运筹学最短路最大流邮路PPT课件
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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。
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
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
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
第运筹学08章课件
28
最短路问题
设赋权有向图D=(V,A), 对每个弧a = (vi, vj), 相应地有权wij。Vs、vt是D中的两个顶点,p是 D中从vs到vt的任意一条路,定义路的权是p中 所有弧权的和,记作S(p)。 最短路问题就是求S(p0)=minS(p)。p0叫做 从vs到vs的最短路。p0的权S(p0)叫做从vs到vt的 距离,记作d(vs,vt)。 由于D是有向图,很明显d(vs,vt)与d(vt,vs) 一般不相等(对无向图是相等的,无向图的边 可以看做由两条方向相反的弧构成)。
赋权图,方法是相同的,请参考教材。
26
最短路问题——例
如图是单行线交通网,每个弧旁边的数字表示这条 单行线的长度。现在要从 v1 出发,经过这个交通网 到达 v8,如何寻求总路程最短的线路。
v2 6 v1 3 2
1 6 4
v5 2 10 2 v6
27
v9 3 v8 4
3
6
1
2 v7 v4 10
最短路径问题——例
23
图的矩阵描述
(2)赋权无向图的邻接矩阵表示
终点
v2
3
5
v4
v1 v2 v3 v4 v5 v1 0 3 2 8 v2 3 0
起点
v1
2
4
2
5 4 0 2 8 2 0
v3 2
0
v4 5 v3
8
v5
v5 4
图中,两顶点之间有边相连的,写上它们的 权数,无边相连的记为 ,表示此两点之 间是不通。对角线上的数值仍然为0。赋权 无向图对应的矩阵也是对称的。
则称为初等链;若链中 所含的边均不同,则称 之为简单链。简单链也 称为通路,简称路。
最短路问题
设赋权有向图D=(V,A), 对每个弧a = (vi, vj), 相应地有权wij。Vs、vt是D中的两个顶点,p是 D中从vs到vt的任意一条路,定义路的权是p中 所有弧权的和,记作S(p)。 最短路问题就是求S(p0)=minS(p)。p0叫做 从vs到vs的最短路。p0的权S(p0)叫做从vs到vt的 距离,记作d(vs,vt)。 由于D是有向图,很明显d(vs,vt)与d(vt,vs) 一般不相等(对无向图是相等的,无向图的边 可以看做由两条方向相反的弧构成)。
赋权图,方法是相同的,请参考教材。
26
最短路问题——例
如图是单行线交通网,每个弧旁边的数字表示这条 单行线的长度。现在要从 v1 出发,经过这个交通网 到达 v8,如何寻求总路程最短的线路。
v2 6 v1 3 2
1 6 4
v5 2 10 2 v6
27
v9 3 v8 4
3
6
1
2 v7 v4 10
最短路径问题——例
23
图的矩阵描述
(2)赋权无向图的邻接矩阵表示
终点
v2
3
5
v4
v1 v2 v3 v4 v5 v1 0 3 2 8 v2 3 0
起点
v1
2
4
2
5 4 0 2 8 2 0
v3 2
0
v4 5 v3
8
v5
v5 4
图中,两顶点之间有边相连的,写上它们的 权数,无边相连的记为 ,表示此两点之 间是不通。对角线上的数值仍然为0。赋权 无向图对应的矩阵也是对称的。
则称为初等链;若链中 所含的边均不同,则称 之为简单链。简单链也 称为通路,简称路。
《最短路问题》课件
最短路问题的分类
固定端点最短路问题
总结词
在给定起点和终点的情况下,寻找两点之间距离最短的路径 。
详细描述
固定端点最短路问题是经典的图论问题之一,主要解决在给 定起点和终点的情况下,如何在图中找到这两点之间的最短 路径。该问题广泛应用于交通、通信、网络等领域。
任意端点最短路问题
总结词
在图中任意选择起点和终点,寻找这两点之间距离最短的路径。
多目标最短路问题
总结词
多目标最短路问题是寻找满足多个目标函数的最短路径 的问题。
详细描述
在某些情况下,我们不仅需要考虑路径的长度,还需要 考虑其他因素,如时间、成本、安全性等。多目标最短 路问题需要综合考虑这些因素,找到一个平衡点,使得 所有目标函数都达到最优。解决多目标最短路问题通常 需要使用多目标优化算法,如非支配排序遗传算法( NSGA-II)或快速非支配排序遗传算法(FAST-NSGA-II )。
在复杂网络中的最短路问题研究
社交网络分析
物联网路由
研究如何在社交网络中寻找信息传播 的最短路径,以优化信息传播策略。
在物联网中寻找数据传输的最短路径 ,以提高数据传输效率和降低能耗。
生物网络分析
研究生物网络中的最短路径,以揭示 生物系统的功能和行为。
最短路问题的实际应用深化研究
交通规划
研究城市交通网络中的最短路径 ,以优化出行路线和缓解交通拥
堵。
物流配送
寻找物流网络中的最短路径,以 提高配送效率、降低运输成本。
通信网络
在通信网络中寻找数据传输的最 短路径,以提高数据传输速度和
稳定性。
THANKS
感谢观看
Floyd-Warshall算法
总结词
适用于带权重的有向图或无向图,找到 所有顶点之间的最短路径。
固定端点最短路问题
总结词
在给定起点和终点的情况下,寻找两点之间距离最短的路径 。
详细描述
固定端点最短路问题是经典的图论问题之一,主要解决在给 定起点和终点的情况下,如何在图中找到这两点之间的最短 路径。该问题广泛应用于交通、通信、网络等领域。
任意端点最短路问题
总结词
在图中任意选择起点和终点,寻找这两点之间距离最短的路径。
多目标最短路问题
总结词
多目标最短路问题是寻找满足多个目标函数的最短路径 的问题。
详细描述
在某些情况下,我们不仅需要考虑路径的长度,还需要 考虑其他因素,如时间、成本、安全性等。多目标最短 路问题需要综合考虑这些因素,找到一个平衡点,使得 所有目标函数都达到最优。解决多目标最短路问题通常 需要使用多目标优化算法,如非支配排序遗传算法( NSGA-II)或快速非支配排序遗传算法(FAST-NSGA-II )。
在复杂网络中的最短路问题研究
社交网络分析
物联网路由
研究如何在社交网络中寻找信息传播 的最短路径,以优化信息传播策略。
在物联网中寻找数据传输的最短路径 ,以提高数据传输效率和降低能耗。
生物网络分析
研究生物网络中的最短路径,以揭示 生物系统的功能和行为。
最短路问题的实际应用深化研究
交通规划
研究城市交通网络中的最短路径 ,以优化出行路线和缓解交通拥
堵。
物流配送
寻找物流网络中的最短路径,以 提高配送效率、降低运输成本。
通信网络
在通信网络中寻找数据传输的最 短路径,以提高数据传输速度和
稳定性。
THANKS
感谢观看
Floyd-Warshall算法
总结词
适用于带权重的有向图或无向图,找到 所有顶点之间的最短路径。
运筹学课件 最短路、最大流、邮路共51页PPT
运筹学课件 最短路、最大流、邮路
16、人民应该为法律而战斗,就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ,并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ,而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令,就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律,其真实含 义是财 富。— —爱献 生
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将
第三节 最短路问题PPT课件
定义: 给定一个赋权有向图,即给了一个有向图
G=(V,A,W) ,对每一个弧aij =(vi,vj)∈A , 相应地有权w(aij ) =wij ∈V1 ,又给定 G中的 两个顶点vs ,vt 。设 P是G 中从vs 到 vt的一条路,
定义路 P的权是 P中所有弧的权之和,记为W(P)
。最短路问题就是要在所有从vs 到vt 的路中,求 一条权最小的路,即求一条从vs 到vt 的路P* ,
Thank You
在别人的演说中思考,在自己的故事里成长
Thinking In Other People‘S Speeches,Growing Up In Your Own Story
讲师:XXXXXX XX年XX月XX日
则resent= vk,
, 。 Sk Sk1 vk
Tk Tk1 vk
若k=n,则结束,否则转第二步。
6
例 用Dijkstra算法求前面例子中从v1到各点的最短路。
v2 1
6 2
v5
2
v9
6
3
v1
3 v3 6
3 4 10
1
2
v4
10
4
v6 2 v7
v8
7
图上标号法:
v2 v1,6 1
v5
v1, ∞ 2
转步骤二。
29
用逐次逼近算法求从V1到V6的最短路
v2
5
4
v1
-3
5
7
v3
v6 v4 6
2
v5
30
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
运输网络最大流问题ppt课件
(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)
运筹学课件(第十讲)—最短路问题
如果P是D中从vs到vj的最短路,vi是P中的一点,那么从vs沿P到vi路也是 从vs到vi的最短路。
Dijkstra法的适用条件
求出一点到图中任意点最短路
求解思路
从vs出发,逐步地向外探索最短路。执行过程中,与每个点记下一个数, 它或者表示从vs到该点的最短路的权(称为P(perpetual)标号),或者是 从vs到该点的最短路的权的上界(称为T(temporary)标号),方法的每一 步是去修改T标号,并且把某一个T标号点改为P标号点,从而使D中P标 号顶点多一个,这样最多经过p-1步就可以求出从vs到各点的最短路。
(2)起点发出的流的总和(称为流量),必须等于终点接收的流的总 和;
(3)各中间点流入的流量之和必须等于从该点流出的流量之和,即 流入的流量之和与流出的流量 之和的差为0,也就是说各中间点只 起转运作用,它既不产出新的物资,也不得截留过境的物资.
Operation Research
网络最大流的基本概念(3)
第八讲
Operation Research
网络最大流的基本概念(6)
增广链的基本概念
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
实例:寻找图中增广链
第八讲
Operation Research
第八讲
网络最大流的基本概念(7)
运筹学课程
Operation Research
最短路问题
定义
第八讲
求最短路有两种算法,一是求从某一点至其他各点之间最短距离的Dijkstra(狄 克斯屈拉)算法;另一种是求网络图上任意两点之间最短距离的矩阵算法.
Dijkstra法的适用条件
求出一点到图中任意点最短路
求解思路
从vs出发,逐步地向外探索最短路。执行过程中,与每个点记下一个数, 它或者表示从vs到该点的最短路的权(称为P(perpetual)标号),或者是 从vs到该点的最短路的权的上界(称为T(temporary)标号),方法的每一 步是去修改T标号,并且把某一个T标号点改为P标号点,从而使D中P标 号顶点多一个,这样最多经过p-1步就可以求出从vs到各点的最短路。
(2)起点发出的流的总和(称为流量),必须等于终点接收的流的总 和;
(3)各中间点流入的流量之和必须等于从该点流出的流量之和,即 流入的流量之和与流出的流量 之和的差为0,也就是说各中间点只 起转运作用,它既不产出新的物资,也不得截留过境的物资.
Operation Research
网络最大流的基本概念(3)
第八讲
Operation Research
网络最大流的基本概念(6)
增广链的基本概念
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
第八讲
Operation Research
实例:寻找图中增广链
第八讲
Operation Research
第八讲
网络最大流的基本概念(7)
运筹学课程
Operation Research
最短路问题
定义
第八讲
求最短路有两种算法,一是求从某一点至其他各点之间最短距离的Dijkstra(狄 克斯屈拉)算法;另一种是求网络图上任意两点之间最短距离的矩阵算法.
运筹学——.图与网络分析-最短路课件
运筹学——.图与网络分析-最短路
v2 (4) 5 v4
9
v6
4
1
v1 (0)
4
75
5
v8
① ②
64
v 3(6)
7 v 5 (8) 6
1
v7
③
④
4)接着往下考察,有四条路可走:(v2,v4), (v2,v5).
可选择的最短路为
(v3,v4), (v3,v5).
m k 2 , ik 4 2 n ,k 5 3 ,{ k 4 3 } 5m 9 ,8 , i 1 , n 1 } 0 { 3 8
(v5,v6), (v5,v7 ).
m k 2 ,i k 4 3 n ,k 4 5 ,k { 6 5 } 7 m 9 ,1 i ,1 n ,1 0 } 3 { 4 9
① 给(v2,v4) 划成粗线。
② 给 v 4 标号(9)。
③ 划第5个弧。
运筹学——.图与网络分析-最短路
v 2 ( 4 ) 5 v 4(9 ) 9 v 6 (13 )
运筹学——.图与网络分析-最短路
引言
随着科学技术的进步,特别是电子计算机 技术的发展,图论的理论获得了更进一步的发展, 应用更加广泛。如果将复杂的工程系统和管理问 题用图的理论加以描述,可以解决许多工程项目 和管理决策的最优问题。因此,图论越来越受到 工程技术人员和经营管理人员的重视。
运筹学——.图与网络分析-最短路
树图的各条边称为树枝假定各边均有权重一般图g2含有多个部分树其中树枝总长最小的部分树称为该图的最小部分树也称最小支撑树?定理1图中任一个点i若j是与i相邻点中距离最近的则边ij一定必含在该图的最小部分树内
第6章 图与网络分析
本章内容重点 图的基本概念与基本定理 树和最小支撑树 最短路问题 网络最大流
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
最短路算法上课ppt
优点
缺点
优点
优点
效率低,需要遍历所有点(特别是有时候不需要最优解)、运算中占用空间大
缺点
算法简明易懂、并且一定能得到最优解
优点
Dijkstra算法可能不是最优先使用的方法,因为算法的运算速度效率,往往要比精确度更加重要
实际运用
但似乎在实际运行时效果并不理想! 这样利用Dijkstra算法设计一个属于我们自己的导航系统啦。
最佳优先搜索简介
这个算法的运算流程跟Dijkstra的流程类似,只不过它考察的是选取点到终点的距离,并且这个距离的权值是评估出来的,这也就是启发式的思想。举例说明,如果说目标的终点在北面,那么越靠近北面的点权值就越小,那么算法在搜索过程中,所加入点集的点就会倾向于北面,因此不用搜索全图东南西北,更多的是搜索北面的点,速度来说会优于Dijkstra算法很多。
01
A*算法能够解决有固定障碍物的路径规划问题,并且能很快地给出解,但是当障碍物是移动的时候,我们又应该如何对算法进行改从而给出解呢?
02
一个典型问题:AGV小车线路规划!
智能码头:AGV
AGV中文名:自动导引小车
是自动化码头水平运输系统中用于搬运集装箱的搬运设备。
其主要职责:就是在规定的时间窗口范围内完成堆场和岸桥之间实现集装箱的传送。
一
算法的描述上看去相当复杂,我们给出下面例子来具体说明整个算法的运行流程!
首先我们要有如下概念:
假设P:v→km是从顶点v到km的一条最短路径,那对这条路径上任意其他一点ki,都有 P上关于v→ ki的子路径为v到点ki的最短路径。
即最短路径的子路径仍然是最短路径,最短路算法本质上上基于这种思想展开的。
最短路问题及相关算法介绍
运筹学 最大流与最小费用流ppt课件
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)
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)
运筹学最短路邮递员问题PPT课件
从一点到任意点的最短路
• 木器厂有六个车间,办事员经常 要到各个车间了解生产进度。从 办公室到各车间的路线由图1给出。
找出点1(办公室)到其它各点 (车间)的最短路
11
27
2
2
1 5 3 5 55 7
3
1
4
3
1
6
7
5
12
2
权wij(dij)
2
距离、价格 2
15
3
点(vi)
边eij或记为(vi,vj) 13
3
5
3
3 0 v1
v2
3
v6
2.5
2
53
1
2
v3
4 3
4
v7 2
v4
v9
4 v8
41
v5
3
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2.5
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v3
4 3
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v7 2
v4
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6 v5
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v2
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v4
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6 v5
3
5
3
v2
3
6
3
v6
2.5
最短路问题不仅可以求解交通图中两点之间的最短距离,实际 中很多问题也可变为最短路问题加以求解。例如设备更新问题,厂 区合理布局问题等。兹举一例:
例1(设备更新问题)某企业使用一台设备,在每年年底,企业 都要决策下年度是购买一台新设备呢?还是继续使用这台设备。若 购买新的,就要支付一笔购置费;如果使用旧设备,只要支付维修 费,而维修费随着设备的使用年限延长而增加。现根据以往统计资 料已经估算出设备在各年初的价格和不同使用年限的修理费用,分 别如表1、表2所示。
最短路问题(课堂PPT)
5
5
0
5
V2
3
6 5 5 V6
V1 4
7 2
V4 7
1
6
8
V5 4
V3
V7
4
6
(4)找出所有与v1,v2,v3相邻的未标记的点v4,v5,v6,求出
从v1直接到这些点的距离(v1->v4:7)以及经过v2到这些点 的距离(v1->v2->v4:11;v1->v2->v5:10;v1->v2->v6:8)以及 经过v3到这些点的距离(v1->v3->v4:6;v1->v3->v5:12)找出 这些距离中最短的路径为v1->v3->v4,最短距离为L14=6, 将v4标记为6
3 2 4 1
时间
2 3 3 2
25
0
5
V2
3
6 5 5 V6
V1 4
7 2
V4 7
1
6
8
V5 4
V3
V7
4
(2)找出同v1相邻的未标号的点有v2,v3,v4,求出从
v1到其所有相邻点的距离(v1->v2:5;v1->v3:4;v1>v4:7),距离最短路径为v1->v3,最短距离为L13=4, 将v3标记为4
0
5
V2
3
6 5 5 V6
5
0
5
V2
3
6 6 5 5 V6
V1 4
7 2
V4 7
1
6
8
V5 4
V3
V7
4
7
(5)找出所有与v1,v2,v3,v4相邻的未标记的点v5,v6,求出
5
0
5
V2
3
6 5 5 V6
V1 4
7 2
V4 7
1
6
8
V5 4
V3
V7
4
6
(4)找出所有与v1,v2,v3相邻的未标记的点v4,v5,v6,求出
从v1直接到这些点的距离(v1->v4:7)以及经过v2到这些点 的距离(v1->v2->v4:11;v1->v2->v5:10;v1->v2->v6:8)以及 经过v3到这些点的距离(v1->v3->v4:6;v1->v3->v5:12)找出 这些距离中最短的路径为v1->v3->v4,最短距离为L14=6, 将v4标记为6
3 2 4 1
时间
2 3 3 2
25
0
5
V2
3
6 5 5 V6
V1 4
7 2
V4 7
1
6
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V5 4
V3
V7
4
(2)找出同v1相邻的未标号的点有v2,v3,v4,求出从
v1到其所有相邻点的距离(v1->v2:5;v1->v3:4;v1>v4:7),距离最短路径为v1->v3,最短距离为L13=4, 将v3标记为4
0
5
V2
3
6 5 5 V6
5
0
5
V2
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6 6 5 5 V6
V1 4
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V4 7
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V5 4
V3
V7
4
7
(5)找出所有与v1,v2,v3,v4相邻的未标记的点v5,v6,求出
运筹学第7章最大流问题 PPT
(3)重复步骤(2),直到vt成为标号点或所有标号点 都检查过。若vt成为标号点,表明得到一条vs到vt的 增广链,转入调整过程;若所有标号点都检查过, 表明这时的可行流就是最大流,算法结束。
调整过程:在增广链上,前向边流量增加l(vt),后 向边流量减少l(vt)。
下面用实例说明具体的操作方法:例
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0) vt (2,1)
v3
在图中给出的可行 流的基础上,求vs 到vt的最大流。
(-vv21,1)(4,3)
(3,3)
(v2,1)
v4 (5,3)
(,+∞)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
(v3,1)
下图中已经标示出了一个可行流,求最大流
v[2vs, 4] (4, 0)
(4, 0)
[, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
[v2,v44]
(3, 2)
(5, 2)
vs [v4, 3]
(2, 0)
(5, 2)
v1
[vs, 3]
(2, 2)
v5
(4, 0)
v3
[-v4, 2]
如图已经得到增广链,然后进行调整。
网络的总流量。
可行流总是存在的,例如f={0}就是一个流量为0的可 行流。
所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可 行流。
一个流f={fij},当fij=cij,则称f对边(vi, vj)是饱和的, 否则称f对边(vi, vj)不饱和。对于不饱和的,其间隙为 δij=cij-fij
最大流问题实际上是一个线性规划问题。
调整过程:在增广链上,前向边流量增加l(vt),后 向边流量减少l(vt)。
下面用实例说明具体的操作方法:例
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0) vt (2,1)
v3
在图中给出的可行 流的基础上,求vs 到vt的最大流。
(-vv21,1)(4,3)
(3,3)
(v2,1)
v4 (5,3)
(,+∞)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
(v3,1)
下图中已经标示出了一个可行流,求最大流
v[2vs, 4] (4, 0)
(4, 0)
[, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
[v2,v44]
(3, 2)
(5, 2)
vs [v4, 3]
(2, 0)
(5, 2)
v1
[vs, 3]
(2, 2)
v5
(4, 0)
v3
[-v4, 2]
如图已经得到增广链,然后进行调整。
网络的总流量。
可行流总是存在的,例如f={0}就是一个流量为0的可 行流。
所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可 行流。
一个流f={fij},当fij=cij,则称f对边(vi, vj)是饱和的, 否则称f对边(vi, vj)不饱和。对于不饱和的,其间隙为 δij=cij-fij
最大流问题实际上是一个线性规划问题。
运筹学最短路邮递员问题PPT课件
•
新的T(vj)=min{老的T(vj),p(vi)+ ωij }
• 若T(vj)= p(vi)+ ωij ,则记k(vj )=vi(前点标记);
• 3°找出具有最小T标号的点,将其标号改为p标号。若vt 已获得p
标号,则已找到最短路,由k(vt)反向追踪,就可找出vs 到vt 的最
短路径,p(vt)就是vs 到vt 的最短距离。否则,转2°。
p(v2)
=3 3
p(v1) v1
p(v=30)
=4
6
v2
51 1
v4
7 4
v5
v3 3 2
5
v7
26 v6 9 15
v8
T(v4)=min{6,4+1}=5, k(v4 )=v3
T(v6)=min{7,4+2}=6, k(v6 )=v3
目前,点v4 具有最小T标号,将其标号改为p标号: p(v4)=5;
向继续前进,则最先到达终点vt 的流所走过的路径一定是最短的。
为了实现这一想法,对假想流依次到达的点,依次给予p标号,表
示vs到这些点的最短距离。对于假想流尚未到达的点给予T标号,
表示vs到这些点的最短距离的估计值。具体作法如下:
• 1°标p(vs)=0,其余点标T(vi)=+∞;
• 2°由刚刚获得p标号的vi 点出发,改善它的相邻点vj 的T标号,即
对于点v2 :d(v2)=min{16+31,22+23,30+18,41}=41, v对2→于v点6 v;1 :d(v1)=min{16+41,22+31,30+23,41+18,59}
试确定一个五年内的设备更新计划,使五年内总支出最小。
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足:0≤fij≤cij, ( vi,vj∈A), ∑Fij- ∑Fji=
V(f) (i=s) ; 0 (i≠s,t); -v(f) (i=t)
最大流问题
饱和弧:若给一个可行流 f=﹛ fij ﹜,把网络 中使fij = cij的弧称为饱和弧, fij < cij的弧称 为非饱和弧。
零流弧(fij =0);非零流弧(fij >0) 设网络中有一从vs到vt到的一条链μ,则与链
1-3-6-7
最短路径问题的应用
例: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。若购置新设备,就要支付购置费;如果继续使用则需要支付 维修费,设备使用的年数越长,每年所需的维修费越多。现若第一 年年初购置了一台新设备,问在5年内如何制定设备更新计划,以 便使新设备购置费和维修费的总费用最小?已知设备在5年内各年 年初的价格及设备使用不同年数的维修费如下:
24
2520 1158104
10
8
3
6
6
11 7
20
*
*
通过一个网络的最短路径
狄克斯屈(Dijstra)方法(ωij≥0)
开始节点标永久标记[0,P],其余为临时标记[T,-]
找出与开始节点相邻的所有节点,为每一个设标记 [L,1],其中L值最小的节点标记右上角标上*,使之成 为永久标志。L为两节点间距离,1表示始于第一节点
的方向一致的弧称为前向弧,(前向弧的全体 记μ + ),与链的方向相反的弧称为后向弧。 (后向弧的全体记μ- )
最大流问题
增广链:设f是一个可行流,μ是从vs到vt的
一条链,若μ满足下列条件,则称之为增广链:
在弧(vi,vj) ∈μ +,0≤f<c, 在弧(vi,vj) ∈ μ- ,0<f≤c 。
最大流量求解
线性规划方法 标号法
最大流问题
网络与流: 网络:给一个有向图D=(V,A),在 V中指定一点称为
发中点间(点记,为对应vs 每),一而个另弧一(点vi称,为vj)收∈点A(,记对为应vt有)一,个其C余(点vi叫, vj)≥0(或简写为cij) ,称为弧的容量。通常我们就把D 叫做一个网络。记作D=(V,A,C)。
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 (使用寿命为j-i年)
如:(2-4)权数为:a2+b1+b2=11+5+6=22 具体权数计算结果如下:
1
2
3
4
5
6
1
16
22
30
41
59
2
16
22
30
41
3
17
通过一个网络的最短路径
k
[Di ,m] i
[Dj,k] j
Lij
从i-j时: 如果Di+Lij≥Dj,则不改变j的标记; 如果Di+Lij<Dj,则改为[Di+Lij,i]
通过一个网络的最短路径
*
例5-5 狄克斯屈方法 :
*
*
20
[0,P]
1
[20,1] [T,-]
2
8
15
10
[35,4]
[44,2]
截集:对网络D=(V ,A,C),若点集V被剖分为 两个非空集合V1和V1,使vs ∈ V1 , vt ∈ V1,则 把弧集( V1,V1 )称为截集。
23
31
4
17
23
5
18
通过一个网络的最短路径
例 设备更新问题 :
22
2
41
16
16 30
1 30 59
41
4 23 17
6
22 17 31
3
23
5 18
使用Dijstra算法,上述问题最短路为1-3-6或1-4-6
即:第1、3年年初购买设备,或第1、4年年初购买设备
五年最佳总费用为53。
作业题:
24
[T,-]
5
*
[25,3]
[T,-] 10
4 8
11 [41,6] [T,-]
7
20
3
[T,-] [15,1]
*
6 6
[T,-]
[21,3]
*
通过一个网络的最短路径
从起始点到每一点的最短距离为:
节点 最短距离 路径
2
20
1-2
3
15
1-3
4
25
1-3-4
5
35
1-3-4-5
6
21
1-3-6
7
41
第i年
1
2
3
4
5
价格 ai
11
11
12
12
13
使用寿命
0-1
1-2
2-3
3-4
4-5
费用 bi
b1
b2
b3
b4
b5
5
6
8
11
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。
某地7个村镇之间现有交通距离如图
求:1)从村1到其余各村的最短距离?
2)如要沿路架设电话线,如何使总长度最小同时又使每个村都 能安装上电话?
4
7 10
12
26
1
11
2
10
24
5
7
15
16
12
25
15
3
6
17
最大流问题
最大流问题(有向图或网络) 在一定条件下,使网络系统中从开始点到结束 点之间的某种物资流(交通流、信息流、资金 流、水流等 )的流量达到最大的问题。限制 条件是每一条边的最大通过能力(流量)不等。 但有多条路。
流:定义在弧集合A上的一个 函数f=﹛f(vi,vj)﹜,并称 f(vi,vj)为弧(vi,vj)上的流量,可简写为fij
也可以描述成“加在网络各条弧上的一组负载量(fij)”
最大流问题
可行流 可行流:满足下述条件的流f称为可行流:
1)容量限制条件:对每一条(vi,vj) ∈A,
0≤ fij≤cij 2)平衡条件,即对于中间点,流出量=流入量。 可行流的流量:即发点的净输出量或收点的净输入量。 最大流问题就是求一个流,使其流量达到最大。且满
7.3 最短路问题
问题 在一个网络中,给定一个始点Vs,和一 个终点Vt,求Vs 到Vt的一条路,使路长 最短。
求解 能划分阶段的,可采用动态规划方法。 不能分阶段的,采用方法。
通过一个网络的最短路径
如果P是D中从Vs 到Vt的最短路,Vi是P中的一个点, 那么,从Vs 沿P到Vi的路是从Vs 到Vi的最短路。
从新的永久标志开始,找出从此节点出发可到达的所有 节点,计算这些节点的最短距离(现有距离和经新的永 久标志到达的距离的小的一个值),保持、新设或更改 这些节点的标志为 [最短距离,最短路径上前一节点标 号],比较图中所有没有*的标记(临时性标记),找出 距离最短的一个节点,使之成为永久性标记。重复这一 步,直到所有的节点都成为永久性标志为止。
V(f) (i=s) ; 0 (i≠s,t); -v(f) (i=t)
最大流问题
饱和弧:若给一个可行流 f=﹛ fij ﹜,把网络 中使fij = cij的弧称为饱和弧, fij < cij的弧称 为非饱和弧。
零流弧(fij =0);非零流弧(fij >0) 设网络中有一从vs到vt到的一条链μ,则与链
1-3-6-7
最短路径问题的应用
例: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。若购置新设备,就要支付购置费;如果继续使用则需要支付 维修费,设备使用的年数越长,每年所需的维修费越多。现若第一 年年初购置了一台新设备,问在5年内如何制定设备更新计划,以 便使新设备购置费和维修费的总费用最小?已知设备在5年内各年 年初的价格及设备使用不同年数的维修费如下:
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6
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*
*
通过一个网络的最短路径
狄克斯屈(Dijstra)方法(ωij≥0)
开始节点标永久标记[0,P],其余为临时标记[T,-]
找出与开始节点相邻的所有节点,为每一个设标记 [L,1],其中L值最小的节点标记右上角标上*,使之成 为永久标志。L为两节点间距离,1表示始于第一节点
的方向一致的弧称为前向弧,(前向弧的全体 记μ + ),与链的方向相反的弧称为后向弧。 (后向弧的全体记μ- )
最大流问题
增广链:设f是一个可行流,μ是从vs到vt的
一条链,若μ满足下列条件,则称之为增广链:
在弧(vi,vj) ∈μ +,0≤f<c, 在弧(vi,vj) ∈ μ- ,0<f≤c 。
最大流量求解
线性规划方法 标号法
最大流问题
网络与流: 网络:给一个有向图D=(V,A),在 V中指定一点称为
发中点间(点记,为对应vs 每),一而个另弧一(点vi称,为vj)收∈点A(,记对为应vt有)一,个其C余(点vi叫, vj)≥0(或简写为cij) ,称为弧的容量。通常我们就把D 叫做一个网络。记作D=(V,A,C)。
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 (使用寿命为j-i年)
如:(2-4)权数为:a2+b1+b2=11+5+6=22 具体权数计算结果如下:
1
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1
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通过一个网络的最短路径
k
[Di ,m] i
[Dj,k] j
Lij
从i-j时: 如果Di+Lij≥Dj,则不改变j的标记; 如果Di+Lij<Dj,则改为[Di+Lij,i]
通过一个网络的最短路径
*
例5-5 狄克斯屈方法 :
*
*
20
[0,P]
1
[20,1] [T,-]
2
8
15
10
[35,4]
[44,2]
截集:对网络D=(V ,A,C),若点集V被剖分为 两个非空集合V1和V1,使vs ∈ V1 , vt ∈ V1,则 把弧集( V1,V1 )称为截集。
23
31
4
17
23
5
18
通过一个网络的最短路径
例 设备更新问题 :
22
2
41
16
16 30
1 30 59
41
4 23 17
6
22 17 31
3
23
5 18
使用Dijstra算法,上述问题最短路为1-3-6或1-4-6
即:第1、3年年初购买设备,或第1、4年年初购买设备
五年最佳总费用为53。
作业题:
24
[T,-]
5
*
[25,3]
[T,-] 10
4 8
11 [41,6] [T,-]
7
20
3
[T,-] [15,1]
*
6 6
[T,-]
[21,3]
*
通过一个网络的最短路径
从起始点到每一点的最短距离为:
节点 最短距离 路径
2
20
1-2
3
15
1-3
4
25
1-3-4
5
35
1-3-4-5
6
21
1-3-6
7
41
第i年
1
2
3
4
5
价格 ai
11
11
12
12
13
使用寿命
0-1
1-2
2-3
3-4
4-5
费用 bi
b1
b2
b3
b4
b5
5
6
8
11
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。
某地7个村镇之间现有交通距离如图
求:1)从村1到其余各村的最短距离?
2)如要沿路架设电话线,如何使总长度最小同时又使每个村都 能安装上电话?
4
7 10
12
26
1
11
2
10
24
5
7
15
16
12
25
15
3
6
17
最大流问题
最大流问题(有向图或网络) 在一定条件下,使网络系统中从开始点到结束 点之间的某种物资流(交通流、信息流、资金 流、水流等 )的流量达到最大的问题。限制 条件是每一条边的最大通过能力(流量)不等。 但有多条路。
流:定义在弧集合A上的一个 函数f=﹛f(vi,vj)﹜,并称 f(vi,vj)为弧(vi,vj)上的流量,可简写为fij
也可以描述成“加在网络各条弧上的一组负载量(fij)”
最大流问题
可行流 可行流:满足下述条件的流f称为可行流:
1)容量限制条件:对每一条(vi,vj) ∈A,
0≤ fij≤cij 2)平衡条件,即对于中间点,流出量=流入量。 可行流的流量:即发点的净输出量或收点的净输入量。 最大流问题就是求一个流,使其流量达到最大。且满
7.3 最短路问题
问题 在一个网络中,给定一个始点Vs,和一 个终点Vt,求Vs 到Vt的一条路,使路长 最短。
求解 能划分阶段的,可采用动态规划方法。 不能分阶段的,采用方法。
通过一个网络的最短路径
如果P是D中从Vs 到Vt的最短路,Vi是P中的一个点, 那么,从Vs 沿P到Vi的路是从Vs 到Vi的最短路。
从新的永久标志开始,找出从此节点出发可到达的所有 节点,计算这些节点的最短距离(现有距离和经新的永 久标志到达的距离的小的一个值),保持、新设或更改 这些节点的标志为 [最短距离,最短路径上前一节点标 号],比较图中所有没有*的标记(临时性标记),找出 距离最短的一个节点,使之成为永久性标记。重复这一 步,直到所有的节点都成为永久性标志为止。