数学建模常用算法程序
数学建模中常用的十种算法

数学建模中常用的十种算法在数学建模中,有许多种算法可以用来解决不同类型的问题。
下面列举了数学建模中常用的十种算法。
1.线性规划算法:线性规划是一种优化问题,目标是找到一组线性约束条件下使目标函数最大或最小的变量的值。
常用的线性规划算法包括单纯形法、内点法和对偶法等。
2.非线性规划算法:非线性规划是一种目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
常见的非线性规划算法有牛顿法、拟牛顿法和遗传算法等。
3.整数规划算法:整数规划是一种线性规划的扩展,约束条件中的变量必须为整数。
常用的整数规划算法包括分支定界法、割平面法和混合整数线性规划法等。
4.动态规划算法:动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决的算法。
它适用于一类有重叠子问题和最优子结构性质的问题,例如背包问题和最短路径问题。
5.聚类算法:聚类是一种将数据集划分为不同群组的算法。
常见的聚类算法有K均值算法、层次聚类法和DBSCAN算法等。
6.回归分析算法:回归分析是一种通过拟合一个数学模型来预测变量之间关系的算法。
常见的回归分析算法有线性回归、多项式回归和岭回归等。
7.插值算法:插值是一种通过已知数据点推断未知数据点的数值的算法。
常用的插值算法包括线性插值、拉格朗日插值和样条插值等。
8.数值优化算法:数值优化是一种通过改变自变量的取值来最小化或最大化一个目标函数的算法。
常见的数值优化算法有梯度下降法、共轭梯度法和模拟退火算法等。
9.随机模拟算法:随机模拟是一种使用概率分布来模拟和模拟潜在结果的算法。
常见的随机模拟算法包括蒙特卡洛方法和离散事件仿真等。
10.图论算法:图论是一种研究图和网络结构的数学理论。
常见的图论算法有最短路径算法、最小生成树算法和最大流量算法等。
以上是数学建模中常用的十种算法。
这些算法的选择取决于问题的特性和求解的要求,使用合适的算法可以更有效地解决数学建模问题。
数学建模常用方法

数学建模常用方法建模常用算法,仅供参考:1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用L i n d o、L i n g o软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理)一、在数学建模中常用的方法:1.类比法2.二分法3.量纲分析法4.差分法5.变分法6.图论法7.层次分析法8.数据拟合法9.回归分析法10.数学规划(线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划)11.机理分析12.排队方法13.对策方法14.决策方法15.模糊评判方法、16.时间序列方法17.灰色理论方法18.现代优化算法(禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、神经网络)二、用这些方法可以解下列一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。
数学建模10种常用算法

数学建模10种常用算法1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问 题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处参数估计C.F.20世纪60年代,随着电子计算机的。
参数估计有多种方法,有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。
数学建模竞赛常用算法

网络流概念
网络流是图论中的一个重要概念,表示在有向图中,通过边进行 传输的流量。
图的表示方法
图的常见表示方法包括邻接矩阵、邻接表和边集数组等。
图与网络基本概念
图论基础
图是由节点(顶点)和边组成的一种数据结构,用于表示对象及 其之间的关系。
在非线性规划中,凸函数和凹函数的 性质对于问题的求解和分析具有重要 意义。
局部最优解与全局最优解
非线性规划问题可能存在多个局部最 优解,而全局最优解是所有局部最优 解中目标函数值最优的解。
非线性规划基本概念
非线性规划定义
凸函数与凹函数
非线性规划是一种数学优化技术,用 于求解目标函数或约束条件为非线性 函数的优化问题。
Gomory割等。
03
迭代过程
在每次迭代中生成一个或多个割平面,将原问题转化为一个更小的子问
题,然后求解子问题并更新最优解。重复此过程直到满足终止条件。
应用案例:物流配送路径优化
问题描述
物流配送路径优化问题是指在满足一定约束条件下,寻找总成本最小的配送路径。该问题 可转化为整数规划问题进行求解。
建模方法
使用单纯形法求解该线性规划模 型,得到最优的生产计划安排。 同时,可以进行灵敏度分析以了 解不同参数变化对生产计划的影
响程度。
应用案例:生产计划优化
问题描述
某企业计划生产多种产品,每种 产品需要不同的原料和加工时间, 且市场需求和原料供应有限。如 何安排生产计划以最大化利润或
最小化成本?
建模过程
将每种产品的产量作为决策变量, 以利润或成本作为目标函数,以 市场需求、原料供应和生产能力 等作为约束条件,构建线性规划
数学建模十大经典算法( 数学建模必备资料)

建模十大经典算法1、蒙特卡罗算法。
该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。
比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具。
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。
建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo、MATLAB软件实现。
4、图论算法。
这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。
这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中。
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法。
这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。
7、网格算法和穷举法。
网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。
8、一些连续离散化方法。
很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9、数值分析算法。
如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
10、图象处理算法。
赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理。
历年全国数学建模试题及解法赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A 出版资源配置06B 艾滋病疗法的评价及疗效的预测 07A 中国人口增长预测 07B 乘公交,看奥运 多目标规划 数据处理 图论 08A 数码相机定位 08B 高等教育学费标准探讨09A 制动器试验台的控制方法分析 09B 眼科病床的合理安排 动态规划 10A 10B赛题发展的特点:1.对选手的计算机能力提出了更高的要求:赛题的解决依赖计算机,题目的数据较多,手工计算不能完成,如03B ,某些问题需要使用计算机软件,01A 。
数学建模常用的十大算法

数学建模常用的十大算法一、线性回归算法线性回归算法(linear regression)是数学建模中最常用的算法之一,用于研究变量之间的线性关系。
它可以将变量之间的关系建模为一个线性方程,从而找出其中的关键因素,并预测未来的变化趋势。
二、逻辑回归算法逻辑回归算法(logistic regression)是一种用于建立分类模型的线性回归算法。
它可用于分类任务,如肿瘤疾病的预测和信用评级的决定。
逻辑回归利用某个事件的概率来建立分类模型,这个概率是通过一个特定的函数来计算的。
三、决策树算法决策树算法(decision tree)是一种非参数化的分类算法,可用于解决复杂的分类和预测问题。
它使用树状结构来描述不同的决策路径,每个分支表示一个决策,而每个叶子节点表示一个分类结果。
决策树算法的可解释性好,易于理解和解释。
四、k-均值聚类算法k-均值聚类算法(k-means clustering)是无监督学习中最常用的算法之一,可用于将数据集分成若干个簇。
此算法通过迭代过程来不断优化簇的质心,从而找到最佳的簇分类。
k-均值聚类算法简单易用,但对于高维数据集和离群值敏感。
五、支持向量机算法支持向量机算法(support vector machine)是一种强大的分类和回归算法,可用于解决复杂的非线性问题。
该算法基于最大化数据集之间的间隔,找到一个最佳的超平面来将数据分类。
支持向量机算法对于大型数据集的处理效率较高。
六、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法(naive bayes)是一种基于贝叶斯定理的分类算法,用于确定不同变量之间的概率关系。
该算法通过使用先验概率来计算各个变量之间的概率,从而预测未来的变化趋势。
朴素贝叶斯算法的处理速度快且适用于高维数据集。
七、随机森林算法随机森林算法(random forest)是一种基于决策树的分类算法,它利用多个决策树来生成随机森林,从而提高预测的准确性。
该算法通过随机化特征选择和子决策树的训练,防止过度拟合,并产生更稳定的预测结果。
数学建模方法详解三种最常用算法

数学建模方法详解三种最常用算法在数学建模中,常使用的三种最常用算法是回归分析法、最优化算法和机器学习算法。
这三种算法在预测、优化和模式识别等问题上有着广泛的应用。
下面将对这三种算法进行详细介绍。
1.回归分析法回归分析是一种用来建立因果关系的统计方法,它通过分析自变量和因变量之间的关系来预测未知的因变量。
回归分析可以通过构建一个数学模型来描述变量之间的关系,并利用已知的自变量值来预测未知的因变量值。
常用的回归分析方法有线性回归、非线性回归和多元回归等。
在回归分析中,我们需要首先收集自变量和因变量的样本数据,并通过数学统计方法来拟合一个最优的回归函数。
然后利用这个回归函数来预测未知的因变量值或者对已知数据进行拟合分析。
回归分析在实际问题中有着广泛的应用。
例如,我们可以利用回归分析来预测商品销售量、股票价格等。
此外,回归分析还可以用于风险评估、财务分析和市场调研等。
2.最优化算法最优化算法是一种用来寻找函数极值或最优解的方法。
最优化算法可以用来解决各种优化问题,例如线性规划、非线性规划和整数规划等。
最优化算法通常分为无约束优化和有约束优化两种。
无约束优化是指在目标函数没有约束条件的情况下寻找函数的最优解。
常用的无约束优化算法有梯度下降法、共轭梯度法和牛顿法等。
这些算法通过迭代计算来逐步优化目标函数,直到找到最优解。
有约束优化是指在目标函数存在约束条件的情况下寻找满足约束条件的最优解。
常用的有约束优化算法有线性规划、非线性规划和混合整数规划等。
这些算法通过引入拉格朗日乘子、KKT条件等来处理约束条件,从而求解最优解。
最优化算法在现实问题中有着广泛的应用。
例如,在生产计划中,可以使用最优化算法来确定最优的生产数量和生产计划。
此外,最优化算法还可以应用于金融风险管理、制造工程和运输物流等领域。
3.机器学习算法机器学习算法是一种通过对数据进行学习和模式识别来进行决策和预测的方法。
机器学习算法可以根据已有的数据集合自动构建一个模型,并利用这个模型来预测未知的数据。
数学建模中常用的十种算法

数学建模中常用的十种算法在数学建模中,常用的算法有很多种。
以下是数学建模常用的十种算法:1.线性回归算法:线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计算法。
它通过最小化预测值与实际值之间的均方误差来确定最佳拟合直线。
2.非线性回归算法:非线性回归是一种用于建立变量之间非线性关系的统计算法。
它通过最小化预测值与实际值之间的均方误差来确定最佳拟合曲线。
3.最小二乘法算法:最小二乘法是一种用于估计模型参数的优化算法。
它通过最小化观测值与预测值之间的平方差来确定最佳参数值。
4.插值算法:插值是一种用于根据已知数据点推断未知数据点的技术。
其中常用的算法包括线性插值、拉格朗日插值和样条插值。
5.数值积分算法:数值积分是一种用于计算函数的定积分的技术。
其中常用的算法包括梯形法则、辛普森法则和龙贝格积分。
6.数值优化算法:数值优化是一种用于求解最优化问题的技术。
其中常用的算法包括梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。
7.图形算法:图形算法是一种用于处理图像和图形数据的技术。
其中常用的算法包括图像滤波、图像分割和图像识别。
8.聚类算法:聚类是一种用于将数据集分组为不同类别的技术。
其中常用的算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN。
9.分类算法:分类是一种用于将数据分为不同类别的技术。
其中常用的算法包括支持向量机、决策树和随机森林。
10.贝叶斯算法:贝叶斯算法是一种用于计算后验概率的统计推断方法。
其中常用的算法包括贝叶斯分类、朴素贝叶斯和马尔科夫链蒙特卡洛。
以上是数学建模中常用的十种算法,它们在不同的应用领域和问题中具有广泛的应用价值,并且常常可以相互结合以获得更好的建模结果。
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假设图G 权的邻接矩阵为0A ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nn n n nn a a a a a a a a a A2122221112110 来存放各边长度,其中:0=ii a n i ,,2,1 =;∞=ij a j i ,之间没有边,在程序中以各边都不可能达到的充分大的数代替; ij ij w a = ij w 是j i ,之间边的长度,n j i ,,2,1, =。
对于无向图,0A 是对称矩阵,ji ij a a =。
Floyd 算法的基本思想是:递推产生一个矩阵序列n k A A A A ,,,,,10 ,其中),(j i A k 表示从顶点i v 到顶点j v 的路径上所经过的顶点序号不大于k 的最短路径长度。
计算时用迭代公式:)),(),(),,(min(),(111j k A k i A j i A j i A k k k k ---+=k 是迭代次数,n k j i ,,2,1,, =。
最后,当n k =时,n A 即是各顶点之间的最短通路值。
例10 用Floyd 算法求解例1。
矩阵path 用来存放每对顶点之间最短路径上所经过的顶点的序号。
Floyd 算法的Matlab 程序如下: clear; clc;M=10000;a(1,:)=[0,50,M,40,25,10];a(2,:)=[zeros(1,2),15,20,M,25]; a(3,:)=[zeros(1,3),10,20,M]; a(4,:)=[zeros(1,4),10,25]; a(5,:)=[zeros(1,5),55]; a(6,:)=zeros(1,6);b=a+a';path=zeros(length(b)); for k=1:6 for i=1:6 for j=1:6if b(i,j)>b(i,k)+b(k,j)b(i,j)=b(i,k)+b(k,j); path(i,j)=k; end end end endb, pathFloyd 最短路算法的MATLAB 程序 %floyd.m%采用floyd 算法计算图a 中每对顶点最短路 %d 是矩离矩阵 %r 是路由矩阵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 rfor k=1:n for i=1:n for j=1:nif 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两个指定顶点之间的最短路径问题如下:给出了一个连接若干个城镇的铁路网络,在这个网络的两个指定城镇间,找一条最短铁路线。
以各城镇为图G 的顶点,两城镇间的直通铁路为图G 相应两顶点间的边,得图G 。
对G 的每一边e ,赋以一个实数)(e w —直通铁路的长度,称为e 的权,得到赋权图G 。
G 的子图的权是指子图的各边的权和。
问题就是求赋权图G 中指定的两个顶点00,v u 间的具最小权的轨。
这条轨叫做00,v u 间的最短路,它的权叫做00,v u 间的距离,亦记作),(00v u d 。
求最短路已有成熟的算法:迪克斯特拉(Dijkstra )算法,其基本思想是按距0u 从近到远为顺序,依次求得0u 到G 的各顶点的最短路和距离,直至0v (或直至G 的所有顶点),算法结束。
为避免重复并保留每一步的计算信息,采用了标号算法。
下面是该算法。
(i) 令0)(0=u l ,对0u v ≠,令∞=)(v l ,}{00u S =,0=i 。
(ii) 对每个i S v ∈(i i S V S \=),用)}()(),({min uv w u l v l iS u +∈代替)(v l 。
计算)}({min v l iS v ∈,把达到这个最小值的一个顶点记为1+i u ,令}{11++=i i i u S S 。
(iii). 若1||-=V i ,停止;若1||-<V i ,用1+i 代替i ,转(ii)。
算法结束时,从0u 到各顶点v 的距离由v 的最后一次的标号)(v l 给出。
在v 进入i S 之前的标号)(v l 叫T 标号,v 进入i S 时的标号)(v l 叫P 标号。
算法就是不断修改各项点的T 标号,直至获得P 标号。
若在算法运行过程中,将每一顶点获得P 标号所由来的边在图上标明,则算法结束时,0u 至各项点的最短路也在图上标示出来了。
例9 某公司在六个城市621,,,c c c 中有分公司,从i c 到j c 的直接航程票价记在下述矩阵的),(j i 位置上。
(∞表示无直接航路),请帮助该公司设计一张城市1c 到其它城市间的票价最便宜的路线图。
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡∞∞∞∞∞∞055252510550102025251001020402010015252015050102540500用矩阵n n a ⨯(n 为顶点个数)存放各边权的邻接矩阵,行向量pb 、1index 、2index、d 分别用来存放P 标号信息、标号顶点顺序、标号顶点索引、最短通路的值。
其中分量⎩⎨⎧=顶点未标号当第顶点已标号当第i i i pb 01)(; )(2i index 存放始点到第i 点最短通路中第i 顶点前一顶点的序号;)(i d 存放由始点到第i 点最短通路的值。
求第一个城市到其它城市的最短路径的Matlab 程序如下: clear; clc;M=10000;a(1,:)=[0,50,M,40,25,10];a(2,:)=[zeros(1,2),15,20,M,25]; a(3,:)=[zeros(1,3),10,20,M]; a(4,:)=[zeros(1,4),10,25]; a(5,:)=[zeros(1,5),55]; a(6,:)=zeros(1,6); a=a+a';pb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1,length(a)); d(1:length(a))=M;d(1)=0;temp=1; while sum(pb)<length(a) tb=find(pb==0);d(tb)=min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb)); tmpb=find(d(tb)==min(d(tb))); temp=tb(tmpb(1)); pb(temp)=1;index1=[index1,temp];index=index1(find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1))); if length(index)>=2 index=index(1); endindex2(temp)=index; endd, index1, index24.2.1prim 算法构造最小生成树设置两个集合P 和Q ,其中P 用于存放G 的最小生成树中的顶点,集合Q 存放G 的最小生成树中的边。
令集合P 的初值为}{1v P =(假设构造最小生成树时,从顶点1v 出发),集合Q 的初值为Φ=Q 。
prim 算法的思想是,从所有P p ∈,P V v -∈的边中,选取具有最小权值的边pv ,将顶点v 加入集合P 中,将边pv 加入集合Q 中,如此不断重复,直到V P =时,最小生成树构造完毕,这时集合Q 中包含了最小生成树的所有边。
prim 算法如下:(i )}{1v P =,Φ=Q ;(ii )while V P =~},,m i n (P V v P p w pv pv -∈∈= }{v P P += }{pv Q Q +=end例11 用prim 算法求右图的最小生成树。
我们用nresult⨯3的第一、二、三行分别表示生成树边的起点、终点、权集合。
Matlab程序如下: clc;clear; M=1000;a(1,2)=50; a(1,3)=60; a(2,4)=65; a(2,5)=40; a(3,4)=52;a(3,7)=45;a(4,5)=50; a(4,6)=30;a(4,7)=42; a(5,6)=70;a=[a;zeros(2,7)];a=a+a';a(find(a==0))=M;result=[];p=1;tb=2:length(a);while length(result)~=length(a)-1 temp=a(p,tb);temp=temp(:); d=min(temp);[jb,kb]=find(a(p,tb)==d); j=p(jb(1));k=tb(kb(1));result=[result,[j;k;d]];p=[p,k];tb(find(tb==k))=[]; end result4.2.1 Kruskal 算法构造最小生成树科茹斯克尔(Kruskal )算法是一个好算法。
Kruskal 算法如下: (i)选)(1G E e ∈,使得min )(1=e w 。
(ii)若i e e e ,,,21 已选好,则从},,,{)(21i e e e G E -中选取1+i e ,使得 ① }],,,,[{121+i i e e e e G 中无圈,且 ② min )(1=+i e w 。
(iii)直到选得1-νe 为止。
例12 用Kruskal 算法构造例3的最小生成树。
我们用nindex⨯2存放各边端点的信息,当选中某一边之后,就将此边对应的顶点序号中较大序号u 改记为此边的另一序号v ,同时把后面边中所有序号为u 的改记为v 。
此方法的几何意义是:将序号u 的这个顶点收缩到v 顶点,u 顶点不复存在。
后面继续寻查时,发现某边的两个顶点序号相同时,认为已被收缩掉,失去了被选取的资格。
Matlab 程序如下: clc;clear; M=1000;a(1,2)=50; a(1,3)=60; a(2,4)=65; a(2,5)=40; a(3,4)=52;a(3,7)=45;a(4,5)=50; a(4,6)=30;a(4,7)=42; a(5,6)=70;[i,j]=find((a~=0)&(a~=M)); b=a(find((a~=0)&(a~=M)));data=[i';j';b'];index=data(1:2,:); loop=max(size(a))-1; result=[];while length(result)<loop temp=min(data(3,:));flag=find(data(3,:)==temp); flag=flag(1);v1=data(1,flag);v2=data(2,flag); if index(1,flag)~=index(2,flag) result=[result,data(:,flag)]; endif v1>v2index(find(index==v1))=v2; elseindex(find(index==v2))=v1; enddata(:,flag)=[]; index(:,flag)=[]; end result一名推销员准备前往若干城市推销产品,然后回到他的出发地。