实验三使用matlab求解最小费用最大流算问题

合集下载

求解最大流问题的matlab程序(Matlab program for solving maximum flow problems)

求解最大流问题的matlab程序(Matlab program for solving maximum flow problems)

求解最大流问题的matlab程序(Matlab program for solvingmaximum flow problems)Maximum flow algorithmAlgorithm idea: the maximum flow problem is actually a feasible flow {fij}, which makes the V (f) reach the maximum. If you give a feasible flow F, as long as there is no judgment in N augmenting path on the F, if there is an augmented path, improved F, a new feasible flow rate increases; if there is no augmenting path, get the maximum flow.1. labeling method for maximum flow (Ford, Fulkerson)Starting with a feasible flow (a general zero flow), the following labeling procedure and the adjustment process are followed until no augmenting path about F can be found.(1) labeling processIn this process, the points in the network are divided into labeled and unlabeled points, and the labeled points are divided into two kinds: checked and unchecked. Each label label information points are expressed in two parts: the first label show that the label from which point to start the traceback path from the VT to find out is augmented; second label is said to have checked whether the vertex.At the start of the label, mark vs (s, 0), when vs is the label, but at the end of the check point, and the rest are unlabeled points, denoted as (0, 0).Take a label without checking the point VI, for all unlabeled points, vj:A. for arc (VI, VJ), if fij<cij, then give the VJ label (VI,0), then the VJ point becomes the label, which is not checked.B. for arc (VI, VJ), if fji>0, then give the VJ label (-vi, 0), then the VJ point becomes the label, which is not checked.Thus, VI becomes a labeled and checked point, and its second label is denoted as 1. Repeat the steps above and, once VT is marked, indicate an extended path from VI to P, and VT into the adjustment process.If all the labels have been checked and the label process fails, the algorithm ends with the feasible flow being the maximum flow.(2) adjustment processFrom the VT point, through the first label of each point, backward tracing, we can find the augmenting path P. For example, if the first label of VT is VK (or -vk), then the arc (VK, VT) (or correspondingly (VT, VK)) is the arc on the P. Next, check the first label of VK, and if it is VI (or -vi), find (VI, VK) (or VI (VK)). Check the first label of VI, and so on, until vs. At this point, the entire augmenting path is found. Calculate the Q at the same time as you look for the augmenting path:Q=min{min (cij-fij), minf*ij}Convective f is subject to the following modifications:F'ij = fij+Q (VI, VJ) set prior to the arc in P'sF'ij = fij-Q (VI, VJ) and P to arc setF'ij = f*ij (VI, VJ) does not belong to the set of PNext, all tags are cleared and the new feasible stream 'f' is re entered into the labeling process.Matlab procedures for solving the maximum flow problem. (2007-05-22 19:41:06) reprint label: maximum flow problem matlabCall way: need to be abstracted into graph matrix, abstract methods: (I, J, C, f) i--- nock, j--- arrow, c---v (I, J) the capacity of f---v (I, J) of the flow.main programFunction R=maxliu (R)While (1)VV=zengguang (R);If VV==inf return; endR (VV (1), 4) =R (VV ((1)) 4) +VV ((2) *min) (VV ((:: 3));EndThe outer function 1, the expansion matrix of the graph RFunction VV=zengguang (R)% for the shortest extension chain, requiring labeling, starting at 1, and ending at the maximumK=size (R, 1);N=max (R ((:: 2));B=R (:: 1:2);For i=1:k;A (I, 1) =R (I, 3) -R (I, 4);If R (I, 1) ~=1&&R (I, 2) ~=n;A (I, 2) =R (I, 4);ElseA (I, 2) =0;EndEndR=1;For i=1:nFor j=1:kIf (A (J, 1) (~=0) and B (J, 1) ==i) V (R::) =[i, B (J, 2)];r = r + 1.endif (i) = 0) & & (b, i, 2) = = 1)v (r) = (1, b), (d) (1);r = r + 1.endendendp = zeros (n, n).for i = 1: size (v, 1)p (v (i, 1), v (i, 2)) = 1.endq = dijkstra (p, 1, n).if q = inf (vv = inf); return; end for i = 1: length (q) (1).pi = (q (1, i), q (1, i + 1)];r1 = find (b (1) = p (1));r2 = find (b (2) = p (1));rr = intersect (r1, r2).d = 1.the isempty() (rr)r1 = find (b (1) = p (1));r2 = find (b (2) = p (1));rr = intersect (r1, r2).d = - 1.end(i) = rr.- (i) = -.endfor i = 1: size (vv. 1)if it (i) = = 1)aa (i, 1) = ((i, 1), (1);endif it (i) = = 1)aa (i, 1) = ((i, 1), (2);endend(:, 2) = tt.vv: (3) = sa;外部函数2, dijkstra方法求最段路. the foot = dijkstra (v, x, y)% 正权数m = size (v, 1).t = zeros (m, 1);% t的初始化 inft = t ^ - 1.dml =;% lmd的初始化 infp = t;% p的初始化 infs = zeros (n, 1);% s的初始化 (进入s集的点为1)s (x) = 1);% 根据本题已知的初始化p (x) = 0 (x) = 0,; french;k = x;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 计算 p"(1)a = find (s = 0).aa = find (s = 1).the size (a, 1) = mbreak;endfor i = 1: size (a, 1)pi = (i, 1).if v (k, l) = 0.if t (pp) (p (k) + v (k, l). (p) = (p (k) + v (k, l).dml (pi) = k;endendendmi = min (t (a));if mi = infbreak;elsed = find (t = e).d = d (1);p (d) = mi.(d) = inf, 为了避免同样的数字出现两次. k = d(d) = 1.endendthe mdl (y) = inffoot = inf.return;endfoot (1).g = 2; m = y;"(1)if h = x x x x x x xbreak;endfrench football (g) = (h).g = g + 1.h = (h); mdlendpace = foot);for i = 1: length (foot)foot (1, i) = (1) / length (foot) + 1 (i). end。

matlab牛顿法求最小值

matlab牛顿法求最小值

matlab牛顿法求最小值牛顿法是一种常用的优化算法,用于求解函数的极值点。

它是通过迭代的方式,不断逼近函数的最小值点或最大值点的方法。

牛顿法的核心思想是使用函数的一阶导数和二阶导数信息来逼近极值点,从而得到更好的优化结果。

牛顿法的基本原理是基于泰勒级数展开,通过线性逼近的方式来求解函数的极值点。

具体来说,牛顿法首先需要选择一个初始点作为迭代的起点,然后通过计算函数的一阶导数和二阶导数,得到一个线性逼近的方程。

通过求解这个方程,可以得到一个新的点,将其作为下一次迭代的起点。

不断重复这个过程,直到满足迭代终止条件为止。

牛顿法的迭代公式可以表示为:x_{n+1} = x_n - \frac{f'(x_n)}{f''(x_n)}其中,x_{n+1}表示第n+1次迭代的结果,x_n表示第n次迭代的结果,f'(x_n)表示函数f(x)在点x_n处的一阶导数,f''(x_n)表示函数f(x)在点x_n处的二阶导数。

牛顿法的收敛性与初始点的选择密切相关。

如果选择的初始点离最小值点较远,可能会出现迭代过程发散的情况。

因此,在使用牛顿法求解最小值时,需要根据函数的特性和初始点的位置合理选择迭代起点。

牛顿法在实际应用中具有广泛的用途。

例如,在机器学习中,牛顿法可以用于求解逻辑回归模型的最优参数。

在图像处理中,牛顿法可以用于图像的边缘检测和特征提取。

在金融领域,牛顿法可以用于求解期权定价模型和风险管理模型。

需要注意的是,牛顿法并不是万能的,它有一定的局限性。

首先,牛顿法只能求解可导的函数,对于不可导或者不连续的函数,牛顿法无法使用。

其次,牛顿法对初始点的选择比较敏感,在某些情况下可能会陷入局部最优解。

此外,牛顿法在计算二阶导数时可能会涉及到矩阵的求逆操作,计算量较大。

为了提高牛顿法的稳定性和收敛速度,人们提出了许多改进的方法。

例如,拟牛顿法通过近似计算二阶导数的逆矩阵,避免了直接求解矩阵求逆的计算量。

最小费用最大流问题matlab程序

最小费用最大流问题matlab程序

下面的最小费用最大流算法采用的是“基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法”,其基本思路为:把各条弧上单位流量的费用看成某种长度,用Floyd求最短路的方法确定一条自V1至Vn的最短路;再将这条最短路作为可扩充路,用求解最大流问题的方法将其上的流量增至最大可能值;而这条最短路上的流量增加后,其上各条弧的单位流量的费用要重新确定,如此多次迭代,最终得到最小费用最大流。

本源码由GreenSim团队原创,转载请注明function [f,MinCost,MaxFlow]=MinimumCostFlow(a,c,V,s,t)%%MinimumCostFlow.m% 最小费用最大流算法通用Matlab函数%% 基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法% GreenSim团队原创作品,转载请注明%% 输入参数列表% a 单位流量的费用矩阵% c 链路容量矩阵% V 最大流的预设值,可为无穷大% s 源节点% t 目的节点%% 输出参数列表% f 链路流量矩阵% MinCost 最小费用% MaxFlow 最大流量%% 第一步:初始化N=size(a,1);%节点数目f=zeros(N,N);%流量矩阵,初始时为零流MaxFlow=sum(f(s,:));%最大流量,初始时也为零flag=zeros(N,N);%真实的前向边应该被记住for i=1:Nfor j=1:Nif i~=j&&c(i,j)~=0flag(i,j)=1;%前向边标记flag(j,i)=-1;%反向边标记endif a(i,j)==infa(i,j)=BV;w(i,j)=BV;%为提高程序的稳健性,以一个有限大数取代无穷大endendendif L(end)<BVRE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在elseRE=0;end%% 第二步:迭代过程while RE==1&&MaxFlow<=V%停止条件为达到最大流的预设值或者没有从s到t的最短路%以下为更新网络结构MinCost1=sum(sum(f.*a));MaxFlow1=sum(f(s,:));f1=f;TS=length(R)-1;%路径经过的跳数LY=zeros(1,TS);%流量裕度for i=1:TSLY(i)=c(R(i),R(i+1));endmaxLY=min(LY);%流量裕度的最小值,也即最大能够增加的流量for i=1:TSu=R(i);v=R(i+1);if flag(u,v)==1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为前向边且是非饱和边时f(u,v)=f(u,v)+maxLY;%记录流量值w(u,v)=a(u,v);%更新权重值c(v,u)=c(v,u)+maxLY;%反向链路的流量裕度更新elseif flag(u,v)==1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为前向边且是饱和边时 w(u,v)=BV;%更新权重值c(u,v)=c(u,v)-maxLY;%更新流量裕度值w(v,u)=-a(u,v);%反向链路权重更新elseif flag(u,v)==-1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为反向边且是非饱和边时 w(v,u)=a(v,u);c(v,u)=c(v,u)+maxLY;w(u,v)=-a(v,u);elseif flag(u,v)==-1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为反向边且是饱和边时 w(v,u)=a(v,u);c(u,v)=c(u,v)-maxLY;w(u,v)=BV;elseendendMaxFlow2=sum(f(s,:));MinCost2=sum(sum(f.*a));if MaxFlow2<=VMaxFlow=MaxFlow2;MinCost=MinCost2;[L,R]=FLOYD(w,s,t);elsef=f1+prop*(f-f1);MaxFlow=V;MinCost=MinCost1+prop*(MinCost2-MinCost1);returnendif L(end)<BVRE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在elseRE=0;endendfunction [L,R]=FLOYD(w,s,t)n=size(w,1);D=w;path=zeros(n,n);%以下是标准floyd算法for i=1:nfor j=1:nif D(i,j)~=infpath(i,j)=j;endendendfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);path(i,j)=path(i,k);endendendendL=zeros(0,0);R=s;while 1if s==tL=fliplr(L);L=[0,L];returnendL=[L,D(s,t)];R=[R,path(s,t)];s=path(s,t);end(此文档部分内容来源于网络,如有侵权请告知删除,文档可自行编辑修改内容,供参考,感谢您的支持)。

matlab、lingo程序代码20-最大流问题

matlab、lingo程序代码20-最大流问题

最大流问题例17用Ford-Fulkerson算法计算如图6网络中的最大流,每条弧上的两个数字分别表示容量和当前流量。

图6最大流问题解编写程序如下:clc,clearu(1,2)=1;u(1,3)=1;u(1,4)=2;u(2,3)=1;u(2,5)=2;u(3,5)=1;u(4,3)=3;u(4,5)=3;f(1,2)=1;f(1,3)=0;f(1,4)=1;f(2,3)=0;f(2,5)=1;f(3,5)=1;f(4,3)=1;f(4,5)=0;n=length(u);list=[];maxf(n)=1;while maxf(n)>0maxf=zeros(1,n);pred=zeros(1,n);list=1;record=list;maxf(1)=inf;%list是未检查邻接点的标号点,record是已标号点while(~isempty(list))&(maxf(n)==0)flag=list(1);list(1)=[];label1=find(u(flag,:)-f(flag,:));label1=setdiff(label1,record);list=union(list,label1);pred(label1)=flag;maxf(label1)=min(maxf(flag),u(flag,label1)...-f(flag,label1));record=union(record,label1);label2=find(f(:,flag));label2=label2';label2=setdiff(label2,record);list=union(list,label2);pred(label2)=-flag;maxf(label2)=min(maxf(flag),f(label2,flag));record=union(record,label2);endif maxf(n)>0v2=n;v1=pred(v2);while v2~=1if v1>0f(v1,v2)=f(v1,v2)+maxf(n);elsev1=abs(v1);f(v2,v1)=f(v2,v1)-maxf(n);endv2=v1;v1=pred(v2);endendendf最大流问题例18现需要将城市s的石油通过管道运送到城市t,中间有4个中转站321,,v v v和4v,城市与中转站的连接以及管道的容量如图7所示,求从城市s到城市t的最大流。

求网络的最小费用最大流matlab实现

求网络的最小费用最大流matlab实现

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"><!-- saved from url=(0048)/yunyan8/shu/file/wlzxfy.htm --><HTML><HEAD><TITLE>求网络的最小费用最大流</TITLE><META http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=gb2312"><META content="MSHTML 6.00.2800.1106" name=GENERATOR><META content=FrontPage.Editor.Document name=ProgId></HEAD><BODY background=求网络的最小费用最大流.files/bb.jpg><TABLE height=5124 cellSpacing=0 cellPadding=0 width=585 align=centerborder=0><TBODY><TR><TD width=585 height=33><P><A href="/yunyan8/shu/file/SHAI.HTM">首页</A>|<Ahref="/2/default.asp?name=yunyan8">留言</A>|<Ahref="/" target=_blank>论坛</A></P></TD></TR><TR><TD width=585 height=38><P align=center><FONT size=5><B><FONTcolor=#3366ff>求网络的最小费用最大流</FONT></B></FONT></P></TD></TR><TR><TD width=585 height=5053><FONTcolor=#3366ff>求网络的最小费用最大流,弧旁的数字是容量(运费)。

求最小费用最大流算法的MATLAB 程序代码

求最小费用最大流算法的MATLAB 程序代码

求最小费用最大流算法的MATLAB 程序代码如下(算例):n=5;C=[0 15 16 0 00 0 0 13 140 11 0 17 00 0 0 0 80 0 0 0 0]; %弧容量b=[0 4 1 0 00 0 0 6 10 2 0 3 00 0 0 0 20 0 0 0 0]; %弧上单位流量的费用wf=0;wf0=Inf; %wf 表示最大流量, wf0 表示预定的流量值for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end %取初始可行流f 为零流while(1)for(i=1:n)for(j=1:n)if(j~=i)a(i,j)=Inf;end;end;end%构造有向赋权图for(i=1:n)for(j=1:n)if(C(i,j)>0&f(i,j)==0)a(i,j)=b(i,j);elseif(C(i,j)>0&f(i,j)==C(i,j))a(j,i)=-b(i,j);elseif(C(i,j)>0)a(i,j)=b(i,j);a(j,i)=-b(i,j);end;end;endfor(i=2:n)p(i)=Inf;s(i)=i;end %用Ford 算法求最短路, 赋初值for(k=1:n)pd=1; %求有向赋权图中vs 到vt 的最短路for(i=2:n)for(j=1:n)if(p(i)>p(j)+a(j,i))p(i)=p(j)+a(j,i);s(i)=j;pd=0;end;end;endif(pd)break;end;end %求最短路的Ford 算法结束if(p(n)==Inf)break;end %不存在vs 到vt 的最短路, 算法终止. 注意在求最小费用最大流时构造有向赋权图中不会含负权回路, 所以不会出现k=ndvt=Inf;t=n; %进入调整过程, dvt 表示调整量while(1) %计算调整量if(a(s(t),t)>0)dvtt=C(s(t),t)-f(s(t),t); %前向弧调整量elseif(a(s(t),t)<0)dvtt=f(t,s(t));end %后向弧调整量if(dvt>dvtt)dvt=dvtt;endif(s(t)==1)break;end %当t 的标号为vs 时, 终止计算调整量t=s(t);end %继续调整前一段弧上的流fpd=0;if(wf+dvt>=wf0)dvt=wf0-wf;pd=1;end%如果最大流量大于或等于预定的流量值t=n;while(1) %调整过程if(a(s(t),t)>0)f(s(t),t)=f(s(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(a(s(t),t)<0)f(t,s(t))=f(t,s(t))-dvt;end %后向弧调整if(s(t)==1)break;end %当t 的标号为vs 时, 终止调整过程t=s(t);endif(pd)break;end %如果最大流量达到预定的流量值wf=0; for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end;end %计算最大流量zwf=0;for(i=1:n)for(j=1:n)zwf=zwf+b(i,j)*f(i,j);end;end %计算最小费用f %显示最小费用最大流wf %显示最小费用最大流量zwf %显示最小费用, 程序结束。

实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题教学提纲

实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题教学提纲
end
n=min(ta,n); %将最短路径上的最小允许流量提取出来
end
for i=1:(size(mcr',1)-1)
if a(mcr(i),mcr(i+1))==inf
a(mcr(i+1),mcr(i))=a(mcr(i+1),mcr(i))+n;
else
a(mcr(i),mcr(i+1))=a(mcr(i),mcr(i+1))-n;
if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)
D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);
R(i,j)=R(i,k);
end
end
end
k;
D;
R;
end
M=D(1,n);
3.求解如下网络运输图中的最大流最小费用问题:
图2
打开matlab软件,在COMND WINDOW窗口中输入矩阵程序如下:
n=5;
新图E(f)中不考虑原网络D中各个弧的容量cij.为了使E(f)能比较清楚,一般将长度为]的弧从图E(f)中略去.由可扩充链费用的概念及图E(f)中权的定义可知,在网络D中寻求关于可行流f的最小费用可扩充链,等价于在图E(f)中寻求从发点到收点的最短路.因图E(f)中有负权,所以求E(f)中的最短路需用Floyd算法。
end
end
Mm=Mm+n; %将每次叠代后增加的流量累加,叠代完成时就得到最大流量
for i=1:size(a,1)
for j=1:size(a',1)
if i~=j&a(i,j)~=inf
if a(i,j)==A(i,j) %零流弧
c(j,i)=inf;

最小费用最大流问题.

最小费用最大流问题.
(
vs
(
5,2)
(
(
2,6)
8,1)
V2 10,3)ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱV3
4,2)
第一轮:f 0为初始可行流,作相应的费用有向图网络L(f 0),如 图(a)。 在L(f 0)上用DijksTra标号法求出由vs到vt的最短路(最小费用链) 0 m i n 8,5, 5 7 μ0=(vs,v2,v1, ( vt)v ,并对 μ 按 进行流量的调整, 0 , v ) ,( v , v ) ,( v , v ) s 2 0 2 1 0 1 t 0 由于, (1) (1) 所以有 fs2 f12 f1t(1) 5,其余不变,得新的可行流f1的流量 有向图(b)。
vs
vt
2.下表给出某运输问题的产销平衡表与单位运价 表。将此问题转化为最小费用最大流问题,画出网 络图并求数值解。 2 3 产量 1 产地 销地
A B 销量 20 30 4 24 22 5 5 20 6 8 7
最小总费用为240
(20,8) A (0,8) s (30,7) (0,7) (5,8) (24,8)
4
vt
vs
1
6
2
2
v1
(7,5)
(2,0)
(10,0)
vt
(4,0)
v2
V(f
1)
(a) = 5
3
v3 vs
(8,5)
w(f0)
(5,5)
v2
(10,0)
v3
(b) f 1
v1 vs
(8,5)
(7,5)
(2,0)
(10,0)
vt
(4,0) 4
v1
vs

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法

MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法随着社会信息化的不断发展,网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而网络的流量管理对于网络的高效运行至关重要。

在网络流领域中,最大流最小割问题是一种经典且重要的问题,它在图论和算法设计领域都具有广泛的应用。

在本文中,我们将介绍MATLAB中的网络流与最大流最小割问题求解方法。

一、网络流与最大流最小割问题简介网络流问题是指在网络中有一定容量限制的边上,如何使得网络中的流量达到最大的问题。

最大流最小割问题则是网络流问题的一个特殊情况,其中要求找到一个最小割,使得割后网络中的流量达到最大。

通常情况下,网络流问题常常以有向图的形式表示,每条边上都被赋予了一个容量,并存在一个源点和一个汇点。

二、MATLAB中的网络流包在MATLAB中,有许多优秀的网络流包可以用来求解网络流与最大流最小割问题。

其中,最为常用的是Network Flow Toolbox和Combinatorial Optimization Toolbox。

这两个包提供了一系列的函数和算法,可以帮助我们解决各种类型的网络流问题。

三、网络流与最大流最小割问题的建模与求解在使用MATLAB解决网络流与最大流最小割问题之前,首先我们需要进行问题的建模。

通常情况下,我们需要确定图的结构、边的容量和源点与汇点的位置。

在建模完成后,我们可以使用MATLAB中的网络流包提供的函数进行求解。

1. 使用Network Flow Toolbox求解网络流问题Network Flow Toolbox是MATLAB中一个常用的网络流包,它提供了一系列函数用于求解网络流与最大流最小割问题。

其中最常用的函数是maxflow函数,它可以用来计算网络中的最大流。

首先,我们需要使用网络流对象来表示图结构。

在建立网络流对象后,我们可以使用addnode函数向图中添加节点,使用addedge函数向图中添加边。

同时,我们可以使用setcaps函数来指定边的容量。

最小费用最大流问题

最小费用最大流问题

i):f(j,i))=0; ); @sum(edge(i,j)|i#eq#@index(s):f(i,j)) =vf; @sum(edge(j,i)|i#eq#@index(t):f(j,i)) =vf; @for(edge(i,j):@bnd(0,f(i,j),u(i,j))) ; end

min
( i , j )E

cij fij ;
s.t.
jV ( i , j )E

fij
jV ( j ,i )E

v f , i s , f ji v f , i t , 0, i s, t.
0 fij uij ,(i, j ) E.
LINGO 程序求解 model: sets: points/s,v1,v2,v3,v4,t/; edge(points,points) /s,v1 s,v2 v1,v2 v1,v3 v2,v4 v3,v2 v3,t v4,v3 v4,t/:c,u,f; endsets data: c=2 8 5 2 3 1 6 4 7; u=8 7 5 9 9 2 5 6 10; vf=14; enddata min=@sum(edge(i,j):c(i,j)*f(i,j)); @for(points(i)|i#ne#@index(s) #and# i#ne#@index(t): @sum(edge(i,j):f(i,j))-@sum(edge(j,
最小费用最大流问题
例 本例是最大流问题的延伸,由于输油管道的长短不 一,或地质等原因,使每条管道上运输费用也不相 同,因此,除考虑输油管道的最大流外,还需要考 虑输油管道输送最大流的最小费用,下图所示是带 有运输费的网络,其中第 1 个数字是网络的容量, 第 2 个数字是网络的单位运费.

最小费用最大流模型在运输网络优化中的应用

最小费用最大流模型在运输网络优化中的应用

最小费用最大流模型在运输网络优化中的应用运用图论的相关理论知识,针对物流系统中运输网络的特点,以最大限度的提高运输效率,同时以节约运输总成本为目标,提出了解决运输网络优化问题的最小费用最大流网络模型,并利用matlab编程实现,为优化物流运输网络路线提供了一种可行方法。

标签:运输网络;最小费用最大流;网络流量;matlab0引言运输作为现代物流过程的主要职能之一,是物流各项业务的中心活动。

同时,运输产生的费用也是供应链和整个物流系统成本结构的重要组成部分。

可以说,一个高效率、低成本和高反应能力的运输网络对一个成功的物流配送体系至关重要,这就使得运输网络的优化成为配送体系中一项重要的运营决策,关系到物流设计体系的成功与否。

运输网络的优化主要是对运输路线的安排,即选择合理的配送路线,既能保证配送效率的最大化,又能同时使运输成本最低。

图论是运筹学中一个重要的分支,是用来描述运输网络的数学理论基础。

本文基于图论的相关理论知识,针对物流运输中最小费用最大流问题,建立了基于matlab的优化数学模型,以求最大限度的提高运输效率,同时节约运输费用。

1最小费用最大流模型1.1网络流量基本概念及定义为了实现对网络流量最大流值和最低成本的优化,首先需明确几个基本定义:定义1:容量—费用网络。

给定一个有向图D=V,A,对任意的弧vi,vj∈A,设lij,uij为弧的运输容量上下界函数,其中0≤lij≤uij,也称uij为弧的容量;cij是弧vi,vj上单位流量的费用,称之为费用函数;对任意的节点vi∈V,称avi为节点vi的供应量或需求量,称之为供需函数,且满足vi∈Va(vi)=0。

由此得到的网络称为容量—费用网络。

定义2:可行流及其总费用。

设fij是给定网络N上的由节点vi到节点vj 的一个流量,且满足:f+(vi)-f-(vi)=f(vi)lij≤fij≤uij (1)式中,f+vi=vj∈Vfij,f-vi=vj∈Vfji,分別称为流出和流入节点vi的流量,fvi为该节点的净输出量。

matlab函数最小值

matlab函数最小值

matlab函数最小值一、函数介绍本文将介绍如何使用MATLAB函数求解最小值。

最小值是指函数在某个区间内取得的最小值,它是优化问题中的重要概念之一。

MATLAB提供了多种函数可以帮助我们求解最小值,包括fminbnd、fminsearch和fminunc等。

二、fminbnd函数1. 函数介绍fminbnd是MATLAB中用于求解一元函数在给定区间内的最小值的函数。

它使用黄金分割法进行搜索,并保证结果的精度达到指定的容差范围。

2. 函数格式[x, fval, exitflag] = fminbnd(fun, x1, x2)3. 参数说明fun:表示要求解的一元函数,可以是一个匿名函数或者一个M文件。

x1和x2:表示搜索区间的左右端点。

x:表示找到的最小值点。

fval:表示在找到的最小值点处的函数值。

exitflag:表示算法是否收敛以及收敛原因。

4. 实例演示假设我们要求解以下一元函数在区间[0, 10]内的最小值:fun = @(x) x.^2 - 4*x + 5;我们可以使用以下代码进行求解:fun = @(x) x.^2 - 4*x + 5;[x, fval, exitflag] = fminbnd(fun, 0, 10)输出结果为:x = 2fval = 1exitflag = 1说明在区间[0, 10]内,函数的最小值为1,对应的最小值点为x=2。

三、fminsearch函数1. 函数介绍fminsearch是MATLAB中用于求解多元函数在给定初始点附近的最小值的函数。

它使用Nelder-Mead单纯形法进行搜索,并保证结果的精度达到指定的容差范围。

2. 函数格式[x, fval, exitflag] = fminsearch(fun, x0)3. 参数说明fun:表示要求解的多元函数,可以是一个匿名函数或者一个M文件。

x0:表示搜索起点。

x:表示找到的最小值点。

fval:表示在找到的最小值点处的函数值。

matlab最大相关最小冗余算法

matlab最大相关最小冗余算法

matlab最大相关最小冗余算法Matlab最大相关最小冗余算法(Maximal Relevant Minimal Redundant Algorithm)是一种用于特征选择的算法。

特征选择在机器学习和数据挖掘中起着至关重要的作用,可以帮助提高模型的准确性、降低计算成本和提高解释能力。

而Matlab最大相关最小冗余算法就是一种高效的特征选择方法。

特征选择是指从原始特征集合中选择出最相关的特征子集,以减少特征的维度同时保持模型的预测能力。

特征选择的目标是找到最小的特征子集,使得该子集中的特征之间具有最大的相关性,同时又能保持最小的冗余性。

Matlab最大相关最小冗余算法的核心思想是通过计算特征之间的相关性和冗余性来选择最相关最小冗余的特征子集。

具体来说,算法首先计算特征之间的相关系数矩阵,然后根据相关系数矩阵计算特征之间的冗余性。

接着,算法通过使用贪心策略选择最相关最小冗余的特征子集。

在算法的每一步中,选择一个特征添加到特征子集中,该特征既要与已选特征之间具有最大的相关性,又要与已选特征之间具有最小的冗余性。

通过迭代选择特征的过程,最终得到一个最相关最小冗余的特征子集。

Matlab最大相关最小冗余算法具有以下优点:1. 简单高效:算法使用贪心策略选择特征,计算复杂度较低,运行速度较快。

2. 准确性高:算法通过计算特征之间的相关性和冗余性,能够选择出与目标变量相关性高、冗余性低的特征子集。

3. 鲁棒性强:算法对特征之间的相关性和冗余性的计算不敏感,能够适用于各种类型的数据。

然而,Matlab最大相关最小冗余算法也存在一些局限性:1. 特征选择的结果依赖于初始特征集合:算法的结果可能受到初始特征集合的影响,因此需要对初始特征集合进行合理的选择。

2. 特征选择的结果可能不唯一:由于特征之间的相关性和冗余性是动态变化的,所以最终选择的特征子集可能不是唯一的。

3. 算法可能受到噪声的干扰:在实际应用中,数据往往伴随着一定的噪声,这可能会影响到算法的准确性。

Matlab中求函数的最小值

Matlab中求函数的最小值

MATLAB优化应用§1 线性规划模型一、线性规划课题:实例1:生产计划问题假设某厂计划生产甲、乙两种产品,现库存主要材料有A类3600公斤,B类2000公斤,C类3000公斤。

每件甲产品需用材料A类9公斤,B类4公斤,C类3公斤。

每件乙产品,需用材料A类4公斤,B类5公斤,C类10公斤。

甲单位产品的利润70元,乙单位产品的利润120元。

问如何安排生产,才能使该厂所获的利润最大。

建立数学模型:设x1、x2分别为生产甲、乙产品的件数。

f为该厂所获总润。

max f=70x1+120x2s.t 9x1+4x2≤36004x1+5x2≤20003x1+10x2≤3000x1,x2≥0实例2:投资问题某公司有一批资金用于4个工程项目的投资,其投资各项目时所得的净收益(投入资金锪百分比)如下表:B和C的投资要大于项目D的投资。

试确定全文该公司收益最大的投资分配方案。

建立数学模型:设x1、x2 、x3 、x4分别代表用于项目A、B、C、D的投资百分数。

max f=0.15x1+0.1x2+0.08 x3+0.12 x4s.t x1-x2- x3- x4≤0x2+ x3- x4≥0x1+x2+x3+ x4=1x j≥0 j=1,2,3,4实例3:运输问题有A、B、C三个食品加工厂,负责供给甲、乙、丙、丁四个市场。

三个厂每天生产食品箱数上限如下表:四个市场每天的需求量如下表:求在基本满足供需平衡的约束条件下使总运输费用最小。

建立数学模型:设a i j 为由工厂i 运到市场j 的费用,x i j 是由工厂i 运到市场j 的箱数。

b i 是工厂i 的产量,d j 是市场j 的需求量。

b= ( 60 40 50 ) d= ( 20 35 33 34 )s.tx i j ≥0当我们用MATLAB 软件作优化问题时,所有求maxf 的问题化为求min(-f )来作。

约束g i (x)≥0,化为 –g i ≤0来作。

Matlab求最大值最小值概要

Matlab求最大值最小值概要

毕业论文题目:用MATLAB分析最小值和最大值的问题姓名:木扎帕尔·木合塔尔专业:数学与应用数学班级: 2003-6班院(系):数理信息学院指导老师:阿不力米提新疆师范大学MATLAB求最小值和最大值木扎帕尔.木合塔尔新疆师范大学数理信息学院03-6班摘要:我们一般在学习和工作中遇到一些函数,并需要其最小值与最大值,本文讨论一些复杂的函数的最小值与最大值,用MATLAB来求解及分析.关键词:最小值;最大值;MATLAB.用MATLAB分析最小值和最大值的问题我们在学习和工作中需要求解一些函数的最小值和最大值,并用最小值和最大值来分析日常生活中我们遇到的一些问题.一般的问题我们能直接计算出来,但对有一些问题来说求救它的最小值和最大值很复杂,MATLAB具有强大的计算功能,以下我们要讨论的主要问题就是用MATLAB能计算出那些复杂的问题.先看以下例子[1]用钢板制造容积为V的无盖长方形水箱,问怎样选择水箱的长,宽,高才最省钢板.解:设水箱长,宽,高分别是x,y,z.已知xyz=V,从而z=V/xy.水箱表面的面积 S=xy+V/xy(2x+2y)=xy+2V(1/x+1/y),S的定义域D={(x,y)︱0<x<+∞,0<y<+∞}.这个问题就是求函数S在区域D内的最小值.解方程组∂S/∂x=y+2V(-1/2x)=y-2V/2x=0,yy ψ''(x,y)=-2(p-x). []2),(y x xy ψ''-xx ψ''(x,y) yyψ''(x,y) =42x +4xy+42y -8px-8py+52p .在稳定点(2p/3,2p/3), ∆=-2p /3<0,A=-2p/3<0.从而稳定点(2p/3,2p/3)是函数ψ,即ϕ的极大点.由题意, ϕ在稳定点(2p/3,2p/3)必取到最大值.当x=2p,y=2p/3时,z=2p-x-y=2p/3,即三角形三边长的和为定数时,等边三角形的面积最大.森林失火了!消防站接到报警后派多少消防队员前去救火呢?派的队员越多,森林的损失越小,但是救援的开支会越大,所以需要综合考虑森林损失费和救援费与消防队员人数之间的关系,以总费用最小来决定派出队员的数目.问题分析 损失费通常正比于森林烧毁的面积,而烧毁面积于失火,灭火的时间有关,灭火时间又与灭火时间长短有关.记失火时刻为t=0 ,开始救火时刻为t=1t ,灭火时刻为t=2t .设在时刻t 森林烧毁面积为B(t),则造成损失的森林烧毁面积为B(2t ).建模要对函数B(t)的形式作出合理的简单假设.模型假设 需要对烧毁森林的损失费,救援费及火势蔓延程度δB/δd 的形式作出假设.1. 损失费与森林烧毁面积B(2t )成正比,比例系数1c 为烧毁单位面积的损失费.2. 从失火到开始救火这段时间(0≤t ≤1t )内,火势蔓延程度δB/δd 与时间t 成正比,比例系数β称火势蔓延速度.3. 派出消防队员x 名,开始救火以后(t ≥1t )火势蔓延速度降为β-x λ,其中λ可视为每个队员的平均灭火速度.显然应有β<x λ.4. 每个消防队员单位时间的费用为2c ,于是每个队员的救火费用是2c (2t -1t );每个队员的依次性支出是3c .描述:fminunc给定初值,求多变量标量函数的最小值。

最新用MATLAB分析最小值和最大值的问题

最新用MATLAB分析最小值和最大值的问题

用M A T L A B分析最小值和最大值的问题毕业论文题目:用MATLAB分析最小值和最大值的问题姓名:木扎帕尔·木合塔尔专业:数学与应用数学班级: 2003-6班院(系):数理信息学院指导老师:阿不力米提新疆师范大学用MATLAB分析最小值和最大值的问题新疆师范大学数理信息学院数学系03-6班作者姓名:木扎帕尔.木合塔尔指导老师:阿不力米提2008年5月用MATLAB分析最小值和最大值的问题木扎帕尔.木合塔尔新疆师范大学数理信息学院03-6班摘要:我们一般在学习和工作中遇到一些函数,并需要其最小值与最大值,本文讨论一些复杂的函数的最小值与最大值,用MATLAB来求解及分析.关键词:最小值;最大值;MATLAB.用MATLAB分析最小值和最大值的问题森林失火了!消防站接到报警后派多少消防队员前去救火呢?派的队员越多,森林的损失越小,但是救援的开支会越大,所以需要综合考虑森林损失费和救援费与消防队员人数之间的关系,以总费用最小来决定派出队员的数目.问题分析 损失费通常正比于森林烧毁的面积,而烧毁面积于失火,灭火的时间有关,灭火时间又与灭火时间长短有关.记失火时刻为t=0 ,开始救火时刻为t=1t ,灭火时刻为t=2t .设在时刻t 森林烧毁面积为B(t),则造成损失的森林烧毁面积为B(2t ).建模要对函数B(t)的形式作出合理的简单假设.模型假设 需要对烧毁森林的损失费,救援费及火势蔓延程度δB/δd 的形式作出假设.1. 损失费与森林烧毁面积B(2t )成正比,比例系数1c 为烧毁单位面积的损失费.2. 从失火到开始救火这段时间(0≤t ≤1t )内,火势蔓延程度δB/δd 与时间t 成正比,比例系数β称火势蔓延速度.3. 派出消防队员x 名,开始救火以后(t ≥1t )火势蔓延速度降为β-x λ,其中λ可视为每个队员的平均灭火速度.显然应有β<x λ.4. 每个消防队员单位时间的费用为2c ,于是每个队员的救火费用是2c (2t -1t );每个队员的依次性支出是3c .无约束最优化问题在实际应用中也比较常见,如工程中常见的参数反演问题。

最小冗余最大相关matlab代码

最小冗余最大相关matlab代码

最小冗余最大相关matlab代码【原创实用版】目录1.引言2.最小冗余最大相关概念介绍3.Matlab 代码实现4.结论正文【引言】在数据分析和信号处理领域,最小冗余最大相关(Minimum Redundancy Maximum Relevance,简称 mRMR)是一种广泛应用的特征选择方法。

该方法的目标是选择一组相关性最大且冗余度最小的特征,以提高模型的性能。

在此,我们将介绍如何使用 Matlab 实现最小冗余最大相关的算法,并给出相应的代码示例。

【最小冗余最大相关概念介绍】最小冗余最大相关算法是基于互信息(mutual information,MI)的特征选择方法。

互信息是衡量两个随机变量之间相关程度的指标,其值越大,表示两个变量之间的相关性越强。

在特征选择中,我们希望选择具有较高互信息值的特征,以提高模型的性能。

最小冗余最大相关的计算步骤如下:1.计算特征之间的互信息矩阵;2.对互信息矩阵进行降维,得到特征的重要性排序;3.根据重要性排序,选择前 k 个最重要的特征。

【Matlab 代码实现】下面是使用 Matlab 实现最小冗余最大相关的示例代码:```matlabfunction [indexes, mrrm] = mrrm(X, k)% 输入:% X - 数据矩阵(n x p)% k - 所需的特征数量%% 输出:% indexes - 选择的特征索引(1 x k)% mrrm - 选择的特征重要性排序(k x 1)% 计算协方差矩阵cov = cov(X);% 计算互信息矩阵mi = mutual_info(cov);% 对互信息矩阵进行降维[U,索引] = sort(diag(mi), "descend");% 选择前 k 个最重要的特征indexes = 索引 (1:k);mrrm = mi(索引,:);end```【结论】通过使用 Matlab 实现最小冗余最大相关算法,我们可以有效地选择相关性最大且冗余度最小的特征,从而提高数据分析和信号处理模型的性能。

最小费用最大流问题

最小费用最大流问题

v3
(d) f 2 V( f 2)=7
v1 (7,7)
(10,2)
(2,0)
vs
(5,5)
vt
v1 -1
4
vt
-4
(4,0) vs
-1 -2
6
2
(8,5)
v2
(10,0)
v3
1 v2
3
(e) w(f 2 )
v3
(d) f 2 V( f 2)=7 v1 (7,7)
vt
(10,2)
(2,0)
vs
(5,5)
?
min
u?
( c ij
-
f
k ij
) , min u-
f
k ij
? ? ?
?
f
k ij
?
?k

f ( k ? 1) ij
?
?? ?
f
k ij
?
?
k
(vi, v j) ? u ? (vi, v j) ? u-
? ??
f
k ij
(vi , v j) ? u
得新的可行流 f k+1 , 返回第2步。
第四步:停止运算,并输出当前最小费用可行流 fk+1 ,作为G的最小费用最大流。
例1 求下图所示网络的最小费用最大流。弧旁数字为
(bij,cij)。 解:( 1)取初始 可行流f 0 = 0;
(4,10)
vs
v1 (1,7)
(6,2) (2,5)
vt
(2,4)
(2)按算法要求构造 (1,8)
长度网络 W(f 0 ), 求出从 vs到vt的最短路。
(3)在原网络 D中,与这
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
2.求解原理。
若f是流值为W的所有可行流中费用最小者,而P是关于f的所有可扩充链中费用最小的可扩充链,沿P以E调整f得到可行流fc,则fc是流值为(W+E)的可行流中的最小费用流。
根据这个结论,如果已知f是流值为W的最小费用流,则关键是要求出关于f的最小费用的可扩充链.为此,需要在原网络D的基础上构造一个新的赋权有向图E(f),使其顶点与D的顶点相同,且将D中每条弧(vi,vj)均变成两个方向相反的弧(vi,vj)和(vj,vi)1新图E(f)中各弧的权值与f中弧的权值有密切关系,图E(f)中各弧的权值定义为:
end
n=min(ta,n); %将最短路径上的最小允许流量提取出来
end
for i=1:(size(mcr',1)-1)
if a(mcr(i),mcr(i+1))==inf
a(mcr(i+1),mcr(i))=a(mcr(i+1),mcr(i))+n;
else
a(mcr(i),mcr(i+1))=a(mcr(i),mcr(i+1))-n;
北京联合大学
实验报告
项目名称:运筹学专题实验报告
学 院:自动化专 业:物流工程
班 级:1201B学 号:21
姓 名:管水城成 绩:
2015年5月6日
实验三:使用matlab求解最小费用最大流算问题
一、实验目的:
(1)使学生在程序设计方面得到进一步的训练;,学习Matlab语言进行程序设计求解最大流最小费用问题。
C=[0 10 8 0 0;0 0 0 2 7;0 5 0 10 0;0 0 0 0 4;0 0 0 0 0]
b=[0 4 1 0 0;0 0 0 6 1;0 2 0 3 0;0 0 0 0 2;0 0 0 0 0]
点击运行得到如下图:
二、实验用仪器设备、器材或软件环境
计算机, Matlab R2006a
三、算法步骤、计算框图、计算程序等
1.最小费用最大流问题的概念。
在网络D(V,A)中,对应每条弧(vi,vj)IA,规定其容量限制为cij(cij\0),单位流量通过弧(vi,vj)的费用为dij(dij\0),求从发点到收点的最大流f,使得流量的总费用d(f)为最小,即mind(f)=E(vi,vj)IA
while mrd~=inf %一直叠代到以花费为权值找不到最短路径
for i=1:(size(mcr',1)-1)
if a(mcr(i),mcr(i+1))==inf
ta=A(mcr(i+1),mcr(i))-a(mcr(i+1),mcr(i));
else
ta=a(mcr(i),mcr(i+1Байду номын сангаас);
for i=1:size(Mmr,1)
for j=1:size(Mmr',1)
if Mmr(i,j)~=0
mc=mc+Mmr(i,j)*C(i,j); %最小花费为累加各条路径实际流量与其单位流量花费的乘积
end
end
end
利用福得算法计算最短路径MATLAB源代码,文件名为floyd_mr.m
function[mr,mrd]=floyd_mr(a)
新图E(f)中不考虑原网络D中各个弧的容量cij.为了使E(f)能比较清楚,一般将长度为]的弧从图E(f)中略去.由可扩充链费用的概念及图E(f)中权的定义可知,在网络D中寻求关于可行流f的最小费用可扩充链,等价于在图E(f)中寻求从发点到收点的最短路.因图E(f)中有负权,所以求E(f)中的最短路需用Floyd算法。
end
end
Mm=Mm+n; %将每次叠代后增加的流量累加,叠代完成时就得到最大流量
for i=1:size(a,1)
for j=1:size(a',1)
if i~=j&a(i,j)~=inf
if a(i,j)==A(i,j) %零流弧
c(j,i)=inf;
c(i,j)=C(i,j);
elseif a(i,j)==0 %饱合弧
%下面是计算最小花费的数值
for i=1:size(A,1)
for j=1:size(A',1)
if A(i,j)==inf
A(i,j)=0;
end
if a(i,j)==inf
a(i,j)=0;
end
end
end
Mmr=A-a; %将剩余空闲的流量减掉就得到了路径上的实际流量,行列交点处的非零数值就是两点间路径的实际流量
mr=[mr,R(rd,n)];
rd=R(rd,n);
end
福得算法MATLAB源代码,文件名为floyd.m
function[D,R]=floyd(a)
n=size(a,1);
D=a;
for i=1:n
for j=1:n
R(i,j)=j;
end
end
R;
for k=1:n
for i=1:n
for j=1:n
if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)
D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);
R(i,j)=R(i,k);
end
end
end
k;
D;
R;
end
M=D(1,n);
3.求解如下网络运输图中的最大流最小费用问题:
图2
打开matlab软件,在COMND WINDOW窗口中输入矩阵程序如下:
n=5;
1.最小费用流算法的框图描述。
图一
2.计算最小费用最大流MATLAB源代码,文件名为mp_mc.m
function[Mm,mc,Mmr]=mp_mc(a,c)
A=a; %各路径最大承载流量矩阵
C=c; %各路径花费矩阵
Mm=0; %初始可行流设为零
mc=0; %最小花费变量
mcr=0;
mrd=0;
n=0;
c(i,j)=inf;
c(j,i)=C(j,i);
elseif a(i,j)~=0 %非饱合弧
c(j,i)=C(j,i);
c(i,j)=C(i,j);
end
end
end
end
[mcr,mrd]=floyd_mr(c) %进行叠代,得到以花费为权值的最短路径矩阵(mcr)和数值(mrd)
n=inf;
end
n=size(a,1);
[D,R]=floyd(a); %通过福德算法得到距离矩阵(D)和路径矩阵(R)
mrd=D(1,n); %提取从起点1到终点n的最短距离
rd=R(1,n); %提取从起点1开始沿最短路径上下一个点的编号(rd)
mr=[1,rd]; %从起点1开始沿最短路径到rd点的最短路径
while rd~=n %通过循环将最短路径依次提取出来,直到rd点就是最后一个点
相关文档
最新文档