运筹学第7章 最大流问题(精简)

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最大流问题的求解方法及应用

最大流问题的求解方法及应用

最大流问题的求解方法及应用
最大流问题,是指在一个有向图中,从源点 s 到汇点 t 的最大
流量。

在实际应用中,最大流问题往往用于描述网络传输、油管输送等流量分配问题。

求解最大流问题的方法包括以下几种:
1. 网络流算法:这是一种基于图论和线性规划的算法。

通过构建网络流图,将最大流问题转化为最小割问题,再利用线性规划求解最小割问题的对偶问题来求解最大流问题。

2. 增广路算法:这是一种经典的最大流算法,其基本思想是不断找到增广路径,即从源点 s 到汇点 t 的一条路径,沿途边权
均有剩余容量,使得该路径上的边的剩余容量中的最小值最大化,最终得到最大流。

3. 矩阵树定理:这是一种基于图论和矩阵运算的算法,适用于有向图和无向图。

通过计算图的拉普拉斯矩阵的行列式等方法,求得图的生成树个数,从而计算最大流。

4. Dinic算法:是对增广路算法的改进。

在增广路算法中,每
次查找增广路径的过程需要遍历整个图,为了提高效率,
Dinic算法引入了分层图的概念,将图分层之后只在图的一层
中查找增广路径,最终求得最大流。

这些方法在实际应用中常常被用来解决路由选择、网络流量优化、模拟电路分析等问题。

例如,最大流可以被用来优化数据传输、流水线设计、流量管道的运营和管理,提高资源利用率和数据传输速度。

《运筹学最大流问题》课件

《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

运筹学_最大流问题(精选)共15页文档

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❖ 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,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
运筹学_最大流问题(精选)
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里,没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多,公正就少罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
谢谢你的阅读

运筹学最大流问题

运筹学最大流问题
最小割是这些路中的咽喉部分, 其容量最小,
它决定了整个网络的最大通过能力。
四、最大匹配问题
|M |表示集合M中M的边数。
一个图的最大匹配中所含边数是确定的, 但匹配方案可以不同。
定义23 二部图G=(X,Y,E), M是边集E的子集, 若M中的任意
若不存在另一匹配M1, 使得|M1|>|M|, 则称M为最大匹配.
x5
y1x3y2x2y3x1
y4
x4
y5
x5
y1
x3
y2
x2
y3
x1
y4
x4
y5
vs
vt
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
如图,要求设计一个方案,使量多的人能就业。
(1,3)
(2,4)
(4,3)
(1,2)
(3,2)
(3,t)
(2,4)
(3,t)
(4,3)
(4,t)
(1,3)
(3,t)
15
(4,t)
21
17
18
19
24
14
25
15

容量
4-3、最大流-最小割定理
定理
定理2 (最大流-最小割定理) 任一网络G中, 从vs 到 vt 的
定义
设 f 为网络G=(V, E, C)的任一可行流, 流量为W ,
未标号点集合为 S = {v1, v2, v4, v5, v6, v7}
割集(S, S )= {(vs, v1), (vs, v2), (v3, v6)}
割集容量
可得到一个最小割. 见图中虚线.

华南理工大学 运筹学 第7章 图论-2(简) 工商管理学院

华南理工大学 运筹学 第7章 图论-2(简) 工商管理学院

节点标号—对已标号未检查的节点v1,对与其相邻 、未标号的节点v4(前向非饱和弧)进行标号。
[+vs,4]
(7,3) v1 (7,2)
[+v1,4]
v4 (9,6)
(5,1) v2
[-, ∞]
vs
(8,4)
(4,0) (7,1) (16,5) (6,4) v5
18
(10,4)
vt
(4,0)
(10,4)
[-, ∞]
vs
(10,4)
(4,0) (10,4) v3
(16,5)
(6,4) v5
22
Ford-Fulkerson标号算法示例1

(第2轮迭代) 1-搜索过程:

节点标号—对节点v4(前向非饱和弧)进行标号。
[+vs,1]
(7,6) v1 (7,5)
[+v1,1]
v4 (9,9)
(5,1) v2



图G为流量网络。
2
最大流问题示例1

Petro公司的天然气管道输送网络:vs为Petro公 司的制气厂,vt为输送目的地的储气库,其它 中间节点为流量检测和控制站。各点间的弧代 表输送管道,其权值的两个数字分别表示容量 和当前的流量。问:如何利用输送管道,可以 使从制气厂运输到目的地的天然气最多?


(1) 已标号已检查;(2)已标号未检查;(3)未标号。

检查是指从一个已取得标号、未检查的节点vi 出发,搜寻与之邻接的其它未取得标号的节点 vj ,并根据vi的标号计算得到vj的标号。
7
Ford-Fulkerson标号算法

节点vj的标号为[+vi,θj]或[−vi,θj]:

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题摘要:I.引言- 介绍运筹学最大流问题- 问题的背景和实际应用II.最大流问题的定义- 给定图和容量- 源点和汇点- 中间点III.最大流问题的求解方法- 增广链法- 最小费用最大流问题IV.例题详解- 例题一- 例题二- 例题三V.结论- 总结最大流问题的求解方法和应用- 展望未来研究方向正文:I.引言运筹学最大流问题是运筹学中的一个经典问题,主要研究在给定的有向图中,如何从源点向汇点输送最大流量。

最大流问题广泛应用于运输、通信、网络等领域,具有重要的理论和实际意义。

本文将介绍运筹学最大流问题的相关概念和方法,并通过例题进行详细解析。

II.最大流问题的定义最大流问题给定一个有向图G(V, E),其中包含一个源点(vs)、一个汇点(vt) 和若干个中间点。

对于图中的每一条边(vi, vj),都有一个非负容量cij。

我们需要从源点向汇点输送流量,使得总流量最大。

III.最大流问题的求解方法最大流问题的求解方法主要有增广链法和最小费用最大流问题。

1.增广链法增广链法是一种基于动态规划的方法。

假设我们已经找到了从源点到汇点的最大流量f,现在要寻找一条增广链,使得流量可以增加。

增广链的定义是:从源点出发,经过若干条边,最后到达汇点的路径,且这条路径上所有边的容量之和c > f。

如果找到了这样的增广链,我们可以将源点与增广链的起点之间的边(vs, v1) 的容量增加c,同时将增广链上所有边的容量减少c,从而得到一个新的最大流量f",满足f" > f。

不断寻找增广链,直到无法找到为止,此时的最大流量即为所求。

2.最小费用最大流问题最小费用最大流问题是在最大流问题的基础上,要求源点向汇点输送的流量所经过的路径的费用最小。

求解方法是在增广链法的基础上,每次寻找增广链时,不仅要满足c > f,还要满足从源点到汇点的路径费用最小。

IV.例题详解以下是三个最大流问题的例题详解:例题一:给定一个有向图,源点vs 的入次为0,汇点vt 的出次为0,其他点的入次和出次均为1。

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题运筹学中的最大流问题是一种重要的优化问题,它在网络流量分配、路径规划等领域有着广泛的应用。

下面我将给出两个较为详细的最大流问题例题,以帮助读者更好地理解。

例题一:假设有一个有向图,其中包含一个源点S和一个汇点T,其他节点分别表示供给点和需求点。

每条边的容量表示该路径上的最大流量。

现在我们需要确定从S到T的最大流量。

其中,源点S有一个供给量为10的容器,汇点T有一个需求量为10的容器。

其他节点没有容器。

图中各点之间的边的容量如下:S -> A: 5S -> B: 3A -> C: 4A -> D: 2B -> E: 2B -> F: 4C -> T: 3D -> T: 1E -> T: 1F -> T: 5求解:通过构建网络流图,我们可以将这个问题转化为一个最大流问题。

首先,我们为每条边都添加一个容量属性,然后为S和T之间添加一个超级源点和超级汇点。

图示如下所示:```S/ | \A B C/ | | \D E F T```超级源点S0与源点S之间的边的容量为源点S的供给量10,超级汇点T0与汇点T之间的边的容量为汇点T的需求量10。

接下来,我们要找到从超级源点到超级汇点的最大流量,即求解这个网络流图的最大流。

解答:根据这个网络流图,我们可以使用Ford-Fulkerson算法求解最大流问题。

具体步骤如下:1. 初始化网络流为0。

2. 在剩余容量大于0的路径上增广流量:从超级源点出发,找到一条路径到达超级汇点,该路径上的流量不超过路径上边的最小容量。

3. 更新剩余容量:将路径上的每条边的剩余容量减去增广流量。

4. 将增广流量加到网络流中。

5. 重复步骤2-4,直到找不到从超级源点到超级汇点的路径。

通过应用Ford-Fulkerson算法,我们可以得到从超级源点到超级汇点的最大流量为8。

因此,从源点S到汇点T的最大流量也为8。

北邮运筹学ch7-4 最大流问题

北邮运筹学ch7-4 最大流问题
调整可行流
去掉所有标号,重新标号
标号不能继续进行,说明不存在从发点到收点的增广链, 得到最大流.
66
∞①
83
1
44

11
④ 76
41
60

22
93

5
22

最大流量 运筹学 北京邮电大学 v=6+3=9
§7.4 最大流问题
Maximum Flow Problems
Ch7 Graph and Network
__
截集 将图G=(V,E)的点集分割成两部分 V1、V 1 并且
__
__
__
vs V1及vt V 1,则箭尾在V1箭头在V 1的弧集合(V1,V 1〕
称为一个截集,截集中所有弧的容量之和称为截集的截量。
下图所示的截集为 (V1,V1) (1,2), (3,4), (3,5) 截量C(V1,V1) 6 2 2 10
74 92
⑥7
§7.4 最大流问题
Maximum Flow Problems
Ch7 Graph and Network
2020/2/15
Page 10 of 12
4.求调整量
2② 4 2
min ,6,2,1,71 ∞ ① 6 4
10 42
5.调整可行流
82
22
去掉所有标号,重新标号
Ch7 Graph and Network
2020/2/15
Page 7 of 12
【定理】可行流是最大流当且仅当不存在发点到收点的增广链
最大流的标号算法
步骤 1. 找出第一个可行流,例如所有弧的流量fij =0 2. 用标号的方法找一条增广链 A1:发点标号(∞), A2:选一个点 vi 已标号并且另一端未标号的弧沿着某 条链向收点检查: 如果弧的方向向前并且有fij<Cij,则vj标号(Cij-fij) 如果弧的方向指向vi并且有fji>0,则vj标号(fji) 当收点不能得到标号时,说明不存在增广链,计算结束。
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行流无增广链,得到最大流。
标号过程: (1)给vs标号(,+∞),vs成为已标号未检查的点,其余都是未标号点。 (2)取一个已标号未检查的点vi,对一切未标号点vj:若有非饱和边(vi,vj),则vj标 号(vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi),cij – fij],vj成为已标号未检查的点;若有非零边 (vj,vi),则vj标号(-vi,l(vj)),其中l(vj)=min[l(vi), fji],vj成为已标号未检查的点。vi成
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。 但利用它与图的密切关系,可以利用图直观简便地求解。
最大流问题
Байду номын сангаас
基本概念
v2 3
4 v4 5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2 v3
给定一个有向图G=(V,E),其中仅有一个点的入次为零称为发点(源),记为vs, 仅有一个点的出次为零称为收点(汇),记为vt,其余点称为中间点。
对于G中的每一条边(vi,vj),相应地给一个数cij(cij≥0),称为边(vi,vj)的容 量。我们把这样的网络 G称为容量网络 ,记为G=(V,E,C)。
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)
网络上的流,是指定义在边集E上的 函数f={f(vi,vj)},并称f(vi,vj)为边
(vi,vj)上的流量,简记为fij。
v2 3,1
4,1 v4 5,2
vs
1,0
5,2 v1
1,0
3,1
vt
2,1
2,2 v3
标示方式:每条边上标示两个数字,第一个是容量,第二 是流量
可行流、可行流的流量、最大流。
可行流是指满足如下条件的流:
(1)容量限制条件:对G中每条边(vi,vj), 有
0 fij cij
(2)平衡条件:
对中间点,有:
fij fki
j
k
(即中间点vi的物资输入量等于输出量)
对收点vt与发f点sivs,有:f jt W
i
j
(即vs发出的物资总量等于vt接收的物资总量),W是网络的总流量。
为已标号已检查的点。 (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
给定容量网络G=(V,E,C),若点集V被剖
分为两个非空集合V1和V2,使 vs∈V1 ,vt∈V2,
则把边集(V1,V2)称为(分离vs和vt的)割集。
v2 3
4 v4 5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2 v3
显然,若把某一割集的边从网络中去掉,
则从vs到vt便不存在路。所以,直观上说,割 集是从vs到vt的必经之路。
v2 3
vs
1
5 v1
4 v4
5
1
3
vt
2
2 v3
在容量网络的所有割集中,割集容量最小的割集称为最小割集(最小割)。
对于可行流f={fij},我们把网络中使fij=cij的
边称为饱和边,使fij<cij的边称为非饱和边;把
使fij=0的边称为零流边,使fij>0的边称为非零
流边。
若μ 是联结发点
vs
(4, 3) [, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
(5, 2)
v1
[vs, 3]
(2, 2)
[v2,v14 ]
(5, 5)
vs
[v5, 1]
(3,0)
vt
(2,1)
v1 (2,2)
v3
(vs,4)
(-v2,1)
(3,3) v2 (4,3)
(,+∞)
vs
(1,0) (1,0)
(5,2)
v1 (2,2)
(vs,3)
v4(5,3)
(3,0)
vt
(2,2)
v3
得增广链,标号结束, 进入调整过程
无增广链,标号结束,得 最大流。同时得最小割。
下图中已经标示出了一个可行流,求最大流
v2 3,1
1,0 5,2
4,1 1,0
v4 5,2
3,1
vs和收点vt的一条链,
我们规定链的方向是
2,1 vt 从vs到vt,则链上的
v1
2,2 v3
边被分成两类:前向
边、后向边。
设f是一个可行流,μ是从vs到vt的一条链,若μ 满足前向边都是非饱和边,后向边都是都是非零
流边,则称μ是(可行流f的)一条可增广链。
[vv2 s, 4] (4, 0)
(4, 0) [, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
[v2,
4]
v4
(3, 2)
(5, 2)
vs
[v4, 3]
(2, 0)
(5, 2)
v5
v1
[vs, 3]
(2, 2)
(4, 0)
v3
[-v4, 2]
如图已经得到增广链,然后进行调整。
调整后的可行流如下图:
[vv2s, 1] (4, 3)
对最大流问题有下列定理:
定理1 容量网络中任一可行流的流量 不超过其任一割集的容量。
定理2(最大流-最小割定理)任一容 量网络中,最大流的流量等于最小割集
的割量。
推论1 可行流f*={fij*}是最大流,当且 仅当G中不存在关于f*的增广链。
求最大流的标号法
标号法思想是:先找一个可行流。 对于一个可行流,经过标号过程得到 从发点vs到收点vt的增广链;经过调整 过程沿增广链增加可行流的流量,得 新的可行流。重复这一过程,直到可
v1
v2
vs
v3
vt
v4
边集(vs,v1),(v1,v3),(v2,v3),(v3,vt),(v4,vt)是G的割集。其顶点 分别属于两个互补不相交的点集。去掉这五条边,则图不连通,去掉这五条边中的任
意1-4条,图仍然连通。
割集的容量(简称割量) 最小割集
割集(V1, V2)中所有起点在V1,终点在V2的边的容量的和称为割集容量。例如下 图中所示割集的容量为5
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