实验四-图的最短路径(弗洛伊德算法实现)

实验四-图的最短路径(弗洛伊德算法实现)
实验四-图的最短路径(弗洛伊德算法实现)

数据结构与算法课程实验报告实验四:图的相关算法应用

姓名:王连平

班级:09信科2班

学号:I09630221

实验四图的相关算法应用

一、实验内容

求有向网络中任意两点之间的最短路。

二、实验目的

掌握图和网络的定义,掌握图的邻接矩阵、邻接表和十字链表等存储表示。掌握图的深度和广度遍历算法,掌握求网络的最短路的标号法和floyd算法。

三、问题描述

对于下面一张若干个城市以及城市间距离的地图,从地图中所有可能的路径中求出任意两个城市间的最短距离及路径,给出任意两个城市间的最短距离值及途径的各个城市。

四、问题的实现

4.1数据结构的抽象数据类型定义和说明

1)

typedef struct ArcCell{//储存弧信息

int Distance;

ArcCell *info;//此项用来保存弧信息,,在本实验中没有相关信息要保存

}ArcCell,AdjMatrix[ MAX_VERTEX_NUM][ MAX_VERTEX_NUM];

typedef struct{//储存顶点信息

string vexs[ MAX_VERTEX_NUM];//顶点向量

AdjMatrix arcs;//邻接矩阵

int vexnum , arcnum;//图的当前顶点数和弧数

}MGraph;

顶点信息和弧信息都是用来建立一个有向网G

2)

d[v][w];//G中各对顶点的带权长度

若P[v][w][u]为TRUE,则u是从v到w当前求得最短路径上的顶点

4.2主要的实现思路

首先通过一个函数(CreateDN)建立图的邻接矩阵储存方式,一次输入某条弧的起点,终点,和权值。通过调用Locate函数来找到该弧在邻接矩阵中的相应位置。

其次运用弗洛伊德算法来求各定点的最短路劲,具体思路为:如果从v到w有弧,则存在一条长度为arcs[v][w]的路径,该路径不一定是最短路径。考虑路径(v,u,w)是否存在,若存在,比较(v,w)和(v,u,w)的长度,取较短者为从v到w的中间点序号不大于0的最短路径。以此类推,每次增加一个点,从而求出任意两点间的最短路径。这样,经过n次比较后,所求得的必为从v到w的最短路径。按此方法,可以同时求得任意两点间的最短路径。

五、主要源程序代码(包含程序备注)

#include

#include

using namespace std;

#define INfinity 10000//最大值

# define MAX_VERTEX_NUM 10//最大顶点数

typedef struct ArcCell{//储存弧信息

int Distance;

ArcCell *info;

}ArcCell,AdjMatrix[ MAX_VERTEX_NUM][ MAX_VERTEX_NUM];

typedef struct{//储存顶点信息

string vexs[ MAX_VERTEX_NUM];//顶点向量

AdjMatrix arcs;//邻接矩阵

int vexnum , arcnum;//图的当前顶点数和弧数

}MGraph;

int Locate(MGraph &G,string v)

{ int a=0;

for (int i=0;i

{

if( G.vexs[i]==v) {

a=i;

break;}

}

return a;

}

void CreateDN(MGraph &G)//采用邻接矩阵表示法,构造有向图G

{ string v1,v2;

cout<<"请依次输入图的顶点数和弧数"<

cin>>G.vexnum>>G.arcnum;

for (int i=0;i

{ cout<<"请按顺序输入地点"<

cin>>G.vexs[i];

}

for (int i=0;i

{ for (int j=0;j

for (int k=0;k

cout<<"请输入某条路径的初始地点V1,终点V2及他们之间的距离W"<>v1>>v2>>w;

int i=Locate(G,v1);

int j=Locate(G,v2);

G.arcs[i][j].Distance=w;

}

}

void Floyd(MGraph &G)

{ int P[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];

int d[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];

for (int v=0;v

{ for (int w=0;w

{ d[v][w]=G.arcs[v][w].Distance;

for (int u=0;u

{ P[v][w][u]=0;

if (d[v][w]

{P[v][w][v]=1;P[v][w][w]=1; }

}

}

}

for (int u=0;u

{for (int v=0;v

{for (int w=0;w

{ if (d[v][u]+d[u][w]

{

d[v][w]=d[v][u]+d[u][w];

for (int i=0;i

{P[v][w][i]=P[v][u][i]||P[u][w][i];}

}

}

}

}

for (int v=0;v

{for (int w=0;w

{cout <<"从"<

cout <<"途径城市为:";

for (int u=0;u

{ if (P[v][w][u]==1)//P[v][w][u]为,说明u为v到w的最短路劲中的一个顶点

{cout <

}

cout<<""<

}

}

}

}

void main()

{MGraph *G;

G=new MGraph;

CreateDN(*G);

Floyd(*G);

}

六、总结

通过本次试验,我对于图的定义及其邻接矩阵储存方式有了进一步的了解。同时对Flyd算法也有了更深的认识。特别是用这种方法求求任意两点最短路径的过程比用迪杰斯特算法算n次的形式上更加简单,

时间复杂度为()3n O

,是一个简便的算法。当然在这次实验没用到图的邻接表和十字链表表示方法,所以

在课后需要花更多的时间去熟悉这两种储存方式,同时也要去了解求网络的最短路的标号法。

实验三 最短路径的算法(离散数学实验报告)

实验3:最短路径算法 一、实验目的 通过本实验的学习,理解Floyd(弗洛伊得)最短路径算法的思想 二、实验内容 用C语言编程实现求赋权图中任意两点间最短路径的Floyd算法,并能对给定的两结点自动求出最短路径 三、实验原理、方法和手段 1、Floyd算法的原理 定义:Dk[i,j] 表示赋权图中从结点vi出发仅通过v0,v1,┉,vk-1中的某些结点到达vj的最短路径的长度, 若从vi到vj没有仅通过v0,v1,┉,vk-1 的路径,则D[i,j]=∝即 D-1[i,j] 表示赋权图中从结点vi到vj的边的长度,若没有从结点vi到vj的边,则D[i,j]=∝ D0[i,j] 表示赋权图中从结点vi到vj的”最短”路径的长度, 这条路上除了可能有v0外没有其它结点 D1[i,j] 表示赋权图中从结点vi到vj的”最短”路径的长度, 这条路上除了可能有v0,v1外没有其它结点 ┉┉┉ 根据此定义,D k[i,j]=min{ D k-1[i,j] , D k-1[i,k-1]+D k-1[k-1,j] } 定义:path[i,j]表示从结点vi到vj的“最短”路径上vi的后继结点 四、实验要求 要求输出每对结点之间的最短路径长度以及其最短路径 五、实验步骤 (一)算法描述 Step 1 初始化有向图的成本邻矩阵D、路径矩阵path 若从结点vi到vj有边,则D[i,j]= vi到vj的边的长度,path[i,j]= i; 否则D[i,j]=∝,path[i,j]=-1 Step 2 刷新D、path 对k=1,2,┉n 重复Step 3和Step 4 Step 3 刷新行对i=1,2,┉n 重复Step 4 Step 4 刷新Mij 对j=1,2,┉n 若D k-1[i,k]+D k-1[k,j]

MATLAB实验报告,遗传算法解最短路径以及函数最小值问题讲解

硕士生考查课程考试试卷 考试科目:MATLAB教程 考生姓名:考生学号: 学院:专业: 考生成绩: 任课老师(签名) 考试日期:20 年月日午时至时

《MATLAB 教程》试题: A 、利用MATLA B 设计遗传算法程序,寻找下图11个端点的最短路径,其中没有连接的端点表示没有路径。要求设计遗传算法对该问题求解。 a d e h k B 、设计遗传算法求解f (x)极小值,具体表达式如下: 3 21231(,,)5.12 5.12,1,2,3 i i i f x x x x x i =?=???-≤≤=? ∑ 要求必须使用m 函数方式设计程序。 C 、利用MATLAB 编程实现:三名商人各带一个随从乘船渡河,一只小船只能容纳二人,由他们自己划行,随从们密约,在河的任一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货,但是如何乘船渡河的大权掌握在商人手中,商人们怎样才能安全渡河? D 、结合自己的研究方向选择合适的问题,利用MATLAB 进行实验。 以上四题任选一题进行实验,并写出实验报告。

选择题目: A 一、问题分析(10分) 1 4 10 11 如图如示,将节点编号,依次为 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11,由图论知识,则可写出其带权邻接矩阵为: 0 2 8 1 500 500 500 500 500 500 500 2 0 6 500 1 500 500 500 500 500 500 8 6 0 7 500 1 500 500 500 500 500 1 500 7 0 500 500 9 500 500 500 500 500 1 500 500 0 3 500 2 500 500 500 500 500 1 500 3 0 4 500 6 500 500 500 500 500 9 500 4 0 500 500 1 500 500 500 500 500 2 500 500 0 7 500 9 500 500 500 500 500 6 500 7 0 1 2 500 500 500 500 500 500 1 500 1 0 4 500 500 500 500 500 500 500 9 2 4 0 注:为避免计算时无穷大数吃掉小数,此处为令inf=500。 问题要求求出任意两点间的最短路径,Floyd 算法采用的是在两点间尝试插入顶点,比较距离长短的方法。我思考后认为,用遗传算法很难找到一个可以统一表示最短路径的函数,但是可以对每一对点分别计算,然后加入for 循环,可将相互之间的所有情况解出。观察本题可发现,所有节点都是可双向行走,则可只计算i 到j 的路径与距离,然后将矩阵按主对角线翻折即可得到全部数据。 二、实验原理与数学模型(20分) 实现原理为遗传算法原理: 按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选,使得适应度高的个体被保留下来,组成新的群体,新的群体既继承了上一代的信息,又优于上一代。这样周而复始,群体中个体适应度不断提高,直到满足一定的条件。 数学模型如下: 设图G 由非空点集合12{,...}n V V V V = 和边集合12{,...}m E e e e = 组成,其中121221(,)e ,P ,)(P ,P ), i i i i i i i i e P P E P =∈≠且若(则G 为一个有向图; 又设i e 的值为i a ,12{,...},m A a a a = 故G 可表示为一个三元组{,,}G P E A = 则求最短路径的数学模型可以描述为:

《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告

《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告

目录 一、概述 0 二、系统分析 0 三、概要设计 (1) 四、详细设计 (5) 4.1建立图的存储结构 (5) 4.2单源最短路径 (6) 4.3任意一对顶点之间的最短路径 (7) 五、运行与测试 (8) 参考文献 (11) 附录 (12)

交通咨询系统设计(最短路径问题)一、概述 在交通网络日益发达的今天,针对人们关心的各种问题,利用计算机建立一个交通咨询系统。在系统中采用图来构造各个城市之间的联系,图中顶点表示城市,边表示各个城市之间的交通关系,所带权值为两个城市间的耗费。这个交通咨询系统可以回答旅客提出的各种问题,例如:如何选择一条路径使得从A城到B城途中中转次数最少;如何选择一条路径使得从A城到B城里程最短;如何选择一条路径使得从A城到B城花费最低等等的一系列问题。 二、系统分析 设计一个交通咨询系统,能咨询从任何一个城市顶点到另一城市顶点之间的最短路径(里程)、最低花费或是最少时间等问题。对于不同的咨询要求,可输入城市间的路程、所需时间或是所需费用等信息。 针对最短路径问题,在本系统中采用图的相关知识,以解决在实际情况中的最短路径问题,本系统中包括了建立图的存储结构、单源最短问题、对任意一对顶点间最短路径问题三个问题,这对以上几个问题采用了迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。并未本系统设置一人性化的系统提示菜单,方便使用者的使用。

三、概要设计 可以将该系统大致分为三个部分: ①建立交通网络图的存储结构; ②解决单源最短路径问题; ③实现两个城市顶点之间的最短路径问题。

迪杰斯特拉算法流图:

matlab 蚁群算法 机器人路径优化问题

用ACO 算法求解机器人路径优化问题 4.1 问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗,最短行走路线,最短行走时间等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。 4.2 算法理论 蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA),最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展,已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究,如旅行商问题,二次规划问题,生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型(EAS),在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行,但这样的策略往往使进化变得缓慢,并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型(ACS),文中 改进了转移概率模型,并且应用了全局搜索与局部搜索策略,来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统(MAX-MINAS),所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限,设定上限避免搜索陷入局部最优,设定下限鼓励深度搜索。 蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的,比如蚂蚁个体是没有视觉的,蚂蚁自身体积又是那么渺小,但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物,蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能,可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现,蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流,进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示,AE 之间有

最短路径实验报告

一、实验目的 学习掌握图的存储结构 利用最短路径算法,通过java编程实现最短路径输出。 二、实验环境 Eclipse平台 三、实验过程 最短路径算法问题是计算机科学、运筹学、地理信息系统和交通诱导、导航系统等领域研究的一个热点。传统的最短路径算法主要有Floyd算法和Dijkstra算法。Floyd 算法用于计算所有结点之间的最短路径。Dijkstra算法则用于计算一个结点到其他所有结点的最短路径。本程序利用Dijkstra算法用java语言实现最短路径的可视化。 流程: 画无向邻接矩阵邻接矩阵初始化求取最短路径 Java文件如下 M ain.java 文件: import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.ItemEvent; import java.awt.event.ItemListener; import java.util.StringTokenizer; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JComboBox; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.border.TitledBorder; public class Main { public static void main(String args[]) { new UI("最短路径"); } } @SuppressWarnings("serial") class UI extends JFrame implements ActionListener, ItemListener { JFrame frame; JButton button;

基于蚁群算法的路径规划

MATLAB实现基于蚁群算法的机器人路径规划 1、问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗,最短行走路线,最短行走时间等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。 2 算法理论 蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA),最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展,已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究,如旅行商问题,二次规划问题,生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型(EAS),在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行,但这样的策略往往使进化变得缓慢,并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士给出改进模型(ACS),文中改进了转移概率模型,并且应用了全局搜索与局部搜索策略,来得进行深度搜索。Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统(MAX-MINAS),所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限,设定上限避免搜索陷入局部最优,设定下限鼓励深度搜索。蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的,比如蚂蚁个体是没有视觉的,蚂蚁自身体积又是那么渺小,但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物,蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能,可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现,蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流,进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图2-1 所示,AE 之间有两条路ABCDE 与ABHDE,其中AB,DE,HD,HB 的长度为1,BC,CD 长度为0.5,并且,假设路上信息素浓度为0,且各个蚂蚁行进速度相同,单位时间所走的长度为1,每个单位时间内在走过路径上留下的信息素的量也相同。当t=0时,从A 点,E 点同时各有30 只蚂蚁从该点出发。当t=1,从A 点出发的蚂蚁走到B 点时,由于两条路BH 与BC 上的信息素浓度相同,所以蚂蚁以相同的概率选择BH 与BC,这样就有15 只蚂蚁选择走BH,有15 只蚂蚁选择走BC。同样的从E 点出发的蚂蚁走到D 点,分别有15 只蚂蚁选择DH 和DC。当t=2 时,选择BC 与DC的蚂蚁分别走过了BCD 和DCB,而选择BH 与DH 的蚂蚁都走到了H 点。所有的蚂蚁都在所走过的路上留下了相同浓度的信息素,那么路径BCD 上的信息素的浓度是路径BHD 上信息素浓度的两倍,这样若再次有蚂蚁选择走BC 和BH 时,或选择走DC 与DH 时,都会以较大的概率选择信息素浓度高的一边。这样的过程反复进行下去,最短的路径上走过的蚂蚁较多,留下的信息素也越多,蚁群这样就可以找到一条较短的路。这就是它们群体智能的体现。 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食过程中可以找到最短的路的行为过程设计的一种仿生算法。在用蚁群算法求解组合优化问题时,首先要将组合优化问题表达成与信息素相关的规范形式,然后各个蚂蚁独立地根据局部的信息素进行决策构造解,并根据解的优劣更新周围的信息素,这样的过程反复的进行即可求出组合优化问题的优化解。 归结蚁群算法有如下特点: (1)分布式计算:各个蚂蚁独立地构造解,当有蚂蚁个体构造的解较差时,并不会影响整体的求解结果。这使得算法具有较强的适应性; (2)自组织性:系统学中自组织性就是系统的组织指令是来自系统的内部。同样的蚁

Floyd算法详解

求最短路径算法总结 分类:数据结构 标签: floyd算法 it 部分内容参考 All-Pairs 的最短路径问题:所有点对之间的最短路径 Dijkstra算法是求单源最短路径的,那如果求图中所有点对的最短路径的话则有以下两种解法: 解法一: 以图中的每个顶点作为源点,调用Dijkstra算法,时间复杂度为O(n3); 解法二: Floyd(弗洛伊德算法)更简洁,算法复杂度仍为O(n3)。 n 正如大多数教材中所讲到的,求单源点无负边最短路径用Dijkstra,而求所有点最短路径用Floyd。确实,我们将用到Floyd算法,但是,并不是说所有情况下Floyd都是最佳选择。 对于没有学过Floyd的人来说,在掌握了Dijkstra之后遇到All-Pairs最短路径问题的第一反应可能会是:计算所有点的单源点最短路径,不就可以得到所有点的最短路径了吗。简单得描述一下算法就是执行n次Dijkstra算法。 Floyd可以说是Warshall算法的扩展了,三个for循环便可以解决一个复杂的问题,应该说是十分经典的。从它的三层循环可以看出,它的复杂度是n3,除了在第二层for中加点判断可以略微提高效率,几乎没有其他办法再减少它的复杂度。 比较两种算法,不难得出以下的结论:对于稀疏的图,采用n次Dijkstra比较出色,对于茂密的图,可以使用Floyd算法。另外,Floyd可以处理带负边的图。 下面对Floyd算法进行介绍: Floyd算法的基本思想: 可以将问题分解,先找出最短的距离,然后在考虑如何找出对应的行进路线。如何找出最短路径呢,这里还是用到动态规划的知识,对于任何一个城市而言,i到j的最短距离不外乎存在经过i与j之间的k和不经过k两种可能,所以可以令k=1,2,3,...,n(n是城市的数目),在检查d(ij)与d(ik)+d(kj)的值;在此d(ik)与d(kj)分别是目前为止所知道的i到k 与k到j的最短距离,因此d(ik)+d(kj)就是i到j经过k的最短距离。所以,若有d(ij)>d(ik)+d(kj),就表示从i出发经过k再到j的距离要比原来的i到j距离短,自然把i到j的d(ij)重写为d(ik)+d(kj),每当一个k查完了,d(ij)就是目前的i到j的最短距离。重复这一过程,最后当查完所有的k时,d(ij)里面存放的就是i到j之间的最短距离了。 Floyd算法的基本步骤: 定义n×n的方阵序列D-1, D0 , … Dn-1, 初始化:D-1=C D-1[i][j]=边的长度,表示初始的从i到j的最短路径长度,即它是从i到j的中间不经过其他中间点的最短路径。 迭代:设Dk-1已求出,如何得到Dk(0≤k≤n-1)? Dk-1[i][j]表示从i到j的中间点不大于k-1的最短路径p:i…j, 考虑将顶点k加入路径p得到顶点序列q:i…k…j, 若q不是路径,则当前的最短路径仍是上一步结果:Dk[i][j]= Dk-1[i][j]; 否则若q的长度小于p的长度,则用q取代p作为从i到j的最短路径。

第20讲-关键路径与最短路径

数据结构第20次课

(续表)

思考.题 作业题试对下图所示的AOE网络,解答下列问题。 (1) 这个工程最早可能在什么时间结束。 (2) 求每个事件的最早开始时间Ve[i]和最迟开始时间Vl[I]。 (3) 求每个活动的最早开始时间e( )和最迟开始时间l( )。 (4) 确定哪些活动是关键活动。画出由所有关键活动构成的图,指出哪些活动加速可使整个工程提前完成。 *参考资料《数据结构辅导与提高》,徐孝凯编著,清华大学出版社 《数据结构习题解答与考试指导》,梁作娟等编著,清华大学出版社

授课内容 关键路径 对整个工程和系统,人们关心的是两个方面的问题: 一)工程能否顺利进行(对AOV网进行拓扑排序) 二)估算整个工程的完成所必须的最短时间(对AOE网求关键路径) 1. AOE-网 } 与AOV-网相对应的是AOE-网(Activity On Edge),即边表示活动的网。 AOE-网是一个带权的有向无环图,其中,顶点表示事件(Event),弧表示活 动,权表示活动持续的时间。通常,AOE-网可用来估算工程的完成时间。 例:下图是一个假想的有11项活动的AOE-网。其中有9个事件v 1 , v 2 ,…,v 9 ,每个事件表示在它之前的活动已经完成,在它之后的活动可以 开始。如v 1 表示整个工程开始,v 9 表示整个工程结束,v 5 表示a 4 和a 5 已经 完成,a 7 和a 8 可以开始。与每个活动相联系的数是执行该活动所需的时间。 比如,活动a 1 需要6天,a 2 需要4天等。 和AOV-网不同,对AOE-网有待研究的问题是: (1)完成整项工程至少需要多少时间 (2)哪些活动是影响工程进度的关键 2. 关键路径 由于在AOE-网中有些活动可以并行地进行,所以完成工程的最短时间 是从开始点到完成点的最长路径的长度(这里所说的路径长度是指路径上 各活动持续时间之和,不是路径上弧的数目)。路径长度最长的路径叫做关 备注: 回顾

最短路径实验报告

云南财经大学信息学院学生综合性与设计性实验报告 (2013—2014 学年第 2 学期) 周次:第7周日期:2014年 4 月 17 日地点: 一、实验内容与目的 1.内容 查看“最短路径.swf”,选择熟悉的程序设计语言定义有向图,根据动画演示求取从有向图任一结点到其他结点的最短路径。 2.实验目的 了解最短路径的概论,掌握求最短路径的方法。 二、实验原理或技术路线(可使用流程图描述) 实验原理:(李燕妮负责设计,周丽琼负责编程) 图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成,求最短路径用迪杰斯特拉算法: 1)适用条件&范围: a) 单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v); b) 有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图) c) 所有边权非负(任取(i,j)∈E都有Wij≥0); 2)算法描述: a)初始化:dis[v]=maxint(v∈V,v≠s); dis[s]=0; pre[s]=s; S={s}; b)For i:=1 to n 1.取V-S中的一顶点u使得dis[u]=min{dis[v]|v∈V-S}

2.S=S+{u} 3.For V-S中每个顶点v do Relax(u,v,Wu,v) c)算法结束:dis[i]为s到i的最短距离;pre[i]为i的前驱节点 三、实验环境条件(使用的软件环境) Microsoft Visual C++6.0 四、实验方法、步骤(列出程序代码或操作过程) /*本程序的功能是求图中任意两点间的最短路径*/ #include #include #include #include #define ING 9999 typedef struct ArcCell{ int adj; /*顶点关系类型,用1表示相邻,0表示不相邻*/ }ArcCell,**AdjMatrix; /*邻接矩阵*/ typedef struct type{ char data[3]; /*顶点值*/ }VertexType; typedef struct{ VertexType *vexs; /*顶点向量*/ AdjMatrix arcs; /*邻接矩阵*/ int vexnum,arcnum; /*图的顶点数和边数*/ }MGraph; /*初始图*/ void InitGraph(MGraph *G) { int i,nu,mu; printf("\n输入顶点的个数和(边)弧的个数:"); scanf("%d %d",&nu,&mu); G->arcs=(ArcCell **)malloc(nu*sizeof(ArcCell *)); for(i=0;iarcs[i]=(ArcCell *)malloc(nu*sizeof(ArcCell)); G->vexs=(VertexType *)malloc(nu*sizeof(VertexType)); /*分配顶点空间*/ G->vexnum=nu;G->arcnum=mu; /*图的顶点数和边数*/ }

数据结构与算法第6章图答案

第 6 章图 课后习题讲解 1. 填空题 ⑴设无向图G中顶点数为n,则图G至少有()条边,至多有()条边;若G为有向图,则至少有()条边,至多有()条边。 【解答】0,n(n-1)/2,0,n(n-1) 【分析】图的顶点集合是有穷非空的,而边集可以是空集;边数达到最多的图称为完全图,在完全图中,任意两个顶点之间都存在边。 ⑵任何连通图的连通分量只有一个,即是()。 【解答】其自身 ⑶图的存储结构主要有两种,分别是()和()。 【解答】邻接矩阵,邻接表 【分析】这是最常用的两种存储结构,此外,还有十字链表、邻接多重表、边集数组等。 ⑷已知无向图G的顶点数为n,边数为e,其邻接表表示的空间复杂度为()。 【解答】O(n+e) 【分析】在无向图的邻接表中,顶点表有n个结点,边表有2e个结点,共有n+2e个结点,其空间复杂度为O(n+2e)=O(n+e)。 ⑸已知一个有向图的邻接矩阵表示,计算第j个顶点的入度的方法是()。 【解答】求第j列的所有元素之和 ⑹有向图G用邻接矩阵A[n][n]存储,其第i行的所有元素之和等于顶点i的()。 【解答】出度 ⑺图的深度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是();图的广度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是()。 【解答】前序,栈,层序,队列 ⑻对于含有n个顶点e条边的连通图,利用Prim算法求最小生成树的时间复杂度为(),利用Kruskal 算法求最小生成树的时间复杂度为()。 【解答】O(n2),O(elog2e) 【分析】Prim算法采用邻接矩阵做存储结构,适合于求稠密图的最小生成树;Kruskal算法采用边集数组做存储结构,适合于求稀疏图的最小生成树。 ⑼如果一个有向图不存在(),则该图的全部顶点可以排列成一个拓扑序列。 【解答】回路

最短路径_Dijkstra算法__实验报告

实验六:编程实现Dijkstra 算法求最短路问题. 1.需求分析: 首先让用户输入一个带权的有向图,输入时可通过一对一对输入存在弧的两个弧头与弧尾顶点以及弧上的权值从而输入整个有向图。用户输入一对对弧后,我们可以采用数组的形式来进行存储每个顶点之间的权值,最后由用户输入该有向图的源点(即每个最短路径的起点),要求源点必须为刚才输入的各顶点中的某一个,如果用户输入错误,程序要给出错误信息提示并退出程序。然后,我们可以设计一个Graph这样的类,将对关系的各种操作放入其中,然后我们在主函数中调运这个类就可以实现最短路问题的求解了。 2.概要设计: ①.构造一个新的类Graph: class Graph { private: int arcs[MAX][MAX],Path[MAX][MAX],D[MAX]; int arcnum,vexnum,weight,v0; Type a,b,vexs[MAX]; public: void Creat_Graph(); void Show_ShortestPath(); void ShortestPath_DIJ(); }; ②.结构化调用类中方法的主函数: int main() { Graph G; G.Creat_Graph(); G.ShortestPath_DIJ(); G.Show_ShortestPath(); return 0; } 3.代码实现: #include #define MAX 100 #define INFINITY INT_MAX enum BOOL{FALSE,TRUE}; using namespace std; template class Graph {

蚁群算法最优路径

机器人的路径规划---蚁群算法 1.蚁群算法 众所周知,蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法它是群体智能的典型实现,是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。自从M.Dorigo等意大利学者在1991年首先提出蚁群算法(Ant Colony System,ACS)以来,这种新型的分布式智能模拟算法已逐渐引起人们的注意并得到广泛的使用。 蚁群算法的特点主要表现在以下五个方面: (1)蚂蚁群体行为表现出正反馈过程。蚁群在寻优的过程中会释放一定量的信息素,蚁群的规模越大,释放的信息素的量也就越大,而寻优路径上存在的信息素浓度越高,就会吸引更多的蚂蚁,形成一种正反馈机制,然后通过反馈机制的调整,可对系统中的较优解起到一个自增强的作用,从而使问题的解向着全局最优的方向演变,最终能有效地获得全局相对较优解。 (2)蚁群算法是一种本质并行的算法。个体之间不断进行信息交流和传递.有利于最优解的发现,并在很大程度上减少了陷于局部最优的可能。 (3)蚁群算法易于和其他方法结合。蚁族算法通过和其他算法的结合,能够扬长避短,提高算法的性能。 (4) 蚁群算法提供的解具有全局性的特点。一群算法是一种群只能算法,每只蚂蚁巡游的过程相对独立,他们会在自己的活动空间进行搜索,蚂蚁在寻优过程中通过释放信息素,相互影响,互相通信,保证了解的全局性。 (5) 蚁群算法具有鲁棒性。蚁族算法的数学模型易于理解,可以广泛使用在很多复杂的优化问题中,蚁族算法区别于传统优化算法的一个特点在于该算法不依赖于初始点的选择,受初始点的影响相对较小,并且在整个算法过程中会自适应的调整寻优路径。 由此可见,在机器人寻找最优路径的过程中,采用蚁群算法实现路径的规划问题,可以高效,准确的找到最优的路径。 2.移动机器人的路径规划 2.1环境信息处理 假设机器人运行环境为边长分别为x和Y的矩形区域,在矩形区域内分布有n

实验四图的最短路径弗洛伊德算法实现

数据结构与算法课程实验报告实验四:图的相关算法应用 姓名:王连平 班级:09信科2班 学号:I09630221

实验四图的相关算法应用 一、实验内容 求有向网络中任意两点之间的最短路。 二、实验目的 掌握图和网络的定义,掌握图的邻接矩阵、邻接表和十字链表等存储表示。掌握图的深度和广度遍历算法,掌握求网络的最短路的标号法和floyd算法。 三、问题描述 对于下面一张若干个城市以及城市间距离的地图,从地图中所有可能的路径中求出任意两个城市间的最短距离及路径,给出任意两个城市间的最短距离值及途径的各个城市。 四、问题的实现 4.1数据结构的抽象数据类型定义和说明 1) typedef struct ArcCell{//储存弧信息 int Distance; ArcCell *info;//此项用来保存弧信息,,在本实验中没有相关信息要保存 }ArcCell,AdjMatrix[ MAX_VERTEX_NUM][ MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{//储存顶点信息 string vexs[ MAX_VERTEX_NUM];//顶点向量

AdjMatrix arcs;//邻接矩阵 int vexnum , arcnum;//图的当前顶点数和弧数 }MGraph; 顶点信息和弧信息都是用来建立一个有向网G 2) d[v][w];//G中各对顶点的带权长度 若P[v][w][u]为TRUE,则u是从v到w当前求得最短路径上的顶点 4.2主要的实现思路 首先通过一个函数(CreateDN)建立图的邻接矩阵储存方式,一次输入某条弧的起点,终点,和权值。通过调用Locate函数来找到该弧在邻接矩阵中的相应位置。 其次运用弗洛伊德算法来求各定点的最短路劲,具体思路为:如果从v到w有弧,则存在一条长度为arcs[v][w]的路径,该路径不一定是最短路径。考虑路径(v,u,w)是否存在,若存在,比较(v,w)和(v,u,w)的长度,取较短者为从v到w的中间点序号不大于0的最短路径。以此类推,每次增加一个点,从而求出任意两点间的最短路径。这样,经过n次比较后,所求得的必为从v到w的最短路径。按此方法,可以同时求得任意两点间的最短路径。 五、主要源程序代码(包含程序备注) #include #include using namespace std; #define INfinity 10000//最大值 # define MAX_VERTEX_NUM 10//最大顶点数 typedef struct ArcCell{//储存弧信息 int Distance; ArcCell *info; }ArcCell,AdjMatrix[ MAX_VERTEX_NUM][ MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{//储存顶点信息 string vexs[ MAX_VERTEX_NUM];//顶点向量 AdjMatrix arcs;//邻接矩阵 int vexnum , arcnum;//图的当前顶点数和弧数 }MGraph; int Locate(MGraph &G,string v) { int a=0; for (int i=0;i

matlab_蚁群算法_机器人路径优化问题

用ACO算法求解机器人路径优化问题 4.1问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗,最短行走路线,最短行走时间等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。 4.2算法理论 蚁群算法(Ant ColonyAlgorithm,ACA),最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出,其本质是一个复杂的智能系统,且具有较强的鲁棒性,优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展,已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究,如旅行商问题,二次规划问题,生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo提出了精英蚁群模型(EAS),在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行,但这样的策略往往使进化变得缓慢,并不能取得较好的效果。次年Dorigo博士在文献[30]中给出改进模型(ACS),文中 改进了转移概率模型,并且应用了全局搜索与局部搜索策略,来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统(MAX-MINAS),所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限,设定上限避免搜索陷入局部最优,设定下限鼓励深度搜索。 蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的,比如蚂蚁个体是没有视觉的,蚂蚁自身体积又是那么渺小,但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物,蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能,可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现,蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流,进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示,AE 之间有

弗洛伊德算法求解最短路径

课程设计任务书

目录 第1章概要设计 (1) 1.1题目的内容与要求 (1) 1.2总体结构 (1) 第2章详细设计 (2) 2.1主模块 (2) 2.2构建城市无向图 (3) 2.3添加城市 (4) 2.4修改城市距离 (5) 2.5求最短路径 (6) 第3章调试分析 (7) 3.1调试初期 (7) 3.2调试中期 (7) 3.3调试末期 (7) 第4章测试及运行结果 (7) 附页(程序清单) (10)

第1章概要设计 1.1题目的内容与要求 内容:给出一张无向图,图上的每个顶点表示一个城市,顶点间的边表示城市间存在路径,边上的权值表示城市间的距离。试编写程序求解从某一个城市出发到达任意其他任意城市的最短路径问题。 要求: 1)能够提供简单友好的用户操作界面,可以输入城市的基本信息,包括城市名 称,城市编号等; 2)利用矩阵保存城市间的距离; 3)利用Floyd算法求最短路径; 4)独立完成系统的设计,编码和调试; 5)系统利用C语言完成; 6)按照课程设计规范书写课程设计报告。 1.2总体结构 本程序主要分为四个模块(功能模块见图1.1):主模块对整个程序起一主导作用,开始构建一城市无向图,对其进行添加城市顶点,以及对原来的距离数据进行修改,整体构建结束可以实现求一城市到其他城市的最短路径问题。 图1.1 功能模块图

第2章详细设计 2.1主模块 用户根据屏幕上显示的操作提示输入要进行操作的模块,通过调用相对应的模块程序,达到用户所想进行操作。程序的总框架大致分为四个模块:1.建立城市无向图2.添加城市模块3.修改城市距离4.求最短路径。具体实现过程见2.2:建立城市无向图2.3:添加城市2.4:修改城市距离2.5:求最短路径。流程图中通过输入n,由n的值来选择调用相对应子函数,实现所选择的功能,调用完后可以返回调用主函数进行下一次选择,从而实现反复调用子函数而实现四个模块的功能等。 图2.1 主模块流程图

蚁群算法在车辆路径问题中的应用

蚁群算法在车辆路径问题中的应用 摘要 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是意大利学者M.Dorigo等人通过模拟蚁群觅食行为提出的一种基于种群的模拟进化算法。通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素(pheromone)的最短路径的搜索策略,给出了基于MATLAB 的蚁群算法在车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)中的应用。蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于其他方法结合,而且具有较强的鲁棒性,但搜索时间长,容易陷入局部最优解。针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2—opt方法对问题求解进行了局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。 关键词:蚁群算法、组合优化、车辆路径问题、2-opt方法 1.车辆路径问题 车辆路径问题(VRP)来源于交通运输,1959年由Dantzig 提出,它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题。最初用于研究亚特兰大炼油厂向各个加油站投送汽油的运输路径优化问题,并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点。

车路优化问题如下: 已知有一批客户,各客户点的位置坐标和货物需求已知,供应商具有若干可供派送的车辆,运载能力给定,每辆车都是从起点出发,完成若干客户点的运送任务后再回到起点。现要求以最少的车辆数和最少的车辆总行程来完成货物的派送任务。 2、蚁群系统基本原理 在蚂蚁群找到食物时,它们总能找到一条从食物到蚁穴之间的最短路径。因为蚂蚁在寻找食物时会在路途上释放一种特殊的信息素。当它们碰到一个还没有走过的路口时,会随机地挑选一条路径前行。与此同时释放出与路径长度有关的信息素。路径越长,释放的激素浓度越低。当后面的蚂蚁再次碰到这个路口时,会选择激素浓度较高的路径走。这样形成了一个正反馈,最优路径上的激素浓度越来越高,而其他的路径上激素浓度却会随时间的流逝而消减。最终整个蚁群会找出最优路径。在整个寻找过程中,整个蚁群通过相互留下的信息素作用交换着路径信息,最终找到最优路径。 3、基本蚁群算法求解车辆路径问题 求解VRP问题的蚂蚁算法中,每只蚂蚁是一个独立的用 于构造路线的过程,若干蚂蚁过程之间通过信息素值来交换信

最短路径算法实验报告

东华大学计算机学院离散数学 实验五:最短路径 实验所属系列:离散数学课后实验 实验对象:本科 相关课程及专业:离散数学,计算机专业 实验类型:课后实验 实验时数(学分):4学时 实验目的 学习图的最短路径算法的实现。 实验内容与要求 根据输入的图形(实验四),输入起点和终点,求出最短路径和最短路径的长度。 实验的软硬件环境 PC机一台,装有VC++6.0或其它C语言集成开发环境。 实验准备 熟悉最短路径算法。 实验步骤 1.编写一段代码,接收键盘的输入定点的数量,并以输入的整数对作为边来建立图形的邻接矩阵(无向权重图)。 例如:5,6,12 表示定点5和定点6间有边,边的权重为12。 2 打印出邻接矩阵。 3.输入起点和终点。 4、打印最短路径和最短路径的长

#include #define BIG 9999 void dijkstra(int cost[][6],int n,int st,int distance[]) { int s[6]; int mindis,dis; int i,j,u; for(i=0;i

蚁群算法在路径优化中的应用3改

蚁群算法在路径优化中的应用 作者:孙阳阳指导老师:刘冲 摘要针对蚁群算法在路径中的优化问题,本文首先介绍了蚁群算法的概念及其原理,利用数学 形式建立算法模型.根据蚁群算法计算的基本步骤来分析蚁群算法在交通路径优化、TSP问题等3 个方面的应用,由实验结果可知蚁群算法在路径优化中具有很好的可行性和优越性,能起到很 好的效果. 关键词蚁群算法算法模型算法步骤分析应用 1 引言 路径规划是指在具有障碍物的环境下,在符合某种评价条件中,寻找到一条从起始地点到目标地点最优的路径.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,计算法采用分布式并行计算和正反馈机制,且易于其它算法结合,目前已有许多关于其在路径规划方面的文献. 建立蚁群算法模型]2][1[,解决城市交通路径优化问题,实验结果表面在搜索效率和搜索最优解的能力两方面都有很大的提高.但是传统蚁群算法易陷入局部最优解和收敛速度较 4[ ,将传统蚁群算法进行改进,例如与栅格法相结合、慢,为此在机器人路径规划的应用中]7 在几何模型下建立模型等.提高了算法的有效性和鲁棒性,解决了蚁群过早陷入局部最优解的问题,扩大了蚂蚁的搜索空间,增强了蚁群算法在机器人路径规划中的适应能力. 本文通过对蚁群算法的研究以及解决几实际路径规划问题,得出了蚁群算法是有其可行性和优越性的,说明了该算法可以在众多优化领域中得到广泛的应用. 2 蚁群算法 蚁群算法(ant colony optimization),又称蚂蚁算法,简称ACO.是由Dorigom、Maniezzov、Colorni等人在1992年所发表的论文提出的,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物中发现路径的行为.它是一种模拟进化算法,通过人工模拟蚂蚁觅食过程,即个体间的信息交流与合作不断排除不适合的路途,最终寻找到从蚁穴到食物源的最短路径. 2.1 蚁群算法的基本原理 蚂蚁在搜寻食物过程中总能找到一条从蚁穴到到食物的最优路径,这是因为蚂蚁在搜寻路径上释放一种特殊的信息素.当它们遇到一个还没有被走过的路口时,会随机的选择一条路径,而选择的路径与信息素的浓度有关,同时在该路径上它们也会释放自己的信息素.路径越短,信息素浓度越大;反正路径越长信息素堆积的越少.则过一段时间蚂蚁选择信息素浓度高的路径的概率越来越大,而其它路径随着蚂蚁越来越少的选择信息素浓度逐渐减小,这一就形成了一个正反馈现象,最终指导整个蚁群找到从蚁穴到食物源的最短路径. 2.2 蚁群算法的数学模型 2.2.1 问题的描述

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