运筹学课件 第四节 最大流问题 PPT

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最大流与最小费用流PPT课件

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(1)为了便于弧标号法的计算,首先需要将最大流 问题(譬如图10.3.1)重新改画成为图10.3.2的形式。
图10.3.2
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在图10.3.2中,每条弧 上V标ij 有两个数字,其
中,靠近点 i 的是 ,c靠ij 近点 j 的是 。如c①ji
②表示5 从0①到②的最大通过量是5(百辆),从② 到①的最大通过量是0;② ③表示从2②到2③和 从③到②都可以通过2(百辆);等等。
例如,在图10.3.11中,从①到⑦的最短路是①— ③—⑤—⑦,代价为7,在这条最短非饱和路上取P 3 后,③—⑤变成容量为零,在下一次选择最短路时 应将③—⑤视为断路来选取最短非饱和路。另外, 选取①—③—⑤—⑦路后,③—①,⑤—③,⑦— ⑤的弧成为容量大于零的弧,可分别标上它们的代 价值为-3,-3,-1,是①—③,③—⑤,⑤—⑦的相 反数。
转入步骤④,用原图中各条弧上发点与收点数
值减去修改后的图上各点的数值,将得到正负号
相反的两个数,将这个数标在弧上,并将从正到
负的方向用箭头表示,这样就得到最大流量图。例
如原来弧(3,6) 是③ 7 0 ⑥,现在是③ 2 5 ⑥,
相减为±5,③那边为正,我们就记作③ 5⑥。
这样,就得到图10.3.9,即最大流量图。依这样的
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通过第1次修改,得到图10.3.3。
图10.3.3
返回步骤①,进行第2次修改。
第13页/共36页
第2次修改: 选定①—②—⑤—⑦,在这条路中,由
于 P c25,所3 以,将 改为2c12, 改为0,c25 改
为5,c5、7 、 改为c213。c5修2 改c后75 的图变为图
10.3.4。

运筹学课件 最短路、最大流、邮路

运筹学课件 最短路、最大流、邮路
第i年 价格 ai 使用寿命 费用 bi 1 11 0-1 b1 5 2 11 1-2 b2 6 3 12 2-3 b3 8 4 12 3-4 b4 11 5 13 4-5 b5 18
最短路径问题的应用

例 设备更新问题
把求总费用最小问题化为最短路径问题。用点 i (i=1,2,3,4,5)表示第 i 年买进一台新 设备。增设一点 6 表示第五年末。从i点到i+1,……, 6 各画一条弧,弧(i , j)表示在 第 i 年买进的设备一直使用到第 j 年年初(第 j -1年年末)。求1点到6点的最短路径。 路径的权数为购买和维修费用。 弧(i , j)的权数为第i年的购置费ai+从第i年使用至第j-1年末的维修费之和。 从第i年使用至第j-1年末的维修费:b1+…+bj-i
1 1 2 3 4 5 2 16 3 22 16
(使用寿命为j-i年) 具体权数计算结果如下:
5 41 30 23 17 6 59 41 31 23 18
如:(2-4)权数为:a2+b1+b2=11+5+6=22
4 30 22 17
通过一个网络的最短路径

例 设备更新问题 :
2 16 30 22 41 4 23

最大流问题
两个重要结论: 1、任何一个可行流的流量都不会超过任一截集的容量。 2、若对于一个可行流f *,网络中有一个截集( V1*,V1*), 使v( f *)=C(V1*,V1 *),则f *必是最大流,而( V1*, V1 *)必是所有截集中容量最小的一个,即最小截集。
定理:可行流f *是最大流,当且仅当不存在关于f *的增广链。 于是有如下结论:最大流量最小截量定理:任一个网络中,从vs 到vt的最大流量等于分离vs,vt的最小截集的容量。

《运筹学最大流问题》课件

《运筹学最大流问题》课件
解决方案:可以通过建立最大流模型,求解出最优的运输路径,从而提高物流运输效率,降低运输 成本。
实际应用效果:在实际应用中,最大流问题可以有效地解决物流运输中的路径规划、车辆调度等问 题,提高物流运输效率,降低运输成本。
网络流量优化中的最大流问题
背景:随着互联网 技术的发展,网络 流量优化成为重要 问题
预流推进法的实现
预流推进法是一种求解最大流问题的算法 基本思想:通过寻找增广路径,逐步增大流值
实现步骤:初始化、寻找增广路径、更新流值、重复以上步骤直到找不到增广路径
优点:效率较高,适用于大规模网络流问题
Dinic算法的实现
初始化:设置源 点s和汇点t,初 始化网络流网络
寻找增广路径: 使用BFS寻找从 s到t的增广路径
汇报人:
EdmondsKarp算法等
扩展问题:最小 费用最大流问题 的扩展问题包括 最小费用最大流 问题、最小费用 最大流问题等。
多终端最大流问题
定义:在一个网络中,有多个源点和多个汇点,每个源点和汇点之间都有一条或多条边相连,每条边上都有一个容 量限制,求从源点到汇点的最大流量。
应用场景:多终端最大流问题在物流、交通、网络等领域有广泛的应用。
电力分配中的最大流问题
电力分配:将电力从发电站分配到各个用户 最大流问题:在电力分配中,需要找到一种最优的分配方案,使得电力分配达到最大 实际应用:在实际电力分配中,可以使用最大流算法来寻找最优的分配方案 应用效果:使用最大流算法可以大大提高电力分配的效率和准确性,降低电力损耗和成本
感谢您的观看
更新流量:沿 着增广路径更 新流量
重复步骤2和3, 直到找不到增 广路径
输出最大流值: 计算从s到t的 最大流值
Ford-Fulkerson算法的实现

图论最大流问题.ppt

图论最大流问题.ppt
则 t S ,否则存在s到t的一条可增路,矛盾。 因此,S ,则任意 x S, y S 的边(x,y)有
若 ( x, y)是向前边,fx y cxy; ( y, x) 是后前边,
f yx 0 由定理1, max w min c(S, S )
c(S, S) c(e)
e( S ,S )
网络N中容量最小的割 (S* , S* ) 称为N的最小割。
不难证明,任何一个可行流的流量w都不会超过 任一割的容量,即
w c(S, S)
例如,图2中,若 S {s},(S, S ) {(s, v3 ),(s, v2 )} c(S, S ) 4 3 7.
二、可行流与最大流
1. 定义
在实际问题中,对于流有两个显然的要求:一是 每个弧上的流量不能超过该弧的最大通过能力(即弧 的容量);二是中间点的流量为0,源点的净流出量 和汇点的净流入量必相等。因此有定义如下。
定义2 网络N中每条边都给定一个非负实数fij满足 下列条件
(1)容量约束:0≤fij≤cij,(vi,vj)∈E, (2)守恒条件
过修改,使得整个网络的流值增大。 定义3 设f是一个可行流,P是从源点s到汇点t的一
条路,若P满足下列条件: (1)在P上的所有前向弧(vi→vj)都是非饱和弧,即
0≤fij<cij; (2)在P上的所有后向弧(vi←vj)都是非零弧,即
0<fij≤cij。则称P为(关于可行流f的)一条可增广路 径。
a
第1条可增路s,c,b,t, =2
(1,0) s (2,0)
(1,0)
第2条可增路s,a,b,c,d,t,
(2,0)
t
c (2,0) b
(1,0)
(1,0)

运输网络最大流问题ppt课件

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(s,1) (4,3) (4,t)
24
s, v1,v2,v3
v4,t
(2,4) (3,t)
14
s, v1,v2, v4
v3,t
(1,3) (4,3) (4,t)
25
s, v1,v2,v3,v4
t
(3,t) (4,t)
15
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
一、引言
1.应用背景 在许多实际的网络系统中都存在着流量和最大流问题。 例如铁路运输系统中的车辆流,城市给排水系统的水
μ ( 1 , v 2 v ) ( 3 , , v 6 v ) ( 6 , , v 7 v )μ (3v ,v2)
μ 是一个增广链 显然图中增广链不止一条
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
我们把这样的图D叫做一个容量网络,简称网络,记做 D=(V,A,C)。
弧的容量: 是对网络上的每条弧(vi,vj)都给出一个最大的通过能力, 记为c (vi,vj)或简写为cij 。
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的,因 此,篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
13 (5)

最大流问题

最大流问题

v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——Vn
v1
v0
v2
vn
V0——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——V2——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V2——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
f(i,j)+ (P)
f(i,j)= f(i,j)- (P)
(vi,vj)是前向弧
(vi,vj)是后向弧
f(i,j)
其他
新流f(i,j)的流值为 :f= f + (P)
称f为基于P的修改流;
显然 f> f
定理:当且仅当N中不包含 f 增长道 路时,N中的流 f 是最大流。
算法的基本思想:
1 从任一已知流(如零流)开始,递推 地构造一个其值不断增加的流的序列。 2 在每一个新流构成之后,如果N有f 的可增长道路,则f不是最大流。 3 可得基于P的修改流f,并作为递增流 序列的下一个流,如果不存在f 可增长 道路,则f 是最大流,停止,否则重复。
v1 b
v0
v2
vn
截集b:v1vn,v2vn,v0vn
v1
v0
v2
vn
c
截集c:v1vn,v1v2,v2v1,v0v2 ,v0vn

运筹学最大流问题PPT课件

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定理2 (最大流-最小割定理) 任一网络G中, 从vs 到 vt 的 最大流的流量等于分离 vs , vt 的最小割的容量.
定义 容量网络G, 若μ为网络中从 vs 到 vt 的一条链, 给 μ定向为从 vs 到 vt , μ上的边凡与μ同向称为前向边, 凡 与μ反向的称为后向边,其集合分别用μ+和μ-表示, f 是
令δj =min ( c i j - f i j , δi ) , 并给 v j 以标号( + v i , δj ).
⑶重复⑵直到收点 vt 被标号或不再有顶点可标号为止.
若vt得到标号, 说明存在一条可增广链, 转(第2步)调整过程.
若vt未得到标号, 标号过程已无法继续, 说明 f 已是最大流.
一个可行流, 如果满足 0 ≤ f ij < cij c ij≥ f ij> 0
(vi , v j ) ∈μ+ (vi , v j ) ∈μ-
则称μ为从 v s 到 v t 的(关于 f )的可增广链 .
推论 可行流f是最大流的充要条件是不存在从vs 到 vt 的(关
于f 的)可增广链.
第2页/共12页
(2,2)
v3
v6
5+4+2=fs1+fs2+fs3=f4t+f5t+第f85页t=/共41+23页+4=11=W , 算法结束。
例14_C 边上序数为(c i j , f i j )
v1 (5,2) v4
用标号法在得到最大流的同时, vs 可得到一个最小割. 见图中虚线.
(4,2) (3,0) v2
如图,要求设计一个方案,使量多的人能就业。
x1
y1
x2

最大流PPT课件

最大流PPT课件

未标号,则给v j
(i,
一个标号
(
j)
min{x ji ,
(i)})
.
2.3 如果t已被标号,转3,否则转2.1.
.
12
Ford-Fulkerson算法
3. 根据得到的增广路上各顶点标号来增加流 量,抹去s外所有顶点标号,转2. 4. 此时当前流是最大流,且把所有标号点集 记为 S,则(S, S) 就是最小割.
0,f,vvi i
s s,
t
v jV
v jV
f,vi t
• 目标: max f xs*j x*jt
j
j
.
3
• 最大流问题的线性规划模型:
max f
s.t. xij f , vi t
vj
vj
xij x ji 0, vi s,t
.
5
3,1 s
2,2
3,2 s
2,2
v1 2,1 1,0
v3 2,2 v1 2,2
1,0 v3 2,2
v2 3,2
1,1
t
2,1 v4 v2
3,2
1,0
t
2,2 v4
.
6
• 一个弧割 (S, S) 若满足s S,t S ,则称为(s,t) 割,其
容量定义为C(S, S) cij . viS v jS
• 标号过程中,增加先标号先检查的原则.
.
16
• 整数假设 • 实数包含有理数和无理数. • 有理数就是分数,扩大若干倍可以变成整
数. • 而对于无理数,Ford和Fulkerson[1962]证
明了算法会收敛到一个不是最大流的流值. • 现实中流量是不会出现无理数的.

运筹学 最大流与最小费用流ppt课件

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图 1 所示网络等价于图 2 所示的单源单汇网络。
x1
,2
6 ,1
1 ,1
2,2
v1
5 ,1
4,0
y1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3,0
1,0
1,0
3 ,1
4,4
2 ,1
s
6,0
2,2
,0
,6 t
s
,4
x2
v 4 5,3
3,2
y2
,0
6,4
v3
图2
y3
二、最大流与最小割
最大流问题是一类应用极为广泛的问题, 例如在交通运输网络中 有人流、车流、货物流,供水网络中有水流,金融系统中有现金流, 通讯系统中有信息流,等等。 定义 5 设 N (V , E, c, s, t ) 是一个网络, f 是一个流,若不存在 流 f ' ,使
定义 3
eN ( A)


f (e)
eN ( A)

设 f 是 网 络 N 的 一 个 流 , AV , 则 称 f (e) 为流出 A 的净流量,称 f (e) f (e)
eN ( A) eN ( A)
为流入 A 的净流量。 注 2: (1)流入、流出任何中间点的净流量为 0; (2)流出发点集 X 的净流量等于流入收点集 Y 的净流量。
'
( ,) i j A iS , jS

uij 为割 ( A, A)
N 的最小割。
注 4:割是从 A 到 A 的有向弧组成的
最大流与最小割的关系:
定理 1 设 f 是 N 的流, ( A, A) 是一个割,则: (1) Val f
eN ( A)

运筹学课件4.6 最大流问题

运筹学课件4.6 最大流问题

v5
)
vs
(1,3)
) 4 , 4 (
(0 ,1 )
vt
第三次迭代:最优解
v2
(4,4)
v4
( 5, 5)
,5 )
(2,2)
(1,4)
[vs ,1]
v1
v3
(1, 2
[ 0, ]
(2
(0,1)
v5
)
vs
(1,3)
) 4 , 4 (
(0 ,1 )
vt
四、确定网络中最大流的方法
最大流时始节点的净流出量 最大流时终节点的净流入量 最小割集的容量

割集:某连通图G上的一个边的集合。
割集容量:指割集中所有边的容量之和。 最小割集:割集中容量最小的割集。 最小割集最大流定理:网络最大流等于所有割
集中的最小割量。 标号法求得最小割集
一个简单的例子v2a1 Nhomakorabeav1
a4
a3
a2
v4
a5
Sv1 v3
v3
再看例4-2
习题

第一版:
(2,2)
[ 0, ]
(2
(0,1)
,5 )
2)
(0,4)
vs
(2,3)
4) , (3
( 5, 5)
[v5 ,1] vt
[v3 ,1]
(0 ) ,1
v1
v3 [v4 ,1]
v5
v2
(4,4)
v4
( 5, 5)
,5 )
(2,2)
(1,4)
[vs ,1]
v1
v3
(1, 2
[ 0, ]
(2
(0,1)

《网络最大流问题》PPT课件

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第六章 图与网络分析
第一节 图的基本知识 第二节 树 第三节 最短路问题 第四节 网络最大流问题 第五节 最小费用最大流问题
第四节 网络最大流问题
图10-23是联结某产品产地v1和销地v6的交通网,每一
给vt标号为(v4, l(vt)),这里 l(vt)=min[l(v4), (c4t- f4t)]=min[1, 2]=1
因vt有了标号,故转入调整过程。
(3,3) (0,+∞) vs
(5,1)
v2 (-v1,1) (4,3) v4 (v2,1) (5,3)
(1,1) (1,1) (3,0)
vt (v4,1)
(3,3)
(5,3)
(0,+∞) vs (5,1)
(1,1) (1,1)
(3,0) vt (2,1)
v1 (vs,4) (2,2) v3
(4) 检查v2。
在弧(v2,v4)上,f21=3, c24=4,f24< c24,则给
v4标号(v2, l(v4)) 。
l(v4) = min[l(v2), (c24- f24)]=min[1, 1]=1 在 弧 (v3 , v2) 上 , f32=1>0 , 给 v3 标 号 : (-v2,
便不存在路。所以,截集是从vs到的vt必经之路。
定义5 给一截集(V1, V)__,1 把截集(V1, )中V__1 所有弧的 容量之和称为这个截集的容量(简称为截量),记为
c(V1, ),即V__1
cV1,V1
cij
(vi,vj)(V 1,V1)

第四节 最大流问题

第四节 最大流问题

v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17 ,2)
v6
v5
8
v3
(6,3)
v2
(10,5) (3,2) (4,1) (8,3) (5,1)
(5,2)
v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17,2)
v6
v5
µ = (v1,v2,v3,v4,v5,v6 )
+ µ ={(v1,v2) ,(v2,v3), (v3 , v4),(v5,v6)}
23
(-v2,2) v1
(5,1) (2,2) (2,2)
v3 (v1,2)
(6,3) (2,0) (5,2)
(3,3)
(0, +∞)
vs
(6,2)
vt
(v3,2)
(vs,4)
v2
(3,2)
v4
(v2,1)
24
(-v2,2)v1
(5,1)
(2,2) (2,2) (3,2)
v3
(v1,2)
(3,3)
1 (-2, l(v3)), 这里 l (v3 ) minl (v2 ), f32 min ,1 1,
18
在弧(v1,v3)上,f13=2, c13=2,不满足标号条件。 (4)检查v2,在弧(v3,v2)上,f32=1>0, 给v3标号
(-v1,1)
v2
(4,3) (1,1)
如所有fij=0, V( f ) 零流。
V( f ) 称为可行流 f 的流量,即发点的净输出量。
6
(3). 最大流
若 V(f *) 为网络可行流,且满足: V(f *)=Max{V(f )∣f }为网络D中的任意 一个可行流,则称f *为网络的最大流。

网络最大流问题__运筹学__胡运权__清华大学出版社

网络最大流问题__运筹学__胡运权__清华大学出版社
.
v1
vs
vt
v2 (2,2) v3
(1)所有的截集: ①VA={vs},截集为{(vs,v1), (vs,v2)},截量为:6
②VA={vs ,v1},截集为{(vs,v2), (v1,vt)},截量为:7
③VA={vs ,v2},截集为{……},截量为:7
④VA={vs ,v3},截集为{……},截量为:12 ⑤VA={vs ,v1,v2},截集为{……},截量为:5
52
v4
3 2
1 5
3 3
6 3 v5
.
11 6
v6
2 17
2. 增广链
f为一可行流,u为vs至vt的链,令 u+={正向弧}, u-={反向弧}。若u+中弧
皆非饱,且u-中弧皆非零,则称u为关于f的
一条增广链。
10 5 v2
v1
4
1 8
3
v3
52
v4
3 2
1 5
3 3
6 3 v5 .
11 6
v6
vt已标号,得到一条增广链u(反向追踪),转(5); vt未标号,且无法再标号,此时的流为最大流,此时的截集为最小截。
[-v1, 1]v2 (4,3)
v4[v2 , 1]
Vs
[0 , +∞]
(2,2)
[vs, 4]v1
v3
Vt
V3
(4) 重复(2),(3),依次进行的结局可能为
vt已标号,得到一条增广链u(反向追踪),转(5); vt未标号,且无法再标号,此时的流为最大流,此时的截集为最小截。
网络最大流问题—标号法
1.标号过程
2.调整过程 利用反向追踪法找出增广链。调整量为
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网络系统中最大流问题就是在给定的网络上寻
求一个可行流f,其流量w(f)达到最大值。
设流f ={fij}是网络G上的一个可行流。我们把G 中fij=cij的弧叫做饱和弧,fij<cij的弧叫做不饱和弧, fij>0的弧为非零流弧,fij=0的弧叫做零流弧 .
最大流问题实际是个线性规划问题。
v1
(2)
{(v4 ,v3)}.
v1
2
v2
4 3
1 v3 2
2
vs
2
3
4 3
4 vt
v4
推论: 网络中的一个可行流f*是最大流的充分必要条件 是,不存在关于f*的增广链。
在一个网络G中,最大流的流量等于分离vs 和vt 的最小割 集的割量。
定理11提供了一个寻求网络系统最大流的方法。如果网络G 中有一个可行流 f,只要判断网络是否存在关于可行流 f 的增广链 。如果没有增广链,那么f一定是最大流。如有 增广链,那么可以按照定理中必要性,不断改进和增大可 行流f 的流量,最终可以得到网络G中的一个最大流。
三、标号法
从网络中的一个可行流f 出发(如果G中没有 f, 可以令f 是零流),运用标号法,经过标号过程和
调整过程,可以得到网络中的一个最大流。
如果vt有了标号,表示存在一条关于f 的增广链。 如果标号过程无法进行下去,并且vt未被标号,则 表示不存在关于f 的增广链。这样,就得到了网络
中的一个最大流和最小割集。
(2)平衡条件:
对于发点vs,收点vt有 对于中间点,有
fsi f jt W
i
j
fi j
f ji 0
(vi , v j )E
(v j ,vi )E
其中发点的总流量(或收点的总流量) w 叫做这个可行流的总流量。
任意一个网络上的可行流总是存在的。例如零 流w(f)=0,就是满足以上条件的可行流。
(5)
(2)
vs
(1)
(1)
v3
fij
(6)
(3) vt
(3)
(2)
v2
(3)
v4
网络上的一个流(运输方案),每一个弧上的流量fij就是运输
量。例如fs1=5 , fs2=3 , f13=2 等等。
定义21 设一个网络G=(V,E,C),vs、vt为发和收点,边集
E' 为 E 的 子 集 , 将 G 分 成 2 个 子 图 G1,G2; 其 顶 点 集 合 分 别
为W, (S, S )是分离vs vt的任一个割集,则有W C(S,S ) .
定理11:最大流-最小割定理:任一个网络G=(V,E,C),
从vs到vt的最大流的流量等于分离vs vt的最小割的容量。
定义22:设μ是网络G中连接发点νs和收点vt的一条链。定义链 的方向是从νs到 vt ,于是链μ上的边被分为两类:一类是边的 方向与链的方向相同,叫做前向边,前向边的集合记做μ+。二 类是边的方向与链的方向相反,叫做后向边,后向边的集合记 做μ–。
如果链μ满足以下条件:
1.在边(vi ,vj)∈μ+上,有0fij<cij。
2.在边(vi,vj)∈μ–上,有0<fijcij,。
则称μ为从νs到 vt可增广链。
在链(vs,v1,v2,v3,v4,vt)中,μ+ = {(vs,v1 ),(v1,v2),(v2,v3),(v4,vt)}, μ – =
我们把这样的图G叫做一个容量网络,记做G=(V,
E,C)。
网络G上的流,是指定义在边(vi ,vj)上有流量fij, 称集合f={fij} 为网络G上的一个流, f为可行流。
网络上的一个流f 叫做可行流,如果f 满足以下条件:
(1)容量条件:对于每一个弧(vi ,vj)∈E,有 0 fij cij .
v1
2
4 3
1 v3 2
2
vs
2
3
4 3
v4
v2 4 vt
边集{(vs,v1),(vs,v3),(vs,v4)} 边集{(vs,v1),(v1,v3),(v2,v3),(v3,vt)} 为图的割集,割集容量分别为11,9
二、最大流-最小割定理
定理10:设f为网络G=(V,E,C)的任一个可行流,流量
第四节 最大流问题
学习要求
理解最大流问题的概念、最大流-最小 割定理。 掌握求最大流问题的标号算法。
引言
在许多实际的网络系统中都存在着流量 和最大流问题。例如铁路运输系统中的车辆 流,城市给排水系统的水流问题等等。而网 络系统流最大流问题是图与网络流理论中十 分重要的最优化问题,它对于解决生产实际 问题起着十分重要的作用。
货物从vs运送到vt.要求指定一个运输方案,使得从vs到vt
的货运量最大,这个问题就是寻求网络系统的最大流问
题。
定义20 设一个赋权有向图G=(V,E),对于G中的
每一个边(弧)(vi ,vj)∈E,都有一个非负数cij叫 做边的容量。在V 中一个入次为零的点称为发点vs, 一个出次为零的点称为收点vt ,其它的点叫做中间点。
(2)如果在弧(vj ,vi)上,fji > 0,那么给vj标号 (-vi , δ(vj) ).其中δ (vj)=min[fji , δ(vi)] 。
为: S , S , S S V , S S ,发点vs∈S,收点vt∈ /S ,满足
1.G=(V,E- E')不连通; 2. E''为 E' 的真子集,而G=(V,E- E')' 连通; 那么 E' 为G的割集,记为 E' =(S,S )。
割集 (S, S )所有始点在S,终点在S 的容量之和,称为(S, S )的 割集容量,记为C(S, S) 。
v1
5
v3
Cij
vs 连通网络4G(V, E) 有 m 个节3点, n条弧, v弧t eij 上
的流量上界为
量。 8
cij,
求5从起始节点 vs 到终点 vt 的最大流 17
v2
6
v4
图是联结某个起始地vs和目的地vt的交通运输网,每
一条弧vi 旁边的权cij表示这段运输线的最大通过能力,
1. 标号过程
在标号过程中,网络中的每个标号点的标号包 含两部分:第一个标号表示这个标号是从那一点得 到的,以便找出增广链;第二个标号是为了用来确 定增广链上的调整量δ 。
标号过程开始,先给vs 标号( ∆ ,+∞),一
般地,取一个标号顶点vi,对vi所有未标号的邻接
点vj按照下面条件进行处理:
(1)如果在弧(vi ,vj)上,fij<cij,那么给vj 标号 (+vi , δ(vj) ).其中 δ(vj) = min[cij – fij , δ(vi) ]。
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