==≤=≥=≤=∑∑∑∑==)3,2,1,72,1( 3.2.3)(,)3,2,1()72,1(..min ,,7131,,j i c f j q f i p f t s f t Z j i j i ij i,j j i i,j i j ji j i 式中Z 为总运输费用;ij f 代表道路运输流量.)72,1( =i p i 的值分别为:90,80,110,105,95,115,95;1q ,2q ,3q 的值分别为:230,190,110;ij c ,ij t 的值见图13中的线上的标注.对模型根据最小费用最大流的求解步骤进行求解,结果见表2(表中物资运输流量表示从各仓库到各水库的防洪物资数量,单位为t ).表2 运输计算结果计算结果为,满足各水库最低物资需求量的运输方案,总运输费用为54650元.最小费用最大流理论可以求解出任意的对应于某个最低运输量的运输方案,即只要给定每座水库的最低需求量,就可以根据最小费用最大流理论求解出在这个最低运输量限制下的运输方案.实际中可以根据汛情的变化,随时改变每座水库的最低需求量,改变运输方案.第四章总结最小费用最大流理论在网络优化模型中具有核心位置,因为它不仅具有广泛类型的应用,而且可以被极为有效的求解.与最大流理论相似,它关注的是通过有弧容量限制的网络的流量问题.与最短路径理论[]2-1相似,它关注的是经过一条弧的流量的费用.事实上,该理论能够研究具有多个发点和多个终点的问题,还考虑费用问题.目的就是在满足给定需求的前提下,使得通过网络发送的有效供给的总成本最小,从而获得最大利益.本文运用图论理论这一数学工具把实际问题抽象为有向网络,进而建立数学模型,并运用最大流和最小割基本理论对具体问题进行求解.在文中引入了流、割等概念与网络图知识点的基本定义,对最大流与最小割基本理论和基本思想进行了概述,并着重介绍了最小费用最大流的理论思想,包括它的计算方法和算法步骤.然后把最小费用最大流理论应用到实际应用问题中,解决出土石料运输问题和防洪物资运输问题,求解给出合理的运输方案.应用图论理论优化运输方案这种方法理论上严密、解题步骤直观清晰、适用性强,该方法同时能够求关键路段,取得最小费用最大运输流量,达到整体最优化.对公路、水路、铁路等其他运输系统有普遍意义.本文考虑的是图论理论在运输问题上的简单的应用.而实际上,也可以应用运筹学中的图论理论原理解决和优化在生活中的其他方面问题,如通信编解码,矩阵运算,任务分配,GPS 路径规划[]1等等,这有待于日后对图论理论的继续研究.参考文献[1] 朱金寿,朱琪,王静.最小费用最大流算法在路径规划中的应用[J].:理工大学学报,2002,(3).[2] 林诒勋.线性规划与网络流[M].:大学,2003.[3] 钱颂迪.运筹学[M].:清华大学,1993.[4] 卢向南,俊杰,寿涌毅.应用运筹学[M].:大学,2005.[5] 艾素梅,文宏,力.数学模型的图论方法[M].:师专科学校学报,2010,(4).[6] 杜端甫.运筹图论[M].:航空航天大学,1990.1:60-148.[7] F.哈拉里.图论[M].:科学技术,1987.[8] 郭太平,田雁新.用最大流—最小截原理进行工期—费用优化的分析[J].:城市学院学报,2006,(1).[9] 菊花,盖宇仙.用最小费用最大流理论确定铁路货物运价问题的研究[J].交通大学学报(自然科学版),2005,(1).[10] 宏杜,文徐杰.最小费用最大流模型在航班衔接问题中的应用[J].航空航天大学学报,2001,(10).[11] 凡荣.运输网络中求最小费用最大流的一个算法[J].:运筹与管理,2000,(4).[12] 明捷,石荣,凤伟.图论最大流理论在机场登机口分配中的应用[J].:中国民航大学学报.2010,(5).[13] 王伟,严余松.铁路局请求车审批优化[J].:西南交通大学学报.2004,(5).致光阴荏苒,转眼四年的大学生活即将结束.在**学院的时光即将成为美好的回忆,这段经历使我终身受益,终身难忘.谨以此文向所有关心和支持我的人致以最诚挚的敬意!在我论文的完成过程中,要感我的导师**老师.老师花费了大量的心血对我指导,她思想的活跃、思想的深度以及对问题敏锐的洞察使我受益匪浅,她对数学研究的严谨态度深深的影响了我,她对我一如既往的支持使我不断在完成论文的道路上前进.本论文的主要思想正是来源于她的启发和鼓励,感**老师对我论文的多次审阅并提出宝贵建议.还要感所有老师们,这四年来在学习上和生活上给予的悉心指导和热心帮助,在许多问题上给我及时的指导和启迪,指引我克服了很多生活和学习中遇到的困难.四年来,老师们渊博的专业知识,严谨的治学态度,谦逊的为人和孜孜不倦的探索精神给我留下了深深的印象,并深深的影响了我.这些必将惠及我将来的学习、工作和生活,同时感四年里同学们给我的帮助.。