最大流和最小割的最短增益路径法

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最简单最实用的选股公式

最简单最实用的选股公式

最简单最实用的选股公式本帖最后由 twqm 于 2009-12-17 04:51 编辑三日DDX>0.8 三日DDY>0.8 三日涨幅<6 五日涨幅<6 当日换手率>2.51.单数差不需要,因为单数差其实就是DDY一样的,DDY只要红的,单数差就一定大于12.特大\大单\小单差不需要,DDX就全包括了,没必要区分是特大单还是大单,你看好多股特大单是负,但大单是正.一样天天板.而小单差就是特大+大单的相反值,也不需要了,DDX是特大+大单,所以直接用DDX简单又适用.3.BBD不需要,DDX就是BBD,只是DDX是数值显示,BBD根据盘子大小换成了金额,一模一样的东东,例如联通你看他BBD很大,其实相对他盘子来讲吃得很少很少,DDX参考了盘子大小,查看更实用.4.主动率:不需要,主力挂单多少而已,无参考价值.5.通吃率:不需要,其实就是DDX,换了种显示方式而已.DDX已包括了:.特大\大单\小单差.BBD.通吃率其实只需要上面的条件就行了,这样每天盘后可选出大约10多支股票,再人工结合形态与板块进行选择操作.所以我还是认为软件基本选一下,余下的再人工仔细选更好.不会错过一些好股.以上是根据所有公式代码总结的,不需要质疑.保留的选股公式打集合一、大家看看我的选股条件,感觉成功率在80~90%,短线收益率很好,只是没具体统计过.1、量比>1 单数比>1特大差>0大单差>0.1中单差>0.1小单差<-5 DDX>0.1 DDY>0.1 DDZ>1 DDX连续>32、涨幅(% 5日)<10散户数增减(% 1日)<-0.1 散户数增减(% 3日)<-0.13、主力增减(%) 超大户增减(%) 大户增减(%):持仓、1日3日全部>0我是每天收盘后选股,第二天开盘就买.二、大家好,我的2月份的收益为50%,成功率达到80%左右,我基本上是做短线操作的,有5%利就出。

南开大学算法导论第七章课件

南开大学算法导论第七章课件

Ford-Fulkerson终止时的流有什么性质?
39
最大流与最小割

定理7.9 如果f是使得剩余图Gf中没有s-t 路径的一个s-t流,那么在G中存在一个 s-t割(A*,B*)使得v(f)=(A*,B*).因此,f有 G中任何流的最大值,且(A*,B*)有G中任 何s-t割的最小容量。 最大流最小割定理. [Ford-Fulkerson 1956] 最大流的值等于最小割
5
最大流问题

1. 2.
流的定义: s-t流是一个函数f,它把每条边e映射到 + E → R 一个非负实数f: ,值f(e)表示由边 e携带的流量,一个流f必须满足下面两 个性质: (容量条件)0<=f(e)<=Ce (守恒条件)除了s,t外,对每个结点v,满 足 ∑ f ( e ) = ∑ f ( e)
3
7.1 最大流问题
9 9 9

用图对交通网络建模 比如公路系统:边是公路,结点交叉路口 比如计算机网络:边是链接线,结点是开关 比如管网:边是输送些体的管道,结点是管道 连接点 抽象出来的要素: 边上的容量; 源点;终点;交通量通过边运送
4
最大流问题

流网络 有向图G=(V,E) 每条边关联一个容量,非负数Ce. 存在单一源点s, 以及单一汇点t

42
最大流与最小割
设流f没有增广路径. 定义集合A 是剩余图Gf中从源点s可达顶点集合. 根据定义,那么s ∈ A;终点 t ∉ A, ∈ B. 如果e=(u,v), u∈A,v∈B,那么f(e)=c(e); 如果e’=(u’,v’), u’∈B,v’∈A,那么f(e’)=0.

v( f ) = =
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一种基于干扰感知的网络编码意识路由

一种基于干扰感知的网络编码意识路由

一种基于干扰感知的网络编码意识路由摘要:针对编码机会对数据流传输相对集中的要求,而数据流集中可能会造成传输干扰增大的问题,提出一种新的考虑干扰感知的编码意识路由判据ecxwi,结合一定的路由发现、路由维护机制,形成一种新的编码意识路由算法carwi,该算法综合考虑了编码机会以及无线传输干扰等因素。

仿真证明,并与采用最短路径路由的网络编码机会路由传输机制cope相比,carwi在网络吞吐量、端到端时延指标上有更优的表现。

关键词:无线ad hoc网络;网络编码;编码意识;干扰;中图分类号:tp393 文献标识码:a 文章编号:1009-3044(2013)04-0726-05network coding-aware routing based on theinterference-awaretao yang, zhao jun-nan,(chongqing university of posts and telecommunications,chongqing 400065, china)abstract: for the transmission of data stream required by network coding is relatively concentrated, there may cause the increasing interferences,a new routing metric ecxwi is proposed in this paper. combined with the route discovery and the route maintenance mechanism, a new coding-aware routing algorithm carwi is also proposed. simulation shows thatcompared with network coding opportunities routing transmission mechanism cope based on the shortest path route,carwi has a better performance of network average throughput,average end to end delays .key words: wireless ad hoc network; network coding;coding-aware; interference无线ad hoc网络在广泛的应用的同时,也暴露出无法避免的缺陷,由于网络无中心、自组织等特点,各节点间需不断交换信息以了解网络状态,从而实现通信功能,这就造成网络开销较大、带宽有限、承载能力有限等问题。

网络流基础-最大流最小割定理

网络流基础-最大流最小割定理

⽹络流基础-最⼤流最⼩割定理
最⼤流最⼩割定理,指⽹络流的最⼤流等于其最⼩割。

最⼤流指符合三个性质的前提下,从S到T能流过的最⼤流量。

最⼩割指符合割的定义,最⼩的割容量。

求最⼤流:
不断寻找增⼴路,计算能增加的最⼩流量,然后增加。

找到⼀条增光路,最多能流过2,则:
找到第⼆条路径:
最后还剩a-c-e⼀条,则可计算出最⼤流量为4。

但遇到以下情况,且第⼀条路径为a-b-c-d时,就不⾏了:
此时需要增加反向路径,即当减去增⼴路时,反向加上减去的流量,提供后悔的选择:
这样,当考虑a-c-b-d时,可以对冲掉b-c的流量。

证明:
定理⼀:对于任⼀割和任⼀流,流量等于正向割边流量减去反向割边流量。

即f = f c+ - f c-,其中c+代表正向割边流量。

推论:任⼀割容量必定⼤于等于任⼀流量,由于:C+ > f c+ > f c+ - f c- > f。

则如果存在某流量和某割,则此流量必定为最⼤流,此割必定为最⼩割。

当我们计算出最⼤流时,不妨思考下此时的残留⽹络:
此时残留⽹络不存在增⼴路,即不存在⼀条能从S到T的路径。

此时残留⽹络中,我们把S能到达的节点记为s'集,能到达T的节点记为t’集,则s'和t'构成割集。

在残留⽹络中,流量指容量为0的边(满流),⽽这些边⼜是割边,所以流量和等于割的容量和。

⽐如对于:
其⼀个残留⽹络为:
其中两条虚线边为满流的边,也是割边。

油田水电站通信系统中网路最短路径的计算

油田水电站通信系统中网路最短路径的计算

油田水电站通信系统中网路最短路径的计算王乙人【摘要】油田水电站通信系统网路最短路径算法包括最小生成树算法、狄克斯特拉算法和网路最大流最短路径传输算法.最小生成树算法主要用于水电站接收设备传输路径的选择,可查询由接收设备至终端设备的最短传输线路.该算法可将每个站点的距离矢量的竖列划去,在横向排中寻找最小传输距离;最后,将每行的数据进行排列相加,得出接收设备与终端设备的最短传输距离.狄克斯特拉最短路径运算方法主要用于油田水电站通信站点互通距离计算.网络最大流传输路径算法可用于通信数据信息传输线路的选择,寻找传输至数据处理系统的最短线路,保证其他各条通信线路的正常使用.【期刊名称】《油气田地面工程》【年(卷),期】2014(033)009【总页数】2页(P30-31)【关键词】网路;最小生成树算法;最大流控制;水电站;通信系统【作者】王乙人【作者单位】琼州学院网络与教育技术中心【正文语种】中文1.1 最小生成树算法在油井网路水电站通信系统中,最小生成树的运算流程为:首先,找到水电站通信网路中的节点,将各个节点之间的传输距离进行标注。

接着,将所标的数值从小到大进行有序排列,选出序列中最小的加权值。

最后,将加权值依次排列,查看所构成的传输通信线路是否构成回路。

假如在排列过程中构成回路,则舍去该边的传输路径,在此基础上寻找另一条传输路径。

若水电站通信传输系统中共包含n个传输节点,则构成的传输线路共有n-1条,将传输路径的有效值相加,便构成了最小生成树。

1.2 狄克斯特拉最短路径算法油井水电站通信传输系统中,另一种寻找最短路径的算法称为狄克斯特拉算法。

这种算法在运算模式上比最小生成树的逻辑性更强,主要用于水电站数据信息传输系统中。

该方法首先对传输节点的有效距离进行标注,将端点标为0,终点标为∞,最后找端点至终点的最短距离。

如图1所示,s点至2节点的有效距离为10,2点至5节点的有效距离为1,5点至t节点的有效距离为20,s点至3节点的有效距离为15,s点至4节点的有效距离为8,4点至6节点的有效距离为7,3点至5节点的有效距离为9,5点至6节点的有效距离为2,6点至7节点的有效距离为30,3点至6节点的有效距离为2,3点至4节点的有效距离为4。

最新最小费用流算法-数学建模精品文档

最新最小费用流算法-数学建模精品文档
二部基数 / 赋权匹配
17
最小(生成)树算法
• 破圈法 ----- 复杂度高
• 避圈法 ---- 贪婪算法(Greedy Algorithm)
– Kruskal 算法(1956 ) – Prim 算法(1957) :即“边割法”
• Dijkstra算法(1959)
– Sollin 算法 (1961)
实际计算 效率高
21
最小费用流算法
消圈算法
最小费用路算法
原始-对偶算法
➢ Ford和Forkerson(1957,1962)
瑕疵算法(Out-Of-Kilter Algorithm)
松弛(Relaxation)算法 网络单纯形算法
实际计算效率高
22
匹配算法
二部基数匹配
➢ 增广路算法:O(mn) ➢ 简单网络上的最大流算法:O(mn1/2)
23
26
29
32

25
西气东送(钢管运输)问题 (CUMCM-2000B)
• 二次规划(常用解法)
• 最小费用流问题? (清华大学队,获网易杯)
➢ 线性模型(网络规模较大,有现成算法) ➢ 非线性模型(网络规模较小,需要自己设计算法)
• 基本问题 ---- 最小运费矩阵的计算
➢ 两种运输方式(铁路/公路)混合最短路问题 ➢ 是普通最短路问题的变种,需要自己设计算法
2.5单位C货币
1单位的C货币 =(兑换) 0.0091单位A货币
则: 1单位的A货币 = (通过三次兑换获得)
46.4*2.5*0.0091=1.0556 单位A货币
现在假设给定了若干种货币及其两两之间的兑
换率,请你帮助找到一种套汇方式(或判定该外汇市 场上不存在套汇的可能)。

教程:最大流-最小割定理PPT课件

教程:最大流-最小割定理PPT课件

S
5
I1 ∞
6 I2 ∞
7
∞ ∞
实验 E1 10
E2 2
t
I3
5
最大净收益:
(10+25)-(5+6+7) =17
2021/6/7
26
1 6 s32
43
12 25 t 39
最大净收益:(2+5+9) – ( 2+3+4 )= 16 – 最大流 9 = 7
做实验 2和3
2021/6/7
27
实验仪器和实验的输出: 构造图时要重新编号
怎样求正向割边和逆向割边?
2021/6/7
18
水流管道的最大流量由最细的管子容量决定的
2021/6/7
19
二、最大流最小割定量的应用
1、太空飞行计划问题
【问题描述:】 W 教授正在为国家航天中心计划一系列的太空飞行。每次太
空飞行可进行一系列商业性实验而获取利润。现已确定了一个 可供选择的实验集合E={E1,E2,…,Em},和进行这些实验 需要使用的全部仪器的集合I={I1,I2,…In}。实验Ej需要用到 的仪器是I的子集Rj 。配置仪器Ik的费用为ck美元。实验Ej的赞 助商已同意为该实验结果支付pj美元。W教授的任务是找出一 个有效算法,确定在一次太空飞行中要进行哪些实验并因此而 配置哪些仪器才能使太空飞行的净收益最大。这里净收益是指 进行实验所获得的全部收入与配置仪器的全部费用的差额。
1 6 s32
43
12 25 t 39
仪器:1-3中b[i]=-1的点。 实验:4-6中b[ j]=-1的点。
2021/6/7
割边:如果存在弧<i,j>, 满足:i∈S,b[i]>=0,

最短增益路径法求解最大流问题

最短增益路径法求解最大流问题

深圳大学实验报告课程名称:算法分析与复杂性理论实验项目名称:实验五最短增益路径法求解最大流问题学院:计算机与软件学院专业:软件工程指导教师:报告人:学号:班级:实验时间:2015-10-22实验报告提交时间:2015-11-30教务部制一.实验目的1. 掌握最短增益路径法思想。

2. 学会最大流问题求解方法。

二.实验步骤与结果实验总体思路:通过capacity[][]二维数组存储对应边的容量,并用两个一维数组分别保存边的剩余流量和路径上当前节点的前驱。

用C++中的queue类实现队列的相关操作,进而实现BFS 算法。

输入有向图中边的个数和顶点个数之后,通过一个for循环获取对应边的始点、终点和容量,并将这些数据保存到capacity[][]数组中。

程序设计中将源点设为1,将汇点设为最后一个顶点。

(代码和结果如下图所示)。

各排序算法的实现及实验结果:1、EK算法代码1:bool Edmonds_Karp(int src,int des,int n){int v,i;for(i=0;i<n;i++)visit[i]=false;front=rear=0; //初始化que[rear++]=src;visit[src]=true;while(front!=rear){ //将源点进队后开始广搜的操作v=que[front++];for(i=0;i<n;i++){if(!visit[i]&&c[v][i]){ //只有残留容量大于0时才存在边que[rear++]=i;visit[i]=true;pre[i]=v;if(i==des)return true; //如果已经到达汇点,说明存在增广路径返回true}}}return false;}代码2:int BFS(){int i,j,k,v,u;memset(pre,-1,sizeof(pre));for(i=1;i<=n;++i)flow[i]=max_int;queue<int>que;pre[start]=0;que.push(start);while(!que.empty()){v=que.front();que.pop();for(i=1;i<=n;++i){u=i;if(u==start||pre[u]!=-1||map[v][u]==0)continue;pre[u]=v;flow[u]=MIN(flow[v],map[v][u]);que.push(u);}}if(flow[end]==max_int)return -1;return flow[end];}算法说明:每次用BFS找一条最短的增广路径,然后沿着这条路径修改流量值(实际修改的是残量网络的边权)。

人工智能基础(习题卷6)

人工智能基础(习题卷6)

人工智能基础(习题卷6)说明:答案和解析在试卷最后第1部分:单项选择题,共53题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]温度上升,光敏三极管、光敏二极管的暗电流( )。

A)上升B)下降C)不变2.[单选题]RPA技术实现邮件自动发送用到的协议是()。

A)HTTPB)FTPC)SMTPD)URL3.[单选题]线性模型中的权重w值可以看做各个属性x的()。

A)正则化系数B)对最终决策结果的贡献度C)高维映射D)取值4.[单选题]对不具备泛化能力的规则转变为更一般的规则的最基础的技术为(___)A)最大一般泛化B)最小一般泛化C)最大一般特化D)最小一般特化5.[单选题]一组数据中出现最多的变量值叫做()。

A)最大值B)平均值C)中位数D)众数6.[单选题]一种将数据转换成信息的分析过程叫做()。

A)描述性分析B)诊断性分析C)预测性分析D)规范性分析7.[单选题]估价函数指的是从初始结点经过多个结点到达目的结点的路径的 ( )A)最大代价估计值B)最小代价估计值C)最短路径长度8.[单选题]模型刷新就是典型的利用新数据重新训练模型的方式,其关键是训练前的()A)数据整理B)数据预处理C)数据挖掘D)数据准备9.[单选题]下列关于 Python 中函数定义的代码正确的是?A)def say_hello: print('Hello')B)def say_hello() print('Hello')C)def say_hello(): print('Hello')D)def say_hello():print('Hello')10.[单选题]早期的机器学习系统一般都采用( )。

A)监督学习B)单一推理方法C)逻辑学习D)归纳学习11.[单选题]模糊集合 ,是采用( )A)序偶表示法B)向量表示法C)ZadehD)集合表示法12.[单选题]以下不是数据清洗的方法有A)缺失值填充B)重复值去除C)寻找离群点(奇点)D)集成不同的数据库13.[单选题]关于Python的编程环境,下列的哪个表述是正确的?A)Python的编程环境是图形化的;B)Python只有一种编程环境ipython;C)Python自带的编程环境是IDLE;D)用windows自带的文本编辑器也可以给Python编程,并且也可以在该编辑器下运行;14.[单选题]数据审计是对数据内容和元数据进行审计,发现其中存在的()A)缺失值B)噪声值C)不一致、不完整值D)以上都是15.[单选题]下面方法中,属于映射数据到新的空间的方法是()。

最大流问题的最短增广路径算法

最大流问题的最短增广路径算法
11
5
4
3
s
2
23
1
45
0
t
4
2
51
3
11
2
42
s23
41 2
1
1
2
2
312
1
0t
继续从它离开的地方的路径
如果路径达到了 t, 那么发送流且更新剩余网络.
12
5
4
3
s
2
23
1
45
0
t
3
2
2 1
1
51
11
1
2
42
s23
41 2
0t
1
1
2
2
312
这是更新后的残留容量.
13
5
4
3
s
2
23
1
45
0
t
3
一条可进入弧的 s-t 路径是最短路径.
可进入弧将表示成粗线.
4
4
5
2
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3
11
1
4
3
2
s2
4
41
0t
2
2s
1
345
0
t
3
2
1
31
使用可进入弧从 s 开始进行深度优先搜索.
下一步. 发送流并更新残留容量.
5
4
5
2
51
3
11
1
4
3
2
42
s2
41 2
0t
2
2s
3
2
1
1
345
0
t
31
这里是更新后的残留容量.

《机电传动控制》笔记

《机电传动控制》笔记

《机电传动控制》笔记第一章:绪论1.1 简介《机电传动控制》将机械工程与电气工程相结合,通过研究电机、驱动器以及控制系统来实现对机械设备的有效操作。

本课程旨在培养学生理解并掌握机电一体化系统的设计原理和方法,为将来从事相关领域的科研或工程实践打下坚实的基础。

1.2 机电传动控制系统的基本概念•定义:机电传动控制系统是指利用电气、电子及计算机技术来控制机械设备运动的系统。

•组成要素:o执行机构(如电动机):负责产生驱动力。

o传感器:用于监测系统的状态信息。

o控制器:根据设定的目标值与实际反馈进行比较,并据此调整执行机构的动作。

o被控对象:即需要被控制的机械设备。

•工作流程:输入信号 → 控制器处理 → 输出信号 → 执行机构响应 → 反馈至控制器形成闭环回路。

1.3 发展历程与趋势自20世纪初以来,随着电力技术的发展,人们开始尝试用电能替代传统的蒸汽动力来进行工业生产。

到了20世纪中后期,随着微处理器技术和自动控制理论的进步,机电传动控制逐渐从简单的手动调节向自动化方向转变。

近年来,智能化、网络化成为该领域的主要发展方向之一。

未来,预计还将进一步融入物联网(IoT)、大数据分析等先进技术,提高整个系统的效率与可靠性。

第二章:电力拖动基础2.1 电机类型及其工作原理•直流电机o结构:由定子(包括主磁极、换向极)、转子(电枢铁心+绕组)、换向器三部分组成。

o工作原理:当电流通过电枢绕组时,在磁场作用下会产生电磁力矩使转子旋转;改变电压大小可以调节转速。

•交流电机o异步电机(感应电机)▪特点:简单耐用、成本低。

▪分类:单相、三相。

▪工作原理:依靠定子产生的旋转磁场切割转子导条,从而在转子内部形成闭合电路产生感应电流,进而产生转矩。

o同步电机▪特点:适用于高精度场合。

▪工作方式:转子转速严格等于电网频率与极对数之比,可通过改变励磁电流来调整输出功率因数。

2.2 电动机的选择原则选择合适的电动机对于确保整个系统的性能至关重要。

国家集训队2007论文集7.胡伯涛《最小割模型

国家集训队2007论文集7.胡伯涛《最小割模型

[Key Words]
Network Flow, Maximum Flow, Minimum Cut, Maximum Weight Closure of a Graph, Finding
a Maximum Density Sub Graph, Minimum Weight Vertex Covering Set and Maximum Weight
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[][Library]Thesis
最小割模型在信息学竞赛中的应用
Amber
3.1. 引入 Introduction...........................................................................................................16 3.2. 构造 Construction of Algorithm ....................................................................................17 3.3. 证明 Proof......................................................................................................................17 3.4. 应用 Application............................................................................................................19
knowledge of minimum cut model. The thesis sets focus on researching that is in four aspects: 1. the application based on the

最大流算法解决最小割问题及网络流问题

最大流算法解决最小割问题及网络流问题

最大流算法解决最小割问题及网络流问题最大流算法(maximum flow algorithm)是解决网络流问题的一种常用方法。

网络流问题是指在一个有向图中,每条边都有一个容量限制,要求在源点和汇点之间找到一条路径,使得路径上每条边的流量都不超过其容量限制,同时保证从源点流出的总流量最大。

最小割问题(minimum cut problem)是网络流问题的一个相关概念。

在一个有向图中,边上的容量表示其最大流量限制,我们需要找到一条割(cut),将图分为两个部分,并使得割的容量最小。

割的容量是指割中每条边的容量之和。

最大流算法可以解决最小割问题。

常用的最大流算法包括Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。

Ford-Fulkerson算法是一种经典的最大流算法。

它通过不断寻找增广路径来更新流的值,直到无法找到增广路径为止。

增广路径是一条从源点到汇点的路径,其上每条边的剩余容量都大于0,并且路径上的流量不超过容量限制。

Edmonds-Karp算法是基于Ford-Fulkerson算法的一种优化方法。

它使用广度优先搜索(BFS)来寻找增广路径,可以保证在每次寻找增广路径时更新的流量最小。

最大流算法的应用非常广泛。

例如,可以使用最大流算法来优化交通流量,解决作业分配问题,以及在计算机网络中进行路由和流量控制等。

总结起来,最大流算法是解决最小割问题和网络流问题的一种常用方法。

通过寻找增广路径来更新流的值,最大流算法可以在保证路径上每条边的流量不超过容量限制的前提下,使得从源点流出的总流量最大化。

算法合集之《最小割模型在信息学竞赛中的应用》

算法合集之《最小割模型在信息学竞赛中的应用》
knowledge of minimum cut model. The thesis sets focus on researching that is in four aspects: 1. the application based on the
minimum cut model; 2. the maximum weight closure of a graph; 3. the maximum density sub graph; 4. the minimum weight vertex covering set and the maximum weight vertex independent set in the bipartite graph. It shows and analyzes the construction methods and thinking modes of the minimum cut model. Finally, it summarizes the methods and skills in the applications of the minimum cut model.
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[][Library]Thesis
最小割模型在信息学竞赛中的应用
Amber
[摘要] 本文对最小割模型的定义和性质,以及其相关扩展知识进行了研究。其中着重对最小割
模型在以下四个方面的应用展开研究:1. 基于定义的直接应用;2. 最大权闭合图;3. 最大密 度子图;4. 二分图的最小点权覆盖集和最大点权独立集。展现与剖析了最小割模型应用的巧 妙构图方法和独特思维方式,并对这一类应用的通用方法与技巧给予总结。
[][Library]Thesis
最小割模型在信息学竞赛中的应用

点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法

点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法

0 引言
最小费用最大流 问题是 网络优化 中的一个核心 问题 , 许多 网络优化问题都可归结为最小费用最大流问题的特例 , 如最短 路、 最大流、 指派和运输 问题等 , 最小 费用最 大流问题在 网络优
化 研究 中具有 更 普 遍 的意 义 J 。运 输 问题 是 研 究 比较早 的最 小 费用 最 大 流 问题 之一 , 在 14 年 Ht cc 就 进 行 了研 究 。 早 91 ihok c
grh f e okwt bt nd n d ecpc ycnie , i daec ar eoidt, e gbsdo ai e o tm o t r i o oeadeg aai of d wt ajcn y txt dps aa bi ae nf s l i nw h h t n h m i o t n e b
足:
m x z '2 … ,㈦ ) a (【 z , l I i P -i ≤ V) k

a n dld2 … d bl I … l ri( i,l, ,i,i, i, ,i ) t t 2 l ㈧
C C: 为 弧上 的权 函数 , (, ) — 弧 i )∈A对 应 的权 C(, i) 记 为 c 称 为 弧 ( ,) 单 位 流 量 的 费 用 , 直 接 称 为 成 本 i 上 或 (ot 。 cs)
) 则有 向路径 P ,
存在 非零路流 , 且流量
。v ) -k 满 i
可归结为线性规划算法 。组合算法主要是利用 图论 、 数据结构 技术和启发式算法思想来构建算法。线性规划算法利用线性规 划理论方法求解最小 费用最 大流问题 , 理论严密。随着生产和
残量网络的概念 , 依据网络可行流分解定理 , 在组合算法基础上

最小割Stoer-Wagner-by GG

最小割Stoer-Wagner-by GG

最小割Stoer-Wagner算法——buaagg读书笔记Stoer-Wagner算法用来求无向图G = (V, E)的全局最小割。

算法基于这样的一个定理,对于任意s, t ∈ V, 全局最小割,或者等于原图的s-t最小割,或者等于将原图进行Contract(s, t)操作所得的图的全局最小割。

算法框架:1.设当前找到的最小割MinCut为+∞2.在G中求出任意s-t最小割C,MinCut = min(MinCut, C)3.在G作Contract(s,t)操作,得到G’ = {V’, E’},若|V’| > 1,则G = G’并转2,否则MinCut为原图的全局最小割一些约定:定义w(A, x) =∑{w(v, x) | v ∈ A}若不存在边(p, q),则定义边(p, q)权值w(p, q) = 0若存在平行边,则简单将其权值相加;若存在自环,则忽略之Contract操作定义:Contract(a, b):删掉点a, b及边(a, b),加入新节点c,对于任意v ∈V,w(v, c) = w(c, v) = w(a, v) + w(b, v)求G=(V, E)中任意s-t最小割的算法1.令集合A = {a}, a为V中任一点2.选取V – A中的w(A, x)最大的点x加入集合A3.若|A| = |V|结束,否则转2令倒数第二个加入A的点为s,最后一个加入A的点为t,则s-t最小割为[V\{t} - {t}]任意s-t最小割的算法正确性证明:令C为任意一个s-t割,则我们只需证明w C≥w[V\{t} −{t}]设点加入A的顺序为v1,v2,…,v n定义一个点v=v i是关键点,当且仅当v i和v i−1在C的不同侧。

设i1<i2<…<i k为关键点的下标,其中k为关键点的个数。

则显然i k=n。

我们设集合A i=v1,v2,…,v i。

则显然有结论w[V\{t} − {t}]=w v ik ,A ik−1w C≥w v ij ,A ij−1\A ij−1−1kj=1(这里只取出C中的部分边)接下来我们只需证明w v ik ,A ik−1≤w v ij,A ij−1\A ij−1−1kj=1即可证得w C≥w[V\{t}−{t}]。

基于势博弈的多路径网络编码研究

基于势博弈的多路径网络编码研究

DOI 1 . 6 /i n10 -4 82 1.40 9 : 03 9js . 03 2 .0 21 .1 9 .s 0
1 概 述
为解 决单源组 播 网络 最大流 问题 ,A l e e等人 于 hs d w
计一个 多路径 网络 编码 势博 弈 模型 ,旨在优化一个集 中的 】
网络 目标—— 网络传输总成本 。本文把网络流看作 自私、独
s lt n fn t r o o i e e tpa s S s t k e n t o k s se t o v r e t a d o q l ru , h o s o t sae o e p i i g o e wo k f w n d f r n t O a o ma e t e t l h h w r y t m o c n e g o W r r p e ui b i m t e l we tc s tt f t i h
以网络传输总成本作为优化 目标设计势函数 ,使 用博奔中的 B N 动态作为激励结构调整流在不同路径上的通信分割 ,使网络系统收敛于 N
Wa rp r o 均衡 ,即最低成本状态。仿真结果表明 ,该模型使 用 B N动态能够有效调整流 的通信分割 ,从而最小化 网络传输总成本 。 d N
关t诃 :网络编码 ;单播 ;势博弈 ;沃尔乔浦均衡 ;纳什均衡 ;最低成本
中圈分类号: P9 T3 3
基 于势博 弈 的 多路径 网络 编码 研 究


梅 ,董荣胜 ,孙栋栋 , 兴超 余
( 林电子科技 大学计 算机科学与工程学院 ,广西 桂林 5 10 ) 桂 404
要 :介绍反向共乘 的网络编码形 式,基于博弈理论提 出用于 多路径 网络编码通信分割的势博弈模型 。分析一种 8 个节点的 网络拓扑 ,
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最大流和最小割的最短增益路径法
实验目的:
1.理解迭代改进基本原理;
2.掌握最短增益路径法;
实验平台:
Microsoft Visual C++ 6.0
实验过程:
1.编程实现最短增益路径算法:
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <queue>
using namespace std;
class G
{
public:
G();
G(int n,int start,int end);
void Edge(int a,int b,int flow); //a,b之间的流量
void Maxflow(); //计算最大流
void Leastcut(); //计算最小割
private:
int N,Start,End, //N是顶点个数,Start是源点End是汇点**Map, //网络流量
**Flow, //通过流量
**Rest, //剩余流量
*Pre, //标记流向,正为前向,负为后向
*Sign, //顶点是否标记,0为未标记,1为已标记
*P; //过程变量,记录流量bool SignN(); //标记顶点
int Min(int a,int b); //计算最小值
void Update(); //更新网络
};
G::G() {Pre=NULL;}
G::G(int n,int start,int end)
{
N=n;
Start=start;
End=end;
Map=new int*[N+1];
Flow=new int*[N+1];
Rest=new int*[N+1];
Pre=new int[N+1];
Sign=new int[N+1];
P=new int[N+1];
for(int i=1;i<=N;i++)
{
Map[i]=new int[N+1];
Flow[i]=new int[N+1];
Rest[i]=new int[N+1];
Sign[i]=0;
P[i]=0;
for(i=1;i<=N;i++)
for(int j=1;j<=N;j++)
{
Map[i][j]=0;
Flow[i][j]=0;
Rest[i][j]=0;
}
}
int G::Min(int a,int b)
{
if(a<b) return a;
return b;
}
void G::Edge(int a,int b,int flow)
{
if(a<0 || a>N || b<0 || b>N) return;
Map[a][b]=flow;
}
void G::Update()
{
for(int i=1;i<=N;i++)
{
Sign[i]=0;
for(int j=1;j<=N;j++)
Rest[i][j]=Map[i][j]-Flow[i][j];
}
bool G::SignN()
{
Update();
queue<int> que;
que.push(Start);
Sign[Start]=1;
P[Start]=1000000;
Pre[Start]=-1;
while(!que.empty())
{
int head=que.front();
que.pop();
for(int i=1;i<=N;i++)
{
if(Rest[head][i]>0 && Sign[i]==0)
{
P[i]=Min(P[head],Rest[head][i]);
Pre[i]=head;
Sign[i]=1;
if(i==End) return true;
que.push(i);
}
}
for(i=1;i<=N;i++)
{
if(Flow[i][head]>0 && Sign[i]==0)
{
P[i]=Min(P[head],Flow[i][head]);
Pre[i]=-head;
Sign[i]=1;
if(i==End) return true;
que.push(i);
}
}
}
return false;
}
void G::Maxflow()
{
int maxflow=0;
while(SignN())
{
maxflow=maxflow+P[End];
for(int i=End;i>1;i=abs(Pre[i]))
{
if(Pre[i]>0)
Flow[Pre[i]][i]=Flow[Pre[i]][i]+P[End];
if(Pre[i]<0)
Flow[i][abs(Pre[i])]=Flow[i][abs(Pre[i])]-P[End];
}
}
cout<<"最大流:"<<maxflow<<endl;
}
void G::Leastcut()
{
cout<<"最小割:";
int leastcut=0;
for(int i=1;i<=N;i++)
{
if(Sign[i]==1)
for(int j=1;j<=N;j++)
if(Map[i][j]>0 && Map[i][j]==Flow[i][j] && Sign[j]==0)
{
cout<<"("<<i<<","<<j<<") ";
leastcut=leastcut+Map[i][j];
}
}
cout<<endl<<"最小割流量:"<<leastcut<<endl;
}
2.通过上述程序求解教材274页第二题:
a.测试代码:
void main()
{
G Graph(6,1,6);
Graph.Edge(1, 2, 5);
Graph.Edge(1, 3, 6);
Graph.Edge(2, 4, 4);
Graph.Edge(2, 5, 2);
Graph.Edge(3, 4, 7);
Graph.Edge(4, 6, 8);
Graph.Edge(5, 6, 4);
Graph.Maxflow();
Graph.Leastcut();
}
测试结果:
最大流:10
最小割:(2,5) (4,6)
最小割流量:10
b.测试代码:
void main()
{
G Graph(6,1,6);
Graph.Edge(1, 2, 2);
Graph.Edge(1, 3, 7);
Graph.Edge(2, 4, 3);
Graph.Edge(2, 5, 4);
Graph.Edge(3, 4, 4);
Graph.Edge(3, 5, 2);
Graph.Edge(4, 6, 1);
Graph.Edge(5, 6, 5);
Graph.Maxflow();
Graph.Leastcut();
}
测试结果:
最大流:5
最小割:(1,2) (3,5) (4,6) 最小割流量:5。

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