运筹学第五章 图与网络分析

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运筹学课件ch10图与网络分析

运筹学课件ch10图与网络分析
链(chain)的概念
v1
v2
v3
v4
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
e8
v5
v6
v7
{ v1, e1, v3, e4, v4 }
μ:

初等链
简单链
不是链
{ v1, e1, v2, e3, v3 , e6 , v1 }

初等圈
间单圈
圈一定是链,链不一定是圈
路PATH
路(path):顶点和边均互不相同的一条途径。 若在有向图中的一个链μ中每条弧的方向一致,则称μ为路。(无向图中的路与链概念一致。) 回路(circuit):若路的第一个点与最后一个点相同,则称为回路。 连通性: 点i和j点是连通的:G中存在一条(i,j)路 G是连通的:G中任意两点都是连通的
5 部分树及最小树
2 点的概念及性质
3 链的概念及性质
1 图的概念及性质
如何寻找 “支撑树” 呢?
—— 图G’=(V’,E’)的点集与图G=(V,E)的点集相同,V’=V,但图G’=(V’,E’) 的边集仅是图G=(V,E)的子集E’ E。
特点——边少、点不少。
1 最小树定义
如果T=(V,E’)是 G 的一个支撑树,称 T 中所有边的权之和为支撑树T的权, 记为W(T),即:
A队三胜一负
B队一胜一负
C队两胜一负
D队三战三负
E队一胜一负
从图中可以看出各球队之间比赛情况:
A
B
C
D
E
那么,这种胜负关系该如何用图来描述呢?
10.1 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:

运筹学-7、图与网络分析PPT课件

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终止条件
所有节点都在同一连通分量中, 即生成树形成。
算法思想
从边开始,每次选择权值最小的 边加入,若形成回路则舍去,直 到生成树形成。
算法特点
适用于稀疏图,时间复杂度为 O(eloge),其中e为边数。
最小生成树问题的应用
通信网络设计
在构建通信网络时,需要在保证所有节点连通的前提下,使得建设 成本最低。最小生成树算法可以用于求解此类问题。
活动时间的估计
对每个活动进行时间估计,包括乐观时间(a)、最 可能时间(m)和悲观时间(b),并计算期望时间 (t=(a+4m+b)/6)。
项目工期的计算
根据活动的逻辑关系和网络结构,计算项目 的期望工期,并确定项目的关键路径。
网络计划技术的应用
项目进度管理
网络计划技术可用于制定详细 的项目进度计划,确保项目按
图与网络的应用背景
图与网络分析的方法
介绍图与网络分析中常用的最短路径 算法、最小生成树算法、最大流算法 等。
阐述图与网络在交通运输、电路设计、 社交网络等领域的应用。
学习目标与要求
学习目标
掌握图与网络分析的基本概念和 常用算法,能够运用所学知识解 决实际问题。
学习要求
熟悉图与网络分析的基本概念和 常用算法,了解相关应用领域, 具备一定的编程能力和数学基础。
算法步骤
初始化距离数组和访问标记数组;从起点开始,选择距离起点最近的未访问节点进行访问 ,并更新其邻居节点的距离;重复上述步骤,直到所有节点都被访问。

运筹学 图与网络分析PPT学习教案

运筹学 图与网络分析PPT学习教案

ij
min{ V1到Vj中间最多经过t-2个点 P1j(t-1)=
P1j(t-2)
+wij}
终止原则:
1)当P1j(k)= P1j(k+1)可停止,最短路P1j*= P1j(k) 2)当P1j(t-1)= P1j(t-2)时,第1再9页多/共迭59页代一次P1j(t) ,若P1j(t) =
P1j(t-1) ,则原问题无解,存在负回路。
图与网络模型Graph Theory
最短路问题
v1,u1 =(M,W,G,H); v2,u2 =(M,W,G);
v3,u3 =(M,W,H);
v4,u4 =(M,G,H);
v5,u5 =(M,G)。
此游戏转化为在下面的二部图中求从 v1 到 u1 的最短路问题。
v1
v2
v3
v4
v5
u5
u4
例: 求下图所示有向图中从v1到各点 的最短路。
2 v1
v2
4
5 -2 v3 6
-3 4
v4
7
v6 -3 2
v5
3
4
v8
-1
v7
第20页/共59页
wij
d(t)(v1,vj)
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6
v1 0 2 5 -3
0 0 0 00 0
参加的游客众多,游客甚至不惜多花机票钱暂转取道它地也愿参加
此游。旅行社只好紧急电传他在全国各地的办事处要求协助解决此
问题。很快,各办事处将其已订购机票的情况传到了总社。根据此
资料,总社要作出计划,最多能将多少游客从成都送往北京以及如
何取道转机。下面是各办事处已订购机票的详细情况表:

管理运筹学 图与网络分析PPT教案

管理运筹学 图与网络分析PPT教案

v1
2
A
4
v6
3
7
3
v2
5
v5
5
6
2
4
5
v3 2 v4
7
v7
第27页/共83页
支撑树的权:如果T=(V,E)是G的一个支撑树,则称E中所 有边的权之和为支撑树T的权,记为w(T)。即
w(T )
wij
[vi ,v j ]T
v1
2
A
4
v6
3
7
3
v2
5
v5
5
6
2
4
5
v3 2 v4
7
v7
上例中支撑树的权为 3+7+5+2+2+3+4=26
第34页/共83页
v1
2
A
4
v6
3
7
3
v2
5
v5
5
6
2
4
5
v3 2 v4
7
v7
第35页/共83页
课堂练习:1.分别用三种方法求下图的最小支撑树
v2
7
v5
5
2
3
4
v1
4
5
v4 3
1
1
v7
7
4
v3
v6
第36页/共83页
2. 某农场的水稻田用堤埂分割成很多小块。为了 用水灌溉,需要挖开一些堤埂。问最少挖开多少条 堤埂,才能使水浇灌到每小块稻田?
水源
第37页/共83页
作业 P221: 第3题
第38页/共83页
§3 最短路问题
1. 问题的提出 2. 最短路问题的Dijkstra算法 3. 求任意两点之间最短距离的矩阵算法

运筹学-图论

运筹学-图论
以可允许的10个状态向量作为顶点,将可能互相转移的状态用线段连接起 来构成一个图。
根据此图便可找到渡河方法。
(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)
简单链:(v1 , v2 , v3 , v4 ,v5 , v3 )
v2
简单圈: (v4 , v1 , v2 , v3 , v5 , v7 , v6 ,v3 , v4 )
v6
v4
v5
v3
v7
连通图:图中任意两点之间均至少有一条通路,否则称为不连通 图。
v1 v5
v1
v6
v2
v2
v4
v3
v5
v4
v3
连通图
以后除特别声明,均指初等链和初等圈。
不连通图
有向图:关联边有方向 弧:有向图的边 a=(u ,v),起点u ,终点v; 路:若有从 u 到 v 不考虑方向的链,且 各方向一致,则称之为从u到v 的 路; 初等路: 各顶点都不相同的路; 初等回路:u = v 的初等路; 连通图: 若不考虑方向是
无向连通图; 强连通图:任两点有路;
端点的度 d(v):点 v 作为端点的边的个数 奇点:d(v)=奇数;
偶点:d(v) = 偶数; 悬挂点:d(v)=1; 悬挂边:与悬挂点连接的边; 孤立点:d(v)=0; 空图:E = ,无边图
v1
v3
v5 v6
v2
v4
图 5.7
v5
v4
V={v1 , v2 , v3 , v4 , v5 ,v6 , v7 }
圈:若 v0 ≠ vn 则称该链为开链,否则称为闭链或 回路或圈;

运筹学图与网络分析

运筹学图与网络分析
第5章 图论与网络分析
网络分析
➢ 图的基本概念 ➢最小支撑树问题 ➢ 最短路径问题 ➢网络最大流问题
图论起源:哥尼斯堡七桥问题
A
A
C
D
C
D
B
B
问题:一个散步者能否从任一块陆地出发;走过七 座桥;且每座桥只走过一次;最后回到出发点
结论:每个结点关联的边数均为偶数
§1 图的基本概念
1图
由点和边组成;记作G=V;E;其中 V=v1;v2;……;vn为结点的集 合;E=e1;e2;……;em 为边的集合; 点表示研究对象 边表示研究对象之间的特定关系
例 : G1为不连通图; G2为连通图
G1
G2
5 支撑子图
图G=V;E和G'=V ' ;E ';若V =V ' 且E ' E ;则 称G' 为
G的支撑子图;
例 :G2为G1的支撑子图
v5
v5
v1
v4 v1
v4
v2
v3
G1
v2
v3
G2
例 : G2 是G1 的子图;
v2
e1 v1
e6 e7
e2
v3
e8 e9
两条以上的边都是权数最大的边;则任意去掉其 中一条: ③若所余下的图已不含圈;则计算结束;所余下的图 即为最小支撑树;否则;返问①;
例 求上例中的最小支撑树
v1
5
v2
7.5 4
5.5
3
v5
2
解:
v3 3.5 v4 v1
5
v2
75 4
55
3
v5
2
v3 3 5 v4
算法2避圈法:从某一点开始;把边按权从小到大 依次添入图中;若出现圈;则删去其中最大边;直至 填满n1条边为止n为结点数 ;

运筹学图与网络分析-最短路

运筹学图与网络分析-最短路

(P0
)
min P
(P)
路P0的权称为从vs到vt的距离,记为d(vs,vt)。
求网络上的一点到其它点 的最短路
Dinkstra标号法
这是解决网络中某一点到其它点的最 短路问题时目前认为的最好方法。
适用于有向图权值非负的情况
有向图权值非负---- Dijkstra算法
Dijkstra算法的基本步骤(权值非负) 1、给顶点v1标号(0),v1称为已标号点,记标号点集为
(1,2)
2
2
0
1
2
5
7
(2,4)
3 5 55
7
3
1 (4,4) 3 1
4
6
7
(1,3)
5
④重复上述步骤,直至全部的
点都标完。
(1,2)
2
2
0
1
2
5
7
(2,4)
3 5 55
7
1
3
3
1
4
6
7
(1,3)
5
7
(1,2)
2
2
0
2
7
1
5
(2,4)
35
55
7
1
3
3
1
4
6
7
(1,3)
5
(3,7)
(1,2)
2
2
0
2
7
1
5 3 5 55 7
3
1
3 1
34 5 6
7
④重复上述步骤,直至全部的
(1,2)
点都标完。
2
2
0
2
7
1
5 3 5 55 7

卫生管理运筹学第五章 图与网络分析(1-5)

卫生管理运筹学第五章  图与网络分析(1-5)

活动
开始时间 x 结束时间
工作量
目前进度
甘特图的例子
验收与评价 实施 设计
分析
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12
1
2
3
4
5
6
(一) 网络计划技术的发展
对于工作步骤相关、关系复杂的工程项目管 理,发展了关键路径法(CPM) 、计划评审技术 ( PERT )。 1957年,杜邦公司将关键路径法应用于设备维 修,使维修停工时间由125小时锐减为7小时; 1958年,在北极星导弹设计中,应用计划评审 技术,将项目任务之间的关系模型化,使设计完 成时间缩短了2年。
一、概述 (一) 网络计划技术的发展
1. 基础来源于图论
2. 前身是甘特图 3. 50-60年代在美国取得成效
4. 62年前苏联列入国民经济计划中
5. 1962年进入我国
(一) 网络计划技术的发展
甘特图(Gantt Chart) 1. 2. 3. 4. 对各项活动进行计划调度与控制 简单、醒目、便于编制 横向表示时间,纵向表示活动 各种图形符号
(1 ) 工

紧前工序——紧接在某工序之前的工序,如图5-16中 的d、c是f的紧前工序。 紧后工序——紧接在某工序之后的工序。如图5-16中 的e、d均是a的紧后工序。 平行工序——可以同时开始进行的各工序。如图5-16 中的e和d是平行工序(a和b)。 2 2 1 a b 3 3 d 2 c 5 e 3 4 5 2 g 1 6
统筹法功能

完成工程需做哪些工序,各工序需多长时间
完成?总工期预计多长时间? 完成工程的各工序采用什么样的逻辑顺序关

网络优化图及网络(运筹学)

网络优化图及网络(运筹学)
详细描述
最短路径问题有多种算法,如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。这些算法通 过不断优化路径长度,最终找到最短路径。在现实生活中,最短路径问题广泛 应用于交通网络、通信网络和电力网络等领域。
最小生成树问题
总结词
最小生成树问题是图论中的另一个经典问题,旨在在给定连 通图中找到一棵包含所有节点且总权重最小的树。
网络优化图及网络(运筹学)
目 录
• 网络优化图概述 • 网络(运筹学)基础 • 网络优化模型 • 网络优化算法 • 网络优化实例分析 • 网络(运筹学)的未来发展与挑战
01
网络优化图概述
定义与特点
定义
网络优化图是一种数学模型,用于描 述现实世界中各种网络系统的结构和 行为。
特点
网络优化图具有节点和边的概念,能 够表示各种对象之间的关系和交互作 用,同时可以引入各种参数和约束条 件,以实现特定的优化目标。
详细描述
大数据的爆炸式增长使得传统的数据 处理和分析方法难以应对,需要采用 新的数据处理和分析技术,如分布式 计算、流处理等,以提高数据处理效 率。
人工智能与网络优化
总结词
人工智能技术的发展为网络优化提供了 新的思路和方法,可以更好地解决复杂 的问题。
VS
详细描述
人工智能技术如机器学习、深度学习等可 以用于网络优化,例如通过学习历史数据 来预测未来的流量和需求,从而更好地进 行资源调度和路径选择。
遗传算法通过模拟生物进化 过程中的自然选择和遗传机 制,不断迭代和优化种群中 的个体,最终找到最优解。
遗传算法适用于多目标优化、 约束满足问题等复杂问题,具 有较好的鲁棒性和全局搜索能
力。
05
网络优化实例分析
最短路径问题

运筹学图与讲义网络分析

运筹学图与讲义网络分析

v2 2
v4
3
v1
1
4
2
2
v6
5 v3 4
2 v5
解:(1)首先给v1以P标号,给其余所有点T标号。
P(v1)0 T ( v i) ( i 2 ,3 , ,6 )
(2)T ( v 2 ) m T ( v 2 ) , P i ( v 1 n ) l 1 ] [ 2 m ,0 i 3 ] n 3[
(二)、 图的矩阵表示
对于网络(赋权图)G=(V,E),其中边 (vi , v j )
有权
w
i
,构造矩阵
j
A,(ai其j)n中n :
aij 0wij
(vi ,vj)E (vi ,vj)E
称矩阵A为网络G的权矩阵。
设图G=(V,E)中顶点的个数为n,构造一个
矩阵 A(ai,j)n其n 中:
aij 01
v4
A = {(v1 , v3 ) , (v2 , v1) , (v2 , v3 ) , v1
v6
(v2 , v5 ) , (v3 , v5 ) , (v4 , v5 ) , (v5 , v4 ) , (v5 , v6 ) }
v3
v5
图2
4、一条边的两个端点是相同的,那么称这条边是环。
5、如果两个端点之间有两条以上的边,那么称它们为 多重边。
v4
e11 e4
v6
e5
v5
(a)
v2
e1
e8
v1
e7
e6
v7
v6 e5
v5
(b)
子图
v2
v3
e1
e9
v1
e7
e10
e6
v7 e11

运筹学

运筹学

目标规划
( Goal programming )
本章主要内容:
目标规划问题及其数学模型
目标规划问题及其数学模型
Page 28
问题的提出:
目标规划是在线性规划的基础上,为适应经济管理多目 标决策的需要而由线性规划逐步发展起来的一个分支。
由于现代化企业内专业分工越来越细,组织机构日益复 杂,为了统一协调企业各部门围绕一个整体的目标工作,产 生了目标管理这种先进的管理技术。目标规划是实行目标管 理的有效工具,它根据企业制定的经营目标以及这些目标的 轻重缓急次序,考虑现有资源情况,分析如何达到规定目标 或从总体上离规定目标的差距为最小。
含量 食物


成分
A1 A2 A3 原料单价
0.1
0.15
1.7
0.75
1.10 1.30
2
1.5
最低 需要量
1.00 7.50 10.00
线性规划在管理中的应用
解:设Xj 表示Bj 种食物用量
min Z 2 x1 1.5 x2
0.10x1 0.15x2 1.00
1.7 1.1
艇攻击时损失最少; 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深
度,才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
Page 5
运筹学简述
Page 6
运筹学(Operations Research) 运筹学所研究的问题,可简单地归结为一句话:
“依照给定条件和目标,从众多方案中选择最佳方案” 故有人称之为最优化技术。

x5 x6 30
x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 0
此问题最优解:x1=50, x2=20, x3=50, x4=0, x5=20, x6=10,一共需要司机和乘务员150人。

运筹学第五章 图与网络分析

运筹学第五章 图与网络分析

v6
v7
v8
考虑边(v1,v2),(v1,v6),(v4,v2),(v4,v7)
计算 min{0+2, 0+3, 1+10, 1+2}=min {2,3,11,3} =2
v2:[2,v1]
(4)A={v1,v2,v4}
[0,v1] [2,v1] 2 1 10 [1,v1] v4 5 v6 [3,v1] 4 2 v7
最短.
最小支撑树的求法
1 破圈法 2 避圈法
5.2.1 求解最小支撑树问题的破圈法
方法:去边破圈的过程。 步骤:1)在给定的赋权的连通图上任找 一 个圈。 2)在所找的圈中去掉一条权数最 大的边。 3)若所余下的图已不含圈,则计 算结束,余下的图即为最小支撑
树,否则返回 1)。
例1:用破圈法求右图
v1 1 5 4 v2 2 v4 3 v6
权和=15
5.3 最短路问题
问题:求网络中一定点到其它点的最短路。
5.3.1 最短路问题的Dijstra解法 方法:给vi点标号[αi,vk] 其中:αi:vi点到起点vs的最短距离 vk: vi的前接点
方法:(1) 给起点vs标号[0,vs]。 (2)把顶点集v分为互补的两部分A和Ā 其中:A:已标号点集 Ā:未标号点集 (3)考虑所有这样的边[vi, vj], 其中vi ∈A,vj ∈ Ā 挑选其中与vs距离最短的点vj标号 [min{αi+cij},vi]
[3,V1]
考虑边(v2,v3),(v2,v5),(v4,v7),(v6,v7)
计算 min { 2+6, 2+5, 1+2, 3+4}=min {8,7,3,7}=3
v7:[3,v4]

第5章图与网络分析163页PPT

第5章图与网络分析163页PPT

bi j 0wi j
(vi ,vj)E (vi ,vj)E
例6.4 下图所表示的图可以构造权矩阵B如下:
v1 4
v2
36
72
v6 4
3
3
v3
5
2
v5
v4
v1 0 4 0 6 4 3
v
2

4
0
2
7
0
0

B

v3
0
2
0
5
0
3
v4 6 7 5 0 2 0
v
5
4
17
v4
树与图的最小树
v1 23 v6
20
v2
1
4
v7
9
15 v3
28 25
16 3
v5
17
v4
v1
v2
23 v6
1
4
v7
9
15 v3
28
25
16 3
v5
17
v4
v1
v2
23 v6
1
4
v7 9
15 v3
28
25
16 3
v5
17
v4
v1
v2
23
1
4
v7
v6
9
v3
28
25
16 3
v5
17
v4
v1

15
9
7 ④ 14


10
19
20
6 ⑥

25
图的矩阵描述: 邻接矩阵、关联矩阵、权矩阵等。
1. 邻接矩阵 对于图G=(V,E),| V |=n, | E |=m,有nn阶方矩阵

运筹学 PPT课件 第五章 图与网络分析-最短路

运筹学 PPT课件  第五章 图与网络分析-最短路

Dijkstra最短路算法的特点和适应范围
一种隐阶段的动态规划方法 每次迭代只有一个节点获得永久标记,若有两个或两个以上节点的 临时标记同时最小,可任选一个永久标记;总是从一个新的永久标 记开始新一轮的临时标记,是一种深探法 被框住的永久标记 Tj 表示 vs 到 vj 的最短路,因此 要求 dij0,第 k 次迭代得到的永久标记,其最短路中最多有 k 条边,因此最多有
d
(0) 65
}
min{0 ,2 9,6 3, , 0, 1}
9 取自第3列
v1 v2 v3 v4 v5 v6
0 2 6
2
0
3
8
9
D(0) L 6 3 0 5 3
8
5
0
3
9 3 0 1
3
1
0
d (1) 16
mkin{d1(k0)
d
} (0)
k6
(第1行+第6列)
8
5
0
3
9 3 0 1
3
1
0
d (1) 15
mkin{d1(k0)
d
(0) k5
}
(第1行+第5列)
min{d1(10)
d (0) 15
,
d (0) 12
d (0) 25
,
d (0) 13
d (0) 35
,
d (0) 14
d
(0) 45
,
d (0) 15
d (0) 55
,
d (0) 16
min{d1(10)
d (0) 16
,
d (0) 12
d
(0) 26
,
d (0) 13

图论1

图论1
I点j点无边; i点i点
称矩阵A为G的邻接矩阵。
例:
v5 v1 v2 v3 v4
0 0 其邻接矩阵为: A 1 0 0
1 0 0 0 0
0 1 0 1 0
1 1 0 0 1
1 0 1 0 0
当G为无向图时,邻接矩阵为对称矩阵。
四、图的同构 定义4 设图G=(V,E)与G’=(V’,E’),若它们 的点之间存在一一对应,并且保持同样的相
(6)T中任意两点,有唯一链相连。
证明:(1)→(2) 由于T是树,由定义知T连通且无圈。只须证明m=n-1。 归纳法:当n=2时,由于T是树,所以两点间显然有且
仅有一条边,满足m=n-1。
假设 n=k-1时命题成立,即有k-1个顶点时,T有k-2条边。 当n=k时,因为T连通无圈,k个顶点中至少有一个点次为 1。设此点为u,即u为悬挂点,设连接点u的悬挂边为[v, u],从T中去掉[v,u]边及点u ,不会影响T的连通性,得 图T’,T’为有k-1个顶点的树,所以T’有k-2条边,再把 ( v,u)、点u加上去,可知当T有k个顶点时有k-1条边。 (2)→(3) 只须证T是连通图。 反证法 设T不连通,可以分为l个连通分图(l≥2), 设第i个分图有ni个顶点,
v3 v1 v2
(a)
v5 v6 v1 v4
v3
v5 v6
v2
(b)
v4
(b)是(a)的一个支撑树。
定理1 图G=(V,E)中,所有点的次之和为边数
的两倍, 即
vV
d(v) 2q
4、奇点与偶点
次为奇数的点称为奇点,否则称为偶点。
定理2 任一图中奇点的个数为偶数。
证明:设v1和v 2分别是G中的奇点和偶点的集合,由定 理1,有

运筹学图与网络分析

运筹学图与网络分析
v6
07
含有奇点的连通图中不含欧拉圈,此时,最优的邮递路线是什么呢?
08
求解中国邮路问题的奇偶点图上作业法
奇偶点表上作业法
奇偶点表上作业法 (1)找出奇点(一定为偶数个),在每两个奇点之间找一条链,在这些链经过的所有边上增加一条边,这样所有的奇点变为偶点,一定存在欧拉圈,但是不一定是路线最短的,所以需要检验和调整。 (2)检验增加的边的权值是否是最小的。 定理3 假设M是使得图G中不含奇点的所有增加边,则M是权值总和为最小的增加边的充分必要条件是: 1)图G中每条边上最多增加一条边; 2)在图G的每个圈上,增加的边的总权值不超过该圈总权值的一半。 如果上述两个条件都满足则已经找到权值最小的欧拉圈 否则转入3) 3)调整增加边。如果1)不满足,则从该条边的增加边中去掉偶数条; 如果2)不满足,则将这个圈上的增加边去掉,将该圈的其余边上添加增 加边,转入(2)
v1
v2
v3
v4
v5
v1
v2
v3
v4
v5
图2
图3
如果在比赛中: A胜E, B胜C, A胜D, C胜A, E胜D, A胜B,
v1
v2
v3
v4
v5
注:本章所研究的图与平面几何中的图不 同,这里我们只关心图有几个点,点与点 之间有无连线,两条线有无公共顶点,点 与线是否有关联,至于连线的方式是直线 还是曲线,点与点的相对位置如何都是无 关紧要的。
求从v1到v8的最短路
(0)
(1,1)
(1,3)
(3,5)
(2,6)
(5,10)
(5,9)
(5,12)
注:在给顶点编号时,如果在多个为标号点均取得最小值Llk则对这多个点同时标号,这些点的第二个标号相同,但是第一个标号不一定相同。

运筹学复习题-1

运筹学复习题-1

第一章线性规划及单纯形法一、复习思考题1 试述线性规划数学模型的结构及各要素的特征。

2 线性规划的解有哪几种情况。

3 什么是线性规划问题的标准形式,如何将一个非标准型的线性规划问题转化为标准形式。

4 试述线性规划问题的可行解、基解、基可行解、最优解的概念以及上述解之间的相互关系。

5 试述单纯形法的计算步骤,如何在单纯形表上去判别问题是具有惟一最优解、无穷多最优解、无界解或无可行解。

6 如果线性规划的标准型式变换为求目标函数的极小化min z,则用单纯形法计算时如何判别问题已得到最优解。

7 在确定初始可行基时,什么情况下要在约束条件中增添人工变量,在目标函数中人工变量前的系数为(一M)的经济意义是什么。

8 什么是单纯形法计算的两阶段法,为什么要将计算分两个阶段进行,以及如何根据第一阶段的计算结果来判定第二阶段的计算是否需继续进行。

9 简述退化的含义及处理退化的勃兰特规则。

10 举例说明生产和生活中应用线性规划的方面,并对如何应用进行必要描述。

二、判断下列说法是否正确1、图解法同单纯形法虽然求解的形式不同,但从几何上理解,两者是一致的;2、线性规划模型中增加一个约束条件,可行域的范围一般将缩小,减少一个约束条件,可行域的范围一般将扩大;3、线性规划问题的每一个基解对应可行域的一个顶点.4、如线性规划问题有最优解,则最优解一定对应可行域边界上的一个点;5、用单纯形法求解标准型式的线性规划问题时,与>j对应的变量都可被选作换入变量;6、单纯形法计算中,选取最大正检验数σk 对应的变量xk作为换入变量,将使目标函数值得到最快的增长;7、线性规划问题任一可行解都可以用全部基可行解的线性组合表示;9、对一个有n个变量,m个约束的标准型的线性规划问题,其可行域的顶点恰好为mn C个;10、单纯形法的迭代计算过程是从一个可行解转换到目标函数值更大的另一个可行解;11、若线性规划问题具有可行解,且其可行域有界,则该线性规划问题最多具有有限个数的最优解;12、线形规划可行域的某一项点若其目标函数值优于所有顶点的目标函数值,则该顶点处的目标函数值达到最优。

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2
v4
8 10 3 4 v6 v5
v2
3
1
v3 7
v1
3
v7
2
v4
3 v6
v5
权和=19
例4 电话线网架设问题
某6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6个城市的 电话线网,并使电话线的总长度最短.
v3 6 v1 1 5 4 v2 2 v4 7 3 v6 5 v5 4
v3
v5
v1
v2
v3
[6,V7] v5
3
7
3
6
4
8
v8
[3,V4]
考虑边(v2,v3),(v5,v3),(v5,v8),(v7,v8)
计算min { 2+6,
v3:[8,v2]]
6+9,
6+4,
3+8}=min {8,15,10,11}=8
(8)A={v1,v2,v3,v4,v6,v7}
[0,v1] v1 1 3 5 v6 [3,v1] 4 2 10 [1,v1] v4 2 v7 [3,v4] 7 3 8 [2,v1] v2 5 6 9 6 4 v8 [10,v5]
V1
3
V2 4
7 V4
的最小支撑树。
V2 V1 V3
5
V3 1
8
V2 V4
V1 V4 V1
V2 V4 V3 V2
V3
总权数=3+4+1=8
V1 V3
V4
5.2.2 求解最小支撑树的避圈法
方法:选边的过程。 步骤:1)从网络中任意选一点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 A,Ā,其中: A:与已选边相关联的点集
简单图:无环、无多重边的图。
2.有向图与无向图 有向图:有方向的图。
无向图:无方向的图。
3.关联与相邻 关联(边与节点的关系):若e是v1、v2两节点间 的边,记e=[v1,v2 ],称v1、v2 与e关联。 v1 e v2 相邻(边与边、节点与节点的关系):
点v1与v2有公共边,称节点v1与v2相邻;
边e1与e2 有公共节点,称边e1与e2相邻。
e1
V1 V2
e2
V3
4. 链、圈与连通图 ■链:由图G中的某些相连的边构成的图形(首尾 不能相接),称为图G中的一条链。 如:μ ={(1,2),(3,2),(3,4)} 2
1
4 3
2
■圈 封闭的链称为圈 如:μ={(1,2),(2,4),(3,4),(1,3}
表距离(单位:百米),这里需注意 的是,网络图只是描述了各换轨点(即 交叉口)、装运点和机车挂钩处之间 的关系,并不表示铁路线的实际走向。 调车场的调度室需要解决的问题是: 各车厢在某一装运点装好货后应把它 拉到哪一个机车挂钩处,而且应走哪 一条运行路线最短,从而提高调车场 作业的效率,减少装载的车厢等候挂 钩时间而尽快拉离调车场。
[8,v2]
v3
[6,v7] v5
考虑边(v3,v8),(v5,v8),(v7,v8)
计算 min {8+6, 6+4,
v8:[10,v5]
3+7}=min {14,10,11}=10
(9)A={v1,v2,v3,v4,v6,v7,v8}
[0,v1] v1 1 3 5 v6 4 2 10 [1,v1] v4 2 v7 [3,v4] 7 3 8 [2,v1] v2 5 6 9 6 4 v8 [10,v5]
解: 用节点表示会 议,若两个会议能 安排在一天, 则用连线连接。
A
B
F
E D
C
会议日程安排如下: 上午 午 第一天 会议A 第二天 会议C 第三天 会议D
下 E B F
5.2 最小支撑树问题
C1

C2
C3
C4

树:无圈的连通图,记为T。
树的性质 ■ 树中任意两个节点间有 且只有一条链。
1
v6
v7
v8
考虑边(v1,v2),(v1,v6),(v4,v2),(v4,v7)
计算 min{0+2, 0+3, 1+10, 1+2}=min {2,3,11,3} =2
v2:[2,v1]
(4)A={v1,v2,v4}
[0,v1] [2,v1] 2 1 10 [1,v1] v4 5 v6 [3,v1] 4 2 v7
2
10 [1,v1] v4 2
v2 5 7 3 v7
6 9 v5 4 8
v3
6
v8
(2)A={v1} 检查边(v1,v2),(v1,v4),(v1,v3)
计算min {0+2,
v4:[1.v1]
0+1,
0+3} = min {2,1,3}=1
(3)A={v1,v4}
[0,v1] v1 2 1 10 [1,v1] 3 5 v4 2 4 7 3 [2,v1] v2 5 v5 4 8 6 9 6 v3
1
4 3
■连通图 任意两个节点之间至 少有一条链的图称为连 通图
5.网络图 给图中的节点和边赋以 具体的含义和权数(如距离 、时间、费用、容量等), 则称这样的连通图为网络图 。
2 1 3 4
2 50 1 20 3 45 70 4
典例:
会议日程安排
某单位要在今后的三天内召开6个会议,每天 上下午各安排一个会议,参加会议的领导如 下∶ 会议A: 朱、马、牛、姬、江、姚
v1
v2
5
6 9 v5 3 8 4
v3
3
7
6
v8
考虑边(v1,v6),(v2,v3),(v2,v5),(v4,v7)
计算min { 0+3, v6:[3,v1] 2+6, 2+5, 1+2} =min {3,8,7,3}=3
(5)A={V1,V2,V4,V6}
[0,V1] v1 1 3 5 v6 4 2 10 [1,V1] v4 2 v7 [3,v4] 7 3 8 [2,V1] v2 5 v5 4 v8 6 9 6 v3
4 7 1 4 3 3 2 3 5 2 4
6 2 4 5 7
1
2 6
例3 校园局域网问题
某大学准备把所属7个学院办公室的计 算机联网.这个网络的可能联通的途径 如图所示.边上权数为这条边的长度, 单位为百米.试设计一个网络联通7个 学院办公室,并使总长度为最短.
v2
3
1
v3 7 4
v1
3
v7 5
[8,v2]
v3
[6,v7] v5
[3,v1]
反向追踪:v8-v5-v7-v4-v1 v1到v10的最短路径为v1—v4—v7—v5—v8,最短路长度 为10。
例6 设备更新问题
某厂使用一种设备,每年年初设备科需要对该设 备的更新与否作出决策。五年内: 购买新设备---购置费;13,14,16,19,24;
2
3 5 4
2
3 5
■ 在树中任意去掉一条边, 则不连通。
1
4
■如果树T有m个节点,则 边的个数为m-1。
2
1 4
3
5
图的支撑树 图G1和G2 的节点相同,但图G1边的集合包 含于G2边的集合,且 G1是树图,则 图G1 是G2 的支撑树。 一个图的支撑树不是唯一的。
图 G1
图 G2
最小支撑树 树枝总长最短的支撑树。 特点:各节点都连通且线路总长
Ā :不与已选边相关联的点集
3) 考虑所有这样的边[vi,vj],其中 vi∈A,vj∈Ā,挑选其中权最小的。 4)重复3),直至全部顶点均属于A即 可。
3 V2 4 7 V4
例2:用避圈法求图的最小 支撑树。
V1
5
V3 1
8
①任选点v1,挑与之相关 联的权最小的边( v1,v4) . ②A= {v1,v4},Ā={v2,v3}
[6,v7] V5
3
5 V6 [3,v1]
7
2 3 V7
6
4
4
8
V8
[3,v4]
考虑边(v2,v3),(v2,v5),(v7,v5),(v7,v8)
计算min {2+6, 2+5, 3+3, 3+8}=min {8,7,6,11}=6
v5:[6,v7]
(7)A={V1,V2,V4,V6,V7}
[0,V1] [2,V1] 2 1 10 [1,V1] v4 5 v6 [3,V1] 4 2 v7 [8,v2] 6 5 9
网络的生成树和线性规划的关系
■网络的一个生成树对应于线性规划的 一个基
■生成树上的边对应于线性规划的基变 量 ■生成树的弦对应于线性规划的非基变 量 ■生成树的变换对应于线性规划单纯形 法的进基和离基变换
பைடு நூலகம் 破圈法举例
4 7 1 4 3 3 2 3 5 2 4
6 2 4 5 7
1
2 6
7
避圈法举例
第5章 图与网络分析
第5章 图与网络分析
5.1基本概念 5.2最小支撑树问题 5.3最短路问题 5.4最大流问题
5.1 基本概念
1.图、子图与简单图
图:由节点和线组成的图形. 记为: G = ( V, E ) V={v1,v2,…,vm}—节点集,表示研究对象. E={e1,e2,…,en}—边集,表示研究对象之 间的关系. e1
[3,V1]
考虑边(v2,v3),(v2,v5),(v4,v7),(v6,v7)
计算 min { 2+6, 2+5, 1+2, 3+4}=min {8,7,3,7}=3
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