最优贸易 trade Dijkstra解法
迪杰斯特拉算法贪心数学模型 -回复

迪杰斯特拉算法贪心数学模型-回复迪杰斯特拉算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。
它通过逐步选择当前最短路径的顶点来构建最短路径树,从而找到从源点到所有其他顶点的最短路径。
贪心算法的核心思想是每一步选择局部最优解,以希望最终达到全局最优解。
在迪杰斯特拉算法中,我们需要定义一些数学模型,将问题转化为可计算的形式。
首先,我们需要定义一个有向加权图,其中顶点表示路径的起点和终点,边表示路径的连接关系,并附带一个权重用于表示边的距离或代价。
我们可以将这个图表示为一个邻接矩阵或邻接表的形式。
接下来,我们需要定义一组变量来表示顶点到源点的最短距离。
我们可以使用一个一维数组来存储这些距离,并将所有距离初始化为一个很大的值,除了源点的最短距离初始化为0。
在算法的开始阶段,我们需要选择一个起始顶点作为源点,并将其加入到已访问的顶点集合中。
然后,我们可以遍历源点的所有邻居顶点,并更新它们的最短距离。
具体来说,对于源点的每个邻居顶点v,如果通过源点到达v 的路径比当前记录的最短路径更短,我们就将最短路径更新为新的更短路径。
这个更新过程是迪杰斯特拉算法的核心步骤。
我们可以使用一个循环来遍历所有的顶点,并反复执行这个更新操作,直到所有顶点都被访问过为止。
在每一次循环中,我们选择当前最短路径的顶点u,并将其加入到已访问的顶点集合中。
然后,我们遍历u 的所有邻居顶点v,并更新它们的最短路径。
在更新最短路径的过程中,我们需要使用一些数学运算和比较操作。
具体来说,对于每个邻居顶点v,我们需要计算通过u 到达v 的路径长度,并与当前记录的最短路径进行比较。
如果新计算的路径长度更短,我们就更新最短路径,并将v 加入到顶点集合中。
迪杰斯特拉算法的核心思想是通过不断选择当前最短路径的顶点,从而构建最短路径树。
在算法的最后,我们可以得到从源点到所有其他顶点的最短路径长度,以及对应的路径。
通过上述的数学模型和贪心策略,我们能够有效地解决单源最短路径问题。
WTO争端解决机制案例分析-优缺点及建议

平为最高水平,不得超过。中国进一步确认将不 提高现行实施税率,但例外情况除外。如出现此 类情况,中国将在提高实施关税前,与受影响的 成员进行磋商,以期找到双方均可接受的解决办 法。”
GATT第11条第1款规定:“任何缔约方不 得对任何其他缔约方领土产品的进口或向 任何其他缔约方领土出口或销售供出口的 产品设立或维持除关税、国内税或其他费 用外的禁止或限制,无论此类禁止或限制 通过配额、进出口许可证或其他措施实施 。”
守所必须的措施,包括海关执法等实行有关垄断,保护专 利权、商标权和版权以及欺诈行为相关的措施;
(e)与监狱囚犯产品相关的措施; (f)为保护具有艺术、历史或考古价值的国宝所采取的措施
;与保护可用尽的自然资源相关的措施;
(g)与保护可用尽的自然资源相关的措施,但此类措施应与 限制国内生产或消费一同实施;
5. 合理利用争端解决机制为国内政策调整争 取时间和空间
我国于2006 年3月提出的,汽车零部件进口
措施案,至2008 年12月上诉机构报告公布,历经
两年多时间。
存在的问题: 1. 申诉率较低
中国 美国 欧盟 加拿大 印度
1∶2. 88 1∶1. 15 1∶0. 82 1∶0. 52 1∶1. 05
二、案例分析
中国原材料出口限制案
中国参与WTO争端解决机制
中国作为申诉方胜诉率达50%,而作为 被申诉方大部分为和解或者审理中,只有 少数是败诉。
是否说明中国的争端解决很强大?
中国原材料出口限制案
2009年,美国、欧盟、墨西哥相继就中国限制 部分工业原材料出口向世贸组织提出申诉,要 求与中国在世贸组织争端解决机制下展开磋商 。
GATT第11条第2款(a)项规定
国际贸易学 名词解释

国贸名词解释1贸易差额(Balance of Trade):一个国家的出口总值与进口总值之间的差额。
2生产可能性曲线(ppc)表明一个国家在充分和有效的使用其资源时能生产的各种商品的集合。
3最优关税率:能使本国的经济效益达到最大的适当税率,被称为最优关税(Optimum Tariff)率。
4雷布津斯基定理(Rybczyski Theorem):只适用于小国。
分析要素禀赋变化对产出的影响。
在商品和要素的相对价格不变的条件下,生产要素不平衡的增长将导致商品的产量更大的不对称变化。
一种要素的增加将导致密集使用这种要素生产的商品的产量增加,同时使密集使用其他要素的商品的生产减少。
5行(产)业内贸易(intra- industry trade):既进口又出口同一类产品的贸易模式,又称部门内贸易。
(指同类的可替代产品之间的贸易)相同类型的产品指按国际商品标准分类法统计时,至少前三位数都相同,即至少同类、同章、同组。
如美国和一些西欧国家都既是机动车辆的出口国,同时也是机动车辆的进口国。
6机会成本(Opportunity Cost):是指为了得到某种东西而所要放弃另一些东西的最大价值。
7关税配额(tariff quotas) :关税配额是对进口商品的绝对数额不加限制,而对在一定时期内,在规定配额以内的进口商品,给予低税、减税或免税待遇;对超过配额的进口商品则征收较高的关税、征收附加税或罚款。
8国民待遇原则:一国给予所有成员国的公民和企业在经济上的待遇不低于给予本国公民和企业的待遇,这种待遇主要包括税收、知识产权的保护、市场的开放,以保证成员国产品与本国产品以同样的条件竞争。
9国际贸易(International Trade)是指世界各国和/或地区之间在商品和服务方面的交换活动,是各国之间分工的表现形式,反映了世界各国在经济上的相互依靠。
10绝对配额是指在一定时期内,对某些商品规定一个最高的进口数量或金额。
一旦达到这个最高数额就不准进口。
物流配送中的最优路径规划算法

物流配送中的最优路径规划算法随着电子商务和供应链管理的发展,物流配送成为了现代社会中不可或缺的环节。
物流配送的效率和成本对于企业的竞争力至关重要。
而最优路径规划算法的应用能够有效提高物流配送的效率,降低成本。
本文将介绍物流配送中的最优路径规划算法,探讨其原理和应用。
一、最优路径规划算法的原理1.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种常用的最优路径规划算法。
该算法基于图的原理,通过计算节点之间的距离和权重,寻找出最短路径。
具体步骤包括:a. 初始化起点和终点,将起点设置为当前节点,并初始化距离为0;b. 计算当前节点到相邻节点的距离,并更新最短距离;c. 标记当前节点为已访问,然后选择未访问的节点中距离最短的作为下一个当前节点;d. 重复步骤b和c,直到所有节点都被访问或者找到目标节点。
1.2 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法,常用于解决路径规划问题。
该算法通过估计节点到目标节点的距离,并考虑节点之间的代价,快速找到最优路径。
具体步骤包括:a. 初始化起点和终点,将起点设置为当前节点,并初始化距离为0;b. 计算当前节点到相邻节点的距离,并估计相邻节点到终点的距离;c. 根据当前节点到起点的距离和估计的目标节点距离,计算节点的代价;d. 选择代价最小的节点作为下一个当前节点;e. 重复步骤b、c和d,直到找到目标节点。
二、最优路径规划算法的应用物流配送中的最优路径规划算法可以应用于以下多个方面,以提高配送效率和降低成本。
2.1 配送路线优化在物流配送过程中,为了减少行驶里程和时间,最优路径规划算法能够帮助配送员确定最佳的配送路线。
通过计算不同配送点之间的距离和交通情况,算法可以快速给出最优的行驶路径,从而减少配送时间和成本。
2.2 车辆调度和路径规划在仓库或配送中心,车辆调度是一个复杂的问题。
最优路径规划算法可以帮助配送中心有效分配车辆和计划配送路线。
算法可以考虑车辆的载重、容量等限制,并考虑交通拥堵情况,快速生成最优的车辆调度方案,提高配送效率。
物流管理中的优化算法与工具使用教程

物流管理中的优化算法与工具使用教程随着全球贸易的蓬勃发展,物流行业的重要性与日俱增。
物流管理是确保货物从生产地到消费者手中的无缝流动的关键环节。
为了提高效率并降低成本,物流公司和企业在日常运营中必须使用优化算法和工具来解决各类物流问题。
本文将为您介绍物流管理中常用的优化算法和工具,并提供使用教程。
一、优化算法1. 最优路径算法在物流管理中,最优路径算法被广泛应用于车辆调度,以确保货物通过最短的路径运输到目的地。
著名的最优路径算法包括Dijkstra算法和A*算法。
Dijkstra算法通过计算每个路径上的最短路径来确定最佳路线。
A*算法在每个节点处估计到达目标节点的距离,并选择距离最短的下一个节点,以便快速找到最短路径。
2. 车辆路径规划算法车辆路径规划算法用于确定一组车辆如何在给定的时间窗口内完成一系列货物的配送。
常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法。
这些算法可以帮助优化车辆的路径,减少行驶距离和运输时间,从而降低成本。
3. 货物装箱优化算法货物装箱优化算法用于确定如何将各种形状和尺寸的货物最好地放入集装箱或运输车辆中。
常用的算法包括禁忌搜索算法、遗传算法和动态规划算法。
这些算法可以帮助优化装载布局,最大程度地利用空间,减少运输成本。
4. 库存管理算法库存管理算法用于确定最佳的库存订货策略,以确保供应链的平衡。
一些知名的库存管理算法包括EOQ模型、ABC分析和动态安全库存算法。
这些算法可以帮助优化库存水平,减少过剩库存和缺货的风险。
二、优化工具1. WMS系统仓储管理系统(WMS)是广泛应用于物流管理中的一种优化工具。
它通过集成各项功能,如库存管理、入库和出库控制、质量管理等,加强仓储管理和物流操作的自动化,并提高整体效率和准确性。
2. TMS系统运输管理系统(TMS)是一种用于优化货物运输的工具。
它可以帮助物流公司和企业管理运输过程,包括运输需求计划、路线优化、车辆调度和运输跟踪等。
dijkstra例题详解

dijkstra例题详解Dijkstra算法是一种求解单源最短路径问题的贪心算法,它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1956年提出的。
Dijkstra算法可以解决有向有权图中单个源节点到其他所有节点的最短路径问题。
下面我们就来看一下Dijkstra算法的具体流程和实例。
一、Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种基于贪心算法的思想,它采用了一种逐步逼近的方式来得到最短路径。
Dijkstra算法主要基于两个概念:1.已知最短路径节点集合S2.未知最短路径节点集合Q初始时,已知最短路径节点集合S为空,未知最短路径节点集合Q包含所有节点。
第一步,从未知最短路径节点集合Q中选取一个节点v,使得该节点到源节点的距离最短,并把这个节点加入到已知最短路径节点集合S中。
第二步,根据新加入的节点v,更新其他节点到源节点的距离。
如果节点w到源节点的距离通过v缩短了,那么就更新节点w的距离。
重复以上两个步骤,直到集合S包含所有节点。
二、Dijkstra算法的实现步骤具体实现Dijkstra算法的步骤如下:1.首先,初始化一个距离数组dis,保存源节点到每个节点的最短距离,初始化为INF(无穷大)。
2.初始化一个标记数组vis,保存每个节点是否已经走过,初始化为false。
3.设置源节点的距离为0,并将其放入优先队列中。
4.重复以下步骤,直到队列为空:从队列中取出距离源节点最近的节点u,将其标记为vis[u]=true。
遍历节点u的所有邻节点v,若vis[v]=false,则计算源节点到v的距离,并更新dis[v]。
将节点v放入优先队列中。
5.最终,dis数组中保存的就是源节点到每个节点的最短距离。
三、Dijkstra算法的例题详解现在我们来看一个Dijkstra算法的例题。
假设有一个无向有权图,图中有5个节点,给定起点s,节点之间的边和边权如下图所示。
给定起点s,求源节点s到每个节点的最短路径。
5_2最短路问题

0 2 5 3
4
0 -1 v2 -2 0
0 2
0 0 0 2 2 2 0123 0123 0123 3 3 3 6125 6125 312365 11136 61236 61236 1413687 151368 1012368
4 -3 v5
0 2 0123 3 312365 61236 9123687 1012368
3 v8 -1
0 2 0123 3 312365 61236 9123687 1012368
基本表 空格为无穷大
v1
5
-3
v3
6
v6 2
4
4
v4
P1(jk ) Min{ P1(i k 1 ) wij }
1 i n
7
v7
利用 下标 追踪 路径
第18页
Floyd算法(路矩阵法)思想
某些问题需要求网络上任意两点间的最 短路。当然,它也可以用标号算法依次改变 始点的办法来计算,但是比较麻烦。 这里介绍Floyd在1962年提出的路矩阵法, 它可直接求出网络中任意两点间的最短路。
(0) ij
(0) i1
d
(0) 1j
再在D1中加入v2及G中与vi,vj,v1, v2相关联的弧,得D2, (2) D2中vi到vj的最短路长记为 ,则有 d ij
(2) (1) (1) dij min dij , di(1) d 2 2j
第21页
Floyd算法(路矩阵法)步骤
(k) ( k 1) P 3.当出现 P 时, 1j 1j
v3
其元素即是v1到vj的最短路长。
第15页
例
计算从点v1到所有其它顶点的最短路
Dijkstra算法详解

Dijkstra算法详解今天给⼤家讲解dijkstra图论最短路算法在讲解dijkstra算法之前,先来给⼤家讲解⼀下图论中的松弛操作。
松弛,即relaxtion,是⼀种编程学术语。
举例说明,例如我们可以从某个机场坐飞机达到若⼲个机场,然后从这些机场出发,我们⼜需做⽕车前往若⼲个城镇。
现在假设我们⼿⾥有飞⾏时间表(list或者dict),⽽A u表⽰的是从当前位置出发,我们到达u机场所需的时间。
类似地,我们⽤b uv来表⽰坐⽕车从 u 机场到达 v 城镇所需的时间(B ⾃然为list of lists或dict)。
下⾯我们从到达各镇的路径中随机选择⼀条,它所需的时间为C v:C[v] = float('inf')for u in A:C[v] = min(C[v], A[u]+B[u][v]) //松弛法(relaxation)是⼀数学术语,描述的是⼀些求解⽅法,这些⽅法会通过逐步接近的⽅式获得相关问题的最佳解法。
每运⽤⼀次松弛法就好像我们“移动”了⼀次,⽽我们要做的就是在尽可能少的移动次数内找到最佳解决⽅案。
理论上来说,我们可以在整个空间上运⽤相关的松弛法,但关键在于找到⼀个正确的执⾏次序。
讲完了松弛法,接下来就给⼤家讲解dijkstra算法(1).dijkstra算法解决问题范围dijkstra算法主要解决的是单源点的最短路和最短路径问题,且路径的权值不为负权。
(2).dijkstra算法思想及原理dijkstra算法思想是基于贪⼼算法思想的。
所谓贪⼼算法即始终保持当前迭代解为当前最优解。
意思就是在已知的条件下或是当前拥有的全部条件下保证最优解,若在此后的迭代中由于加⼊了新的条件使得产⽣了更优解则替代此前的最优解。
通过不断的迭代不断保证每次迭代的结果都是当前最优解,那么当迭代到最后⼀轮时得到的就会是全局最优解。
由于下⼀轮迭代会参考上⼀轮的最优解,因此每⼀轮的迭代的⼯作量基本⼀致,降低了整体⼯作的复杂性。
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#include <stdio.h>
#define MAXINT 2139062143
struct edge{
int dest;//下一结点
int value;//权值
struct edge *link;//指针
};
struct edge *G;
int Initial()//初始化图
{
int n,m;//n个结点,m条边
FILE *fp;
int *node;
int i,u,v,flag;
int value;
struct edge *l;
fp=fopen("trade.in","r");
fscanf(fp,"%d %d",&n,&m);
G=(struct edge *)malloc(sizeof(struct edge)*(n+1));//分配n个结点存储空间 node=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
memset(G,0,sizeof(struct edge)*(n+1));
if(G==NULL)
return 0;
for(i=1;i<=n;i++)
fscanf(fp,"%d",&node[i]);
for(i=1;i<=m;i++)
{
l=(struct edge *)malloc(sizeof(struct edge));
fscanf(fp,"%d %d %d",&u,&v,&flag);
if(flag==1)
value=node[v]-node[u]>0?(node[v]-node[u]):0;
if(flag==2)
value=(int)abs(node[u]-node[v]);
l->dest=v;
l->value=value;
l->link=G[u].link;
G[u].link=l;
}
fclose(fp);
return n;
}
void Dijkstra(int n,int s)
{
int *S,*D,*P;//D记录了从s到其他顶点的最短长度,P记录了所求到的最短路 struct edge *l;
int i,j;
int min,w;
FILE *fp;
fp=fopen("trade.out","w");
S=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
D=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
P=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
memset(D,-1,sizeof(int)*(n+1));
memset(S,0,sizeof(int)*(n+1));//解集顶点
memset(P,-1,sizeof(int)*(n+1));
S[s]=1;//将顶点s加入到路径中
D[s]=0;//顶点到达自身为0
l=G[s].link;//以点s为始点
//初始化D和P
while(l)
{
D[l->dest]=l->value;//到相邻结点的路径长度为权值
P[l->dest]=s;//s为l->dset的前驱
l=l->link;
}
for(i=1;i<n;i++)//每次找出一个不在S中的顶点最短路
{
min=-1;
for(j=1;j<=n;j++)//找出不在S中的D值可达且最小的顶点,记为w
{
if(S[j]==0&&D[j]>=0)//结点j不在S中且可达
{
if(min<0||D[j]>min)
{
min=D[j];
w=j;
}
}
}
if(min<0) break;
S[w]=1;//将w加入S中,并更新所有由它可直接到达的顶点的D值
l=G[w].link;
while(l)
{
if(D[l->dest]<0||D[w]+l->value>D[l->dest])
{
if(D[w]>l->value)
D[l->dest]=D[w];
else
D[l->dest]=l->value;
P[l->dest]=w;
}
l=l->link;
}
}
for(i=1;i<=n;i++)
{
if(D[i]<0)
{
printf("Can't reach %d from %d\n",i,s);
continue;
}
printf("The shortest path from %d to %i is %d\n",s,i,D[i]); j=i;
do{
printf("%d ",j);
j=P[j];
}while(j>=0);
printf("\n");
}
fprintf(fp,"%d",D[n]);
fclose(fp);
}
int main()
{
int n;
n=Initial();
Dijkstra(n,1);
return 0;
}。