数学建模图论案例讲解

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数学建模-第四篇-典型案例分析课件

数学建模-第四篇-典型案例分析课件

问题
☞ (1)请制定一个主管道钢管的订购和运输计 划, 使总费用最小(给出总费用).
☞ (2)请就(1)的模型分析: 哪个钢厂钢管的销 价的变化对购运计划和总费用影响最大,哪个 钢厂钢管的产量的上限的变化对购运计划和总 费用的影响最大,并给出相应的数字结果.
☞ (3)如果要铺设的管道不是一条线, 而是一 个树形图, 铁路、公路和管道构成网络, 请就 这种更一般的情形给出一种解决办法, 并对图 二按(1)的要求给出模型和结果.
§2.4 流量估计 1. 拟合水位~时间函数.
2. 确定流量~时间函数.
3. 一天总用水量的估计.
§2.5 算法设计与编程
1.拟合第1.2时段的水位,并导出流量.
2. 拟合供水时段的流量.
3. 一天总用水量的估计. 4. 流量及总用水量的检验.
Watertower.m
32Biblioteka 302826
24
22
20
★ 空气阻力的影响 对不同出手速度和出手高度的出手角度和入射角度
v(m/s)
8.0 8.5 9.0
h (m)
1.8 1.9 2.0 2.1
1.8 1.9 2.0 2.1
1.8 1.9 2.0 2.1
1度
2度
60.7869 61.6100 62.3017 62.9012
43.5424 41.5693 39.7156 37.9433
§1.2 问题的分析 d
d
球心偏前
0
△x
0 D
篮球入框
D
☞不考虑篮球和篮框大小,讨论球心命中框心的条件 ☞考虑篮球和篮框大小,讨论球心命中框心且入框条件 ☞保证球入框,出手角度和出手速度允许的最大偏差 ☞考虑空气阻力的影响

图论建模(结合案例分析)

图论建模(结合案例分析)

e4 v1v4 , e5 v3v4 , e6 v3v4 .
(见图 2)
图. 称边 e (vi , v j ) 为有向边或弧,称 e (vi , v j )是从vi 连接 v j 的弧 ,称 vi 为e的尾,称 v j 为e的头. 若图G中的边均为无序偶对 vi v j ,称G为无向图.称 边 e viv j 为无向边,称e连接 vi 和 v j ,顶点 vi 和 v j 称 为e的端点. 既有无向边又有有向边的图称为混合图.
2004A:奥运会临时超市网点的设计问题 • 题型:属于社会事业问题,主要包括观众的出行、用餐 和购物的规律,各商区人流分布规律,以及各商区的大小 超市的设计数量等问题。 • 特点:海量数据、数据冗余、结构复杂,即时性、综 合性、实用性和开放性强。 • 方法:主题方法数据的处理、统计分析、数据挖掘、 数学规划等。 • 结果:不唯一,对结果没有明确要求。
图的作用
图是一种表示工具,改变问题的描述方式,往往是创造性的 启发式解决问题的手段.一种描述方式就好比我们站在一个位 置和角度观察目标,有的东西被遮挡住了,但如果换一个位置和 角度,原来隐藏着的东西就可能被发现.采用一种新的描述方式, 可能会产生新思想.图论中的图提供了一种直观,清晰表达已知 信息的方式.它有时就像小学数学应用题中的线段图一样,能使 我们用语言描述时未显示的或不易观察到的特征、关系,直观 地呈现在我们面前,帮助我们分析和思考问题,激发我们的灵感.
v 来表示;
用 G (V (G ), E (G )) 表示图,简记 G (V , E ). 也用 vi v j 来表示边 (vi , v j ).
例设 G (V (G ), E (G )) , 其中:V (G) {v1, v2 , v3 , v4},

图论模型实例优秀课件

图论模型实例优秀课件
▪ 几个优化原则 ▪ 扩环原则 子图有孤立枝,扩环后权值应减小 ▪ 增环原则 环路上某个顶点有两枝,且有使两枝成环的边
存在,考虑增环,增环后权值应减小 ▪ 换枝原则 环路上某顶点长出一条枝,该枝末梢和环路另
一顶点接近,可考虑换枝
问题1的分析与求解--最小生成树法
问题1的分析与求解 --TSP方法
公路边的数字为该路段的公里数.
问题分析:
本题给出了某县的公路网络图,要求的是在不 同的条件下,灾情巡视的最佳分组方案和路线.
将每个乡(镇)或村看作一个图的顶点,各乡 镇、村之间的公路看作此图对应顶点间的边,各条 公路的长度(或行驶时间)看作对应边上的权,所 给公路网就转化为加权网络图,问题就转化图论中 一类称之为旅行售货员问题,即在给定的加权网络 图中寻找从给定点O出发,行遍所有顶点至少一次 再回到点O,使得总权(路程或时间)最小.
图论模型实例
专题
❖ 图的表示与锁具问题 ❖ 最小生成树、TSP和灾区巡视问题 ❖ 最短路、网络流和运输问题 ❖ 作业
图的表示与锁具问题
不积硅步,无以至千里 --荀子·劝学
图的矩阵表示
邻接矩阵: (以下均假设图为简单图).
1) 对无向图 G,其邻接矩阵 A(aij),其中:
1, aij 0,
若vi与vj相邻 , 若vi与vj不相.邻
i1
定义 称
为最大容许均衡度.
为该分组的实际均衡度.
显然0 0 1,0越小,说明分组的均衡性越 好. 取定一个 后,0与 满足条件 3)的分组是
一个均衡分组. 条件 4)表示总巡视路线最短.
此问题包含两方面:a)对顶点分组, b)在每组中求 (单个售货员)最佳旅行售货员回路.
因单个售货员的最佳旅行售货员回路问题不存在多 项式时间内的精确算法.因此多个售货员的最佳旅行售 货员回路问题也不存在多项式时间内的精确算法.

数学建模-图论模型

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

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——图论篇

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-图论讲稿

数学建模-图论讲稿

1
2
下面利用Floyd矩阵算法可计算出出行时
设G = (V, E )是一个图, v0, v1, … , vk∈V, 且 “1≤i≤k, vi-1 vi∈E, 则称v0 v1 … vk是G的一条通路.
如果通路中没有相同的顶点, 则称此通路为路径, 简称 路.
始点和终点相同的路称为圈或回路.
数学建模-图论
一、图的基本概念
顶点u与v称为连通的,如果存在u到v通路,任二顶 点都连通的图称为连通图,否则,称为非连通图。极大 连通子图称为连通分图。
时间最短、出行费用最低等。以下图的简化公交网为例来说明。
1
2
图中由两条公交线路组成,实线表示第
一条线路,依次经过站点1,3,4,5,虚线表 3
4
示第二条线路,依次经过站点2,3,5。
5
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 1 1 1 0 0 1 0 1 A 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0
二、图的矩阵表示
3 有向图的关联矩阵A =(aij )n×m (n为结点数m为边数)
有向图:
aij 11, 若, 若vvi是i是eei的i的始终点点

0,
若vi与ei不关联
无向图:
aij

1,
若vi与v
关联
j
0,若vi与v j不关联
数学建模-图论
二、图的矩阵表示 例3:分别写出右边两图的关联矩阵
我们用图论方法计算t和s.
数学建模-图论
二、图的矩阵表示(应用实例及解法分析) 6
5
构造无向图

数学建模图论案例讲解PPT学习教案

数学建模图论案例讲解PPT学习教案
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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(推销员)问题。
每个完美匹配都是最大匹配, 反之不一定成立.
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二部图的匹配、独力集 例16: 判断下图的匹配
最大匹配 非完美匹配
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完美匹配
二部图的匹配、独力集
定义5 若图 G的一个顶点子集中的任意两个点都互不相 邻, 则称该顶点子集为为G的一个点独立集。图G的独立 数为G的最大点独力集所含的点数,记为 (G)
x,y E’, w(x,y)=mindG(x,y)
定理2 加权图 G 的最佳推销员回路的权与 G’的最佳 H 圈的权相同.
第9页/共27页
推销员问题近似算法:二边逐次修正法:
(1)任取初始 H 圈: C0=v1,v2,…,vi, ,…,vj,…,vn,v1
(2)对所有的 i ,j,1<i+1<j<n,若 w(vi, vj)+w(vi+1,vj+1)<w(vi,vi+1)+w(vj,vj+1) 则在 C0 中删去边(vi,vi+1)和(vj,vj+1)而加入边(vi, vj)和(vi+1,vj+1),形成 新的 H 圈 C,即
第15页/共27页
1994全国大学生数学建模竞赛题目
B题 锁具装箱
某厂生产一种弹子锁具, 每个锁具的钥匙有5个槽, 每个槽的高度从 {1,2,3,4,5,6}6个数(单位略)中任取一数。 由于工艺及其它原因, 制造 锁具时对5个槽的高度还有两个限制: 至少有3个不同的数; 相邻两槽 高度之差不能为5。 满足以上条件制造出来的所有互不相同的锁具称 为一批。 出来的所有互不相同的锁具称为一批。 从顾客的利益出发, 自然希望在每批锁具中"一把钥匙开一把锁"。 但是在当前工艺条件下 , 对于同一批中两个锁具是否能够互开, 有以下试验结果: 若二者相对 应的5个槽的高度中有4个相同, 另一个的高度差为1, 则可能互开; 在 其它情形下, 不可能互开。 原来, 销售部门在一批锁具中随意地取每 60个装一箱出售。 团体顾客往往购买几箱到几十箱, 他们抱怨购得的 锁具会出现互相开的情形。 现聘聘请你为顾问, 回答并解决以下问题:

图论模型例子

图论模型例子

例2:旅行售货员问题(又称货郎担问题,Traveling Salesman Problem )有一个推销员,从城市1动身,要遍访城市2,3,…,n 各一次,最后返回城市1。

已知从城市i 到j 的旅费为ijc ,问他应按如何的顺序访问这些城市,使得总旅费最少?能够用多种方式把TSP 表示成整数计划模型。

那个地址介绍的一种成立模型的方式,是把该问题的每一个解(不必然是最优的)看做是一次“巡回”。

在下述意义下,引入一些0-1整数变量:ij x⎩⎨⎧≠=其它情况,且到巡回路线是从,0,1j i j i其目标只是使∑=nj i ijijx c1,为最小。

那个地址有两个明显的必需知足的条件:访问城市i 后必需要有一个即将访问的确切城市;访问城市j 前必需要有一个方才访问过的确切城市。

用下面的两组约束别离实现上面的两个条件。

ni xnj ij,,2,1,11==∑=nj xni ij,,2,1,11==∑=到此咱们取得了一个模型,它是一个指派问题的整数计划模型。

但以上两个条件关于TSP 来讲并非充分,仅仅是必要条件。

例如:123456以上两个条件都知足,但它显然不是TSP 的解,它存在两个子巡回。

那个地址,咱们将表达一种在原模型上附加充分的约束条件以幸免产生子巡回的方式。

把额外变量),,3,2(n i u i =附加到问题中。

可把这些变量看做是持续的(最然这些变量在最优解中取一般的整数值)。

此刻附加下面形式的约束条件nj i n x n u u ij j i ≤≠≤-≤+-2,1。

为了证明该约束条件有预期的成效,必需证明:(1)任何含子巡回的线路都不知足该约束条件;(2)全数巡回都知足该约束条件。

第一证明(1),用反证法。

假设还存在子巡回,也确实是说至少有两个子巡回。

那么至少存在一个子巡回中不含城市1。

把该子巡回记为121i i i i k ,那么必有111132121-≤+--≤+--≤+-n n u u n n u u n n u u i i i i i i k把这k 个式子相加,有 1-≤n n ,矛盾! 故假设不正确,结论(1)得证。

【数学建模】数模竞赛中的图论问题

【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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T5
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0:1
-
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1:0 0:0
T6
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T7
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1:0 2:1 3:1 3:1 2:0
T8
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0:1 1:1 3:1 0:0
T9
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3:0 1:0 1:0
T10
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1:0 2:0
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

数学建模图论模型省公开课获奖课件说课比赛一等奖课件

数学建模图论模型省公开课获奖课件说课比赛一等奖课件

问题旳转换:
➢ 过河问题是否能解? 即:图中A1到A10是否连通?
➢ 有几种不同旳解法? 即: A1到A10之间有多少条不 同旳途径?
➢ 最快旳处理方案是什么? 即: A1到A10最短途径有哪些?
图旳矩阵表达
⑴ 邻接矩阵:邻接矩阵表达了点与点之间旳邻接关 系.一种n阶图G旳邻接矩阵A = (aij )n×n , 其中
以可允许旳10个状态向量作为顶点,将可能相互转移 态用边连接起来构成一种图。
利用图论旳有关知识即可回答原问题。
例 过河问题
(1,1,1,1) (1,1,1,0) (1,1,0,1) (1,0,1,1) (1,0,1,0) (0,0,0,0) (0,0,0,1) (0,0,1,0) (0,1,0,0) (0,1,0,1)
① V称为G旳顶点集, V≠, 其元素称为顶点或结点, 简称点;
② E称为G旳边集, 其元素称为边, 它联结V 中旳两个点, 假 如这两个点是无序旳, 则称该边为无向边, 不然, 称为有向边.
假如V = {v1, v2, … , vn}是有限非空点集, 则称G为有限图或 n阶图.
假如E旳每一条边都是无向边, 则称G为无向图(如图1); 假 如E旳每一条边都是有向边, 则称G为有向图(如图2); 不然, 称 G为混合图.
图论模型
1. 图论基本概念 2. 最短途径算法 3. 最小生成树算法 4. 遍历性问题 5. 二分图与匹配
图论模型
6. 网络流问题 7. 关键途径问题 8. 系统监控模型 9. 着色模型
2
1、图论旳基本概念
问题1(哥尼斯堡七桥问题): 能否从任一陆地出发经过每座桥恰好一次而
回到出发点?
3
欧拉指出: 假如每块陆地所连接旳桥都是偶数座,则从任一

数学建模 第六章 图论模型

数学建模 第六章  图论模型


(1) 可取状态 根据题意,并不是所有状态都是可取的.通过穷举法列出来,可 取状态是: 人在此岸 人在彼岸 (1, 1, 1, 1) (0, 0, 0, 0 ) (1, 1, 1, 0 ) (0, 0, 0, 1 ) (1, 1, 0, 1 ) (0, 0, 1, 0 ) (1, 0, 1, 1 ) (0, 1, 0, 0 ) (1, 0, 1, 0 ) (0, 1, 0, 1 ) 总共有十种可取状态.
=d(1)+c 13放入 A 中,即
A = {P1 , P5 , P3 }, B = {P2 , P4 , P6 , p 7 , P8 }
( 3)
minB {d (i ) + cij } = min {d (1) + c1 j , d (3) + c3 j , d (5) + c5 j } i∈ A , j∈
实例二 交通费用问题
设有一城市间的飞机飞行网络, 由第 Pj 个城 市到第 Pj 个城市所需要费用为 Cij ,令 Cij =∞表示 第 Pj 个城市与第 Pj 个城市不直接通航,Cij 的值 如表 6-1 所示.设所有城市中只有 P1,然后多 P1 然后从 p1 出发到各地,求 p1 到 p8 的最少费用.
表 6-1 2 3 4 5 6 7 8 1 28 2 ∞ 1 ∞ ∞ ∞ 2 ∞ 9 8 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 24 ∞ 27 ∞ ∞ 8 7 3 4 5 6 7
26 ∞ ∞
8 ∞
7
(1)画网络图 该问题属于图论中的最短路问题.画出网络图 6-3.
显然,从 p1 走到 p8 有若于种走法,每种线路的花费不同,一种简单 的想法是,从某一城市 Pj 出发时,皆选花费最小的城市作为下一站.这种 办未能当然可以使当前一站的花费最小,但未必使整个线路花费最小.举 一个简单的例子,如图 6-4,边上的值为相邻点之间的花费.显然,若按 上面的想法,使每一步都花费最小,则从 A 点到 C 点的最短路线为 A— B —C,其总花费为 4.而从 A 直接走到 C 的花费仅为 3.因此,在考虑这 类问题时,每次寻打下一站时不是去考虑局部花费,而应以考虑总体花费 最少为原则. 先把顶点集分成两个集合,集合 A 包含所有的出发点(包括始发点 P1 ) ,集合 B 包括其它点.显然,初始时:

数学建模图论讲义

数学建模图论讲义

(1)邻接矩阵表示法

邻接矩阵表示法是将图以邻接矩阵(adjacency matrix)的形式存储在计算机中。图 G (V , A ) 的 邻接矩阵是如下定义的:C是一个n*n的0-1矩阵, 即
C ( c ij ) n n { 0 ,1}
nn
1, c ij 0,

(i, j ) A, ( i , j ) A.
n
图与网络的数据结构



网络优化研究的是网络上的各种优化模型与算 法.为了在计算机上实现网络优化的算法,首先 我们必须有一种方法(即数据结构)在计算机上 来描述图与网络。 这里我们介绍计算机上用来描述图与网络的5种常 用表示方法:邻接矩阵表示法、关联矩阵表示法、 邻接表表示法和星形表示法。 在下面数据结构的讨论中,我们首先假设 G (V , A ) |V 是一个简单有向图 , | n , | A | m ,并假设V中的 顶点用自然数1,2,…n表示或编号,A中的弧用自 然数1,2,…m表示或编号。

如果一个顶点是一条弧的起点,则关联矩阵中对 应的元素为1;如果一个顶点是一条弧的终点,则 关联矩阵中对应的元素为-1;如果一个顶点与一 条弧不关联,则关联矩阵中对应的元素为0。
例2 对于例1所示的图,如果关联矩阵中每列对应 弧的顺序为(1,2),(1,3),(2,4),(3,2),(4,3), (4,5),(5,3)和(5,4),则关联矩阵表示为(列单位为弧)
e E ( P )
定义 若 P0 ( u , v ) 是G 中连接顶点u, v的一条路, 且 对任意在G 中连接u, v的路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.

第二讲图论模型优秀课件

第二讲图论模型优秀课件
3) 若 VV,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] .
4) 若EE,且 E ,以 E为边集,以 E 的端点
集为顶点集的图 G的子图,称为 G的由E导出的 边导出的子图,记为 G[E] .
3) 图的矩阵表示
邻接矩阵: (以下均假设图为简单图).
例设 G (V (G), E(G)) , 其中:V (G) {v1,v2,v3,v4}, E(G) {e1,e2, e3,e4,e5,e6} , e1 v1v1,e2 v2v3,e3 v1v3, e4 v1v4,e5 v3v4,e6 v3v4. (见图 2)
定义 若一个图的顶点集和边集都是有限集,则称
3) 若 VV,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] .
4) 若EE,且 E ,以 E为边集,以 E 的端点
集为顶点集的图 G的子图,称为 G的由E导出的 边导出的子图,记为 G[E] .
G[v{1,v2,v3}] G [e { 3,e4,e5,e6}]
1) 对无向图 G,其邻接矩阵 A(aij),其中:
其为有限图. 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.
定义若图G中的边均为有序偶对 (vi,vj ),称G为有向 图. 称边 e(vi,vj)为有向边或弧,称 e(vi,vj)是从v i 连接 v j ,称 v i为e的尾,称v j为e的头.
若图G中的边均为无序偶对 viv j ,称G为无向图.称 边evivj为无向边,称e连接v i 和 v j,顶点 v i 和v j 称 为e的端点. 既有无向边又有有向边的图称为混合图.

数学建模——图论

数学建模——图论
[3] 是从边集 E 到顶点集 V 中的有序或无序的元素
偶对的集合的映射,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 ) v3v3 .
其中 m V1 , n V2 .
v1
单点图
v1 v3
v4
v2
v5
v6
v7
v8
空图
返回
顶点的度
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 的度,记为 d(v).
(2)在有向图中,从顶点 v 引出的边的数目称为 v 的出度, 记为 d+(v),从顶点 v 引入的边的数目称为的入度,记为 d-(v), d(v)=d+(v)+d-(v)称为 v 的次数.
❖ 1736年,欧拉(1707-1783)在俄国彼得堡科学院 院报上发表了一篇论文.他在论文中引进了图的概念
和方法,用抽象分析法将这个问题化为第一个图论
问题:即把每一块陆地用一个点来代替,将每一座
桥用联接相应的两个点的一条线来代替,从而相当 于得到一个「图」,将七桥问题转化为一笔画问题. 欧拉证明了这个问题没有解——这是由于此「图」
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,称为完全图,记为 Kn,其中 n

数学建模之图论模型讲解

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》PPT课件

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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?

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图论的基本概念
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。
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?

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例3、证明:在任意6人的集会上,总有3人互相认 识,或总有3人互相不认识。
德·摩尔根致哈密顿的信(1852年10月23日) 我的一位学生今天请我解释一个我过去不知道,现在仍不甚
了了的事实。他说如果任意划分一 个图形并给各部分着上颜色,使任 何具有公共边界的部分颜色不同, 那么需要且仅需要四种颜色就够了 。下图是需要四种颜色的例子 (图1)。
……

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从而对应状态(1,0,0,1),(1,1,0,0),(1,0,0,0)也是 不允许的,

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人在河西: (1,1,1,1) (1,1,1,0) (1,1,0,1) (1,0,1,1) (1,0,1,0)
人在河东: (0,1,0,1) (0,1,0,0) (0,0,1,0) (0,0,0,1) (0,0,0,0)
以十个向量作为顶点,将可能互相转移的状态 连线,则得10个顶点的偶图。
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二部图的匹配、独力集 例16: 判断下图的匹配 最大匹配 非完美匹配
完美匹配
二部图的匹配、独力集
定义5 若图 G的一个顶点子集中的任意两个点都互不相 邻, 则称该顶点子集为为G的一个点独立集。图G的独 立数为G的最大点独力集所含的点数,记为 (G)
定义6 若图 G的一个顶点子集K称为G的一个点覆盖子集, 如果G中的任意一条边都至少有一个顶点包含在G中. 图G 的覆盖数为G的最小点覆盖集中所含的点数,记为 (G) 若G中任一个顶点都是图G的边集S中一条边的顶点, 则称S为G的一个边覆盖集。含边数最少的边覆盖集中的 边数称为图G的边覆盖数。
二部图的匹配、独力集-相关定理
定理 1
(G) (G) | V(G) |
定 理 2 若 图 G没有孤立 顶点 , 即顶 点 的最小 度 > 0 , 则
' (G) ' (G) | V(G) |
定理3 对 于二分 图 G , 有
' (G) (G)
二部图的匹配、独力集
定 义2 设 图G V, E, M E , 若M中 任 意 两 条 边 在G中 均 不 邻 接 , 则 称 是G的 一 个 匹 配 。 M
二部图的匹配、独力集
定义3 若匹配M的某条边与点v关联, 则称M饱和 点v, 并且称v是M的饱和点, 否则称v是M的非饱 和点.
定义4 设M是图G的一个匹配, 如果G的每一个点 都是M的饱和点, 则称M是完美匹配;如果G中 没有另外的匹配M0, 使 | M0 |>| M |, 则称M是最 大匹配. 含边数最多的最大匹配中所含的边数称为 图G的边独立数,记为 ' (G) 每个完美匹配都是最大匹配, 反之不一定成立.
i 1
min( Maxl (Ci ) Minl (Ci )) 目标2:
1i 3 1i 3
• 限制条件
V (C ) V(G)
i i 1
3
第一问目标简化: 多目标
Min(Max1i3l (Ci ))
单目标
分组: 方法很多。可以给定一个初始分组, 然后基于上述单目标进行调整。
问题2: 最小组数问题。(问题3也涉及) 分析: 求r组多旅行商路线,在满足题目要求 限制条件下,使得每个路线都包含县城, 且总体能覆盖V。并证明r-1组不可能。
引理1 设G = ( X, Y, E )为二部图, 则① G存在 饱和X的每个点的匹配的充要条件是 对任意S X,有 | N (S ) | ≥ | S | . 其中, N (S ) = {v | u∈S, v与u相邻}. ② G存在完美匹配的充要条件是 对任意S X 或S Y有 | N (S ) | ≥ | S | .
分析: 6 种 高度 5 个 槽 的钥匙 最多 可能有 65 7776 , 通 过排 列组 合 , 除 去不 满足 条件 的各种 情 况, 可 以 算 出一批 锁具 的总数为 5880件
• 由于两个 锁具 对应 的 5 个 槽 高 中有 4 个 相 同 , 另一 个 只相 差 1, 被视 为互 开 , 那 么它们 各 自 槽 高 之 和必为 一个 奇数 、 一个 偶数. 另外 , 槽 高 之和为 奇数 和偶数 的锁 具 可 以 一 一对 应 , 因 而各 占一 半 : 2 9 4 0件 , 槽 高 之和为奇数 ( 或偶数) 的两锁具之间不可能互 开 , 所 以若 6 O个装一箱 , 2 9 4 0个锁具可 以装 4 9箱 , 4 9箱槽高之和为奇数或偶数的锁具 , 肯定不能互开. 现在的问题是 4 9 箱是不是最 大可能的?
最佳推销员回路问题可转化为最佳 H 圈问题.方法是由给 定的图 G=(V,E)构造一个以 V 为顶点集的完备图 G’=(V,E’), E’ 的每条边(x,y)的权等于顶点 x 与 y 在图中最短路的权.即:
x,y E’, w(x,y)=mindG(x,y)
定理2 加权图 G 的最佳推销员回路的权与 G’的最佳 H 圈的权相同.
问题3:最短时间及最优巡视方案
• 最短时间: 县城到最远乡镇的距离。不难 确定。最优巡视方案??? • 可以按照问题2的模型确定组数。答案为22. • 但是如何证明21不行? 思考题?
问题4:组数已定,讨论T,t,V的改变对 最佳巡视路线的影响
• 要尽快完成巡视,就得要求每组完成巡视时 问尽量均衡,因为总的完成巡视时间按最长 的完成巡视时间计算。 现在讨论在均衡度 允许的范围内已分成n组后,改变T, t, V对 最佳巡视路线的影响。显然在分组不变的 情况下,无论如何改变分组后,对每组内的 最沈 封丛 视路线是没有影响的,但可能会 影响各组 间的均衡性 因此该问题实际上是 讨论T, t, V对分组的影响,即在不破坏原来分 组均衡的条件下,T 、t ,V允许的最大变化范
B题 灾情巡视路线 下图为某县的乡(镇)、村公路网示意图, 公路边的数字为该路段的公里数。 今年夏天该县遭受水灾。为考察灾情、组 织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到 全县各乡(镇)、村巡视。灾情巡视路线指从 县政府所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又 回到县政府所在地的路线。 若分三组(路)巡视,试设计总路程最短 且各组尽可能均衡的灾情巡视路线。
推销员问题-定义
流动推销员需要访问某地区的所有城镇,最 后回到出发点.问如何安排旅行路线使总行程最 小.这就是推销员问题. 若用顶点表示城镇,边表示连接两城镇的 路,边上的权表示距离(或时间、费用),于 是推销员问题就成为在加权图中寻找一条经过 每个顶点至少一次的最短闭通路问题.
定义 在加权图G=(V,E)中, (1)权最小的哈密尔顿圈称为最佳H圈. (2)经过每个顶点至少一次的权最小的闭通路称 为最佳推销员回路.
二部图的匹配、独力集
定义1 设X , Y都是非空有限顶点集, 且X Y = Φ ,
E xy x X , y Y
称G = ( X, Y, E )为二部图. 如果X中的每个点都与Y中的 每个点邻接, 则称G = ( X, Y, E )为完备二部图. 若 F:E →R +, 则称G = ( X, Y, E, F )为二部赋权图.
一般说来,最佳哈密尔顿圈不一定是最佳推销员回路, 同样最佳推销员回路也不一定是最佳哈密尔顿圈.
H回路,长22
最佳推销员回路,长4
定理1
在加权图 G=(V,E)中,若对任意 x,y,z V,
z x,z y,都有 w(x,y) w(x,z)+w(z,y),则图 G 的最佳 H 圈也是最佳推销员回路.
将锁具的互开关系用图表示,锁具集合用V V1 V2 表示, 其 中 V 1和 V 分别表示槽高之和为奇数和偶数的锁具集合。 若 2 vi V1 , v j V2 , 能 够互 开, 则 两 点 连 一 边。 • 对 问题 1 构 造 的二分 图 , 由于奇数 类锁 具 与偶 数类 锁 具 的对 称 性 , 引理 1 满 足 , 所 以存 在饱 • 和 V1 的每个顶点的匹配,而 V1 的顶 点互不 相邻 , 因此
3)对 C 重复步骤(2) ,直到条件不满足为止,最后得到 的 C 即为所求.
分析: 灾情巡 视路 线 问题 是一个 寻求最佳多旅行商回路的问题 。
• 1、多旅行商问题 跟单旅行商问题的区别。单旅行商问题 可以转化为加权图的最优H圈问题。多旅行 商问题怎么办? 2、第一问目标:总路程最短且尽可能均衡。 3 如何表述。目标1:Min( l (Ci ))
假定巡视人员在各乡(镇)停留时间T=2小时,在 各村停留时间t=1小时,汽车行驶速度V=35公里/小时。 要24小时内完成巡视,至少应分几组;给出这种分组 下你认为最佳的灾情巡视路线。 在上述关于T , t和V的假定下,如果巡视人员足 够多,完成巡视的最短时间是多少;给出在这种最短 时间完成巡视的要求下,你认为最佳的灾情巡视路线。 若巡视组数已定(如三组),要求尽快完成巡视, 讨论T,t和V改变对最佳灾情巡视路线的影响。
§1 引言
图论是应用十分广泛的运筹学分支,它已广泛 地应用在物理学、化学、控制论、信息论、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,有许多问题 都可以用图论的理论和方法来解决。例如,完成工 程任务的时间最少;运输距离最短;工程所用费用 最少……等等。
1998年全国大学生数学建模竞赛题目
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(推销员)问题。
哈 密 尔 顿 图
1859年,数学家哈密尔顿发明了一种周游世界的游 戏:在一个12面体的每个角点代表一个城市,问能否从某 城市出发,沿12面体的棱行走,经过每个城市一且仅一次, 最后回到出发地。
1994全国大学生数学建模竞赛题目
B题 锁具装箱
某厂生产一种弹子锁具, 每个锁具的钥匙有5个槽, 每个槽的高度
从{1,2,3,4,5,6}6个数(单位略)中任取一数。 由于工艺及其它原因,
制造锁具时对5个槽的高度还有两个限制: 至少有3个不同的数; 相 邻两槽高度之差不能为5。 满足以上条件制造出来的所有互不相同
的锁具称为一批。 出来的所有互不相同的锁具称为一批。 从顾客
的利益出发, 自然希望在每批锁具中"一把钥匙开一把锁"。 但是在 当前工艺条件下, 对于同一批中两个锁具是否能够互开, 有以下试
验结果: 若二者相对应的5个槽的高度中有4个相同, 另一个的高度
差为1, 则可能互开; 在其它情形下, 不可能互开。 原来, 销售部 门在一批锁具中随意地取每60个装一箱出售。 团体顾客往往购买几
箱到几十箱, 他们抱怨购得的锁具会出现互相开的情形。 现聘聘请
你为顾问, 回答并解决以下问题:
• 每一批锁具有多少个, 装多少箱。 • 为销售部门提供一种方案, 包括如何装箱(仍 是60个锁具一箱), 如何给箱子以标志, 出售 时如何利用这些标志, 使团体顾客不再或减 少抱怨。 • 采取你提出的方案, 团体顾客的购买量不超 过多少箱, 就可以保证一定不会出现互开。 • 按照原来的装箱办法, 如何定量地衡量团体 顾客抱怨互开的程度(试对购买一、二箱者 给出具体结果)。
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