联络矩阵求最小路集
运筹学最短路邮递员问题

算法是1959年首次被提出来的。该算法适用于每条弧的权数ωij ≥0 情形。算法的基本思路:从发点vs 出发,有一个假想的流沿网络一 切可能的方向等速前进,遇到新节点后,再继续沿一切可能的方向 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:
或v1 →v4。
v1 →vv31→5v36 或
v1 →v4→v6
22
30
41
59
23
16
v2v24→1 v61262
v3v33→1 v6 17 30
v4v42→3 v167 23
v5v51→8 v618 v6
41
31
21
2
6
5
08
7
1
17
2
1
9
32
5
9 3
79
66
11 2 13
431 4
9
1
10
21
p(v2)=3 3
v2
p(v1)=0 v1
p(v3)=4
6
51 1
v4
7 4
v5
v3 2 3
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;
大型网络系统最小路集的优化计算方法

K e r s:a g — ae n t o k s se ;m i i a a h s t y wo d lr e s ] e w r y t m c n m lp t e s;d a i ra yn m c a r y
0 引
言
网 络 系 统 最 小 路 集 计 算 方 法 中 , t 比较 成 g前 熟 的 计 算 方 法 有 : 络 矩 阵 方 法 和 节 点 遍 历 联
1 传 统 大 型 网络 系统 最 小 路 集 计 算 的 节
点 遍 历 方 法 有 待 改进 的 部 分
在 通 讯 网络 和 电 路 网 络 等 复 杂 网络 系 统 的 可
靠 性和维 修性 分 析 、 统 效 能分析 、 系 系统 延 迟 分 析 时 , 先 需 要 确 定 能 够 使 网 络 系 统 正 常 工 作 的 所 首 有 模 式 ( 有 最 小 路 集 ) 因 此 有 必 要 研 究 网 络 系 所 , 统 最小 路集 的优 化计算 方法 .
Ab t a : a e n t en d s s a c i g me h d o ac ltn n ma a h s t flr e s aen t sr d B s d o h o e — e r h n t o fc lu a i g mi i l t e s g - c l e — p o a wo k s se ,a n w p i z d m eh d i r mn e o a c ltn i i a p t e s r y t m e o tmi t o sp e e td f rc lu a i g m n m l a h s t .Hi h o d r g —re a r y r e r  ̄n e o lw r e r a sa d d n m i a r y r s d i h t o .Th t r r a sa e r p e t d t o o d r r y n y a c r a s e u e t e me h d a a n ei e- n n l t r g p c c u id b v r y a ca r y i i a o a es a e o c p e y e e y d n mi ra mme it l r e fe s f n t n r aie . s s da ey fe d a t ri u c i e l d t o z S v n n e n l t r g p c e y i o tn eib l y a d m an e a c n l s f h r e a i g i t r a o a es a e i v r s s mp r a ti r l it n i t n n ea a y i o e l g - n a i s t a s ae n t r y t m. Th r p s d c l e wo k s s e e p o o e me h d s r g a me u i g Fo ta 9 a d t o i p o r m d sn rr n 0 n C+ +
改进最小路法在配电系统可靠性评估中的应用

可 靠 性 评 估 算 法 . 分 别 考 虑 了 最 小 路 上 的 元 件 和 非
最 小 路 上 的 元 件 对 负 荷 点 可 靠 性 指 标 的 作 用 ,并 充 分 考虑 了分 支线路 、 离 开关 、 荷 开 关 、 划 检修 、 隔 负 计 备 用 电 源 等 的 影 响 。 通 过 根 据 该 算 法 编 写 的 可 靠 性
的 配 电 环 节 故 障 引 起 的 .即 配 电 系 统 对 用 户 供 电 可
靠 性 的 影 响 最 大 … 目前 国 内外 普 遍 采 用 的 配 电 网 络 可 靠 性 评 估 方
法 有 两 大 类 : 析 法 和 基 于 蒙 特 卡 罗抽 样 的概 率 模 拟 解
法 。 中 解 析 法 又 分 为 故 障 模 式 后 果 分 析 法 ( ME 其 F A) 、 最 小 路 法 、 小 割 集 法 和 故 障遍 历 算 法 等 。 最 近 又 最 出现 了将 解 析 法 和 模 拟 法 相 结 合 的混 合 法 . .
中 图分 类 号 :T 3 M7 2 文献 标 志 码 :A 文 章 编 号 :1 0 . 6 9 2 1 ) 00 2 — 3 0 49 4 ( 0 0 1 .0 00
0 引言
配 电 系 统 处 于 电 力 系 统 的 末 端 . 是 整 个 电 力 系 统 向 用 户 供 应 电 能 和 分 配 电 能 的 重 要 环 节 据 不 完 全 统 计 . 户 停 电 故 障 中 8 % 以 上 是 由 电 力 系 统 中 用 0 配 电 系 统 可 靠 性 指 标 是 定 量 评 估 配 电 系 统 可 靠 性 的 尺 度 ] 负 荷 点 的 可 靠 性 指 标 一 般 有 …: 故 。 i年 障 停 运 率 A, / ; 均 停 运 持 续 时 间 r h 次 ; 平 均 次 a平 ,/ 年 停 运 时 间 Ⅱ, / 。 ha
公路交通网络可靠度的最小路集算法

Ab ta t I s lt n f n t r rl bl y, t e ls o t - e meh d s ey f cie fr i a d sr c : n oui o ewok ei it o a i h at ru e s t to i v r ef t o bg n e v c mpe ewok T eeoe, i i p a t a rs n remeh d rs ligls o t— e nteta s ott n o lxn t r . h rfr t s rci l op ee t h e to sf ovn at ue sti rn p rai c t t o r h o n t o k a d g tte rl blyo a s o ainn t r ytm c odn epo a i t e r. ew r , n e h ei it fr n p r t ewoks s a i t t o e a c ri gt t rb bl yt o oh i h y Ke r y wo d: hg w y n t ok r l it ih a ew r ei l y;ls o t— e to b a i a true st meh d; as cain mar so it t x o i
S ONG a - h n,Z Xi n z e HANG T o CHEN Ya g a, n
( c o lo rfc a d Ta s ott n,S uh s Ja tn iest S h o fT af n r np r i i ao o twet ioo g Unv ri y,C e g u 6 0 3 ,Chn ) h nd 10 1 ia
2 求解 网络 最小 路 的方法
图是 节 点 和 弧 的 集合 ,记 为G= , l { E ,其 中 为节 点 ,E 弧或 边 。 网络 图则 是 根据 系统 的可靠 为 性框 图 ,即把表 示单 元 的每个 框用 弧表 示并 标 明方 向 度 ,因 此交 通 网 络 可靠 度 的 大 小 应 是 适 应 的。交通 管理 者可 借助 对路 网可 靠度 的分析 ,确 定 敏 感 路 段 ,优 化 管 理 员 配 置 .预 防 交 通 事 故 的发
最短路径问题和解法

最短路径问题和解法最短路径问题是计算一个图中从一个源点到目标点的最短路径问题,是图论中的重要问题之一。
该问题的解法可以划分为两种:单源最短路径问题和全源最短路径问题。
一、单源最短路径问题单源最短路径问题是指从一个源点出发,计算该源点到其他所有点的最短路径的问题。
解法有两种:Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法,每次将到源点距离最短的点加入已求出最短路径的点集。
虽然Dijkstra算法只适用于边权值均为正的带权有向图或者无向图,但是它的时间复杂度相比Bellman-Ford算法更优秀,为O(n^2)。
2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种较为通用的算法,不需要图的属性满足任何特殊要求,但是时间复杂度为O(n^3),不适用于大规模的图。
算法原理是进行n次松弛操作,查找从源点到其他点的最短路径,其中进行松弛的过程是比较消耗时间的。
二、全源最短路径问题全源最短路径问题是指求解所有点之间的最短路径问题。
解法有两种:Floyd算法和Johnson算法。
3. Floyd算法Floyd算法是一种动态规划算法,算法将所有点对之间的最短路径逐步推进,通过枚举中间点,得到更加精细的状态转移方程和最短路径。
时间复杂度为O(n^3),因此带来的计算负担较大。
4. Johnson算法Johnson算法目前是解决稠密图最短路径问题的最好算法之一。
Johnson算法先通过引入虚拟点,将原图转化为一个没有负权边的新图,再对新图使用Dijkstra算法进行求解。
该算法的时间复杂度为O(mnlogn),其中m为边的条数,n为点的个数。
综上所述,最短路径问题是图论中的重要问题之一。
对于单源最短路径问题,Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常用的解法;全源最短路径问题,Floyd算法和Johnson算法是较为常用的解法。
离散数学最短通路的算法

离散数学最短通路的算法离散数学算法之最短通路是指在一个图(Graph)中,从一个起点到另一个终点所经过的路径中,权值之和最小的那一条路径。
求解最短通路的算法在图论以及计算机科学中有着极其广泛的应用,其中最常见的有迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法)和弗洛伊德算法(Floyd 算法)。
一、迪杰斯特拉算法迪杰斯特拉算法是解决单源最短路径问题的一种贪心算法,可以分为两个部分:第一是使用贪心策略求最短路径;第二是通过松弛操作来更新与源点的距离。
1. 算法流程(1)初始化:对图进行初始化,包括将源点距离设为0,将其他所有节点距离设为无穷大。
(2)遍历节点:从源点开始,按照距离递增顺序遍历所有节点,当遍历到一个节点时,该节点的距离就能确定下来。
(3)松弛操作:选定一个节点后,对该节点的所有出边进行松弛操作,这里所谓的松弛是指判断通过该节点到达它的邻居节点能否缩短前者的距离。
(4)重复执行2~3步,直到所有节点距离确定。
2. 算法特点迪杰斯特拉算法能够高效地解决所有非负权图的单源最短路问题,时间复杂度为O(nlogn)或O(n2),其中n为节点数。
二、弗洛伊德算法弗洛伊德算法是解决任意两点间最短路径的一种动态规划算法,其核心思想是通过矩阵运算来逐步求解最短路程。
1. 算法流程(1)初始化:定义一个n*n的矩阵dist,初始化为邻接矩阵(即如果i和j之间有边相连,则dist[i][j]赋为权值,否则赋为无穷大)。
(2)更新矩阵:用三重循环遍历所有的节点i、j、k,判断dist[i][j]是否大于dist[i][k]+dist[k][j],如果是,则令dist[i][j]等于这两个值中的较小者。
(4)重复执行2~3步,直到所有节点对之间的最短路程全部确定。
2. 算法特点弗洛伊德算法能够高效地解决大多数图的任意两点间最短路径问题,时间复杂度为O(n3),其中n为节点数。
总之,迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法虽然各具特点,但都可以高效地解决不同类型的图最短路径问题,用户可以根据需要选择适合的算法进行求解。
安全系统工程课件:事故树分析(四)——行列法及最小径集的求法
2024年11月9日星期六12时27分54秒
第3页
单一击、此用处行编列辑法母求版最标小题割样集式
每一步均按照上述的原则,由上而下排 列,依次把上一层的事件代换为下一层的事 件。代换时,把“与门”连接的输入事件按 行横向排列,把“或门”连接的输入事件按 列纵向排列,这样逐层向下,直到所有逻辑 门都置换成基本事件为止。得到的全部事件 积的和,即是布尔割集,再经过布尔代数进 行化简,便得到所求的最小割集。
2024年11月9日星期六12时27分59秒
第16页
四、单判击别此割处(编径辑)母集版数标目题的样式方法
该法给每个基本事件赋值为1,直接利用 “加乘法”求割(径)集数目。但要注意,求 割集数目和径集数目,要分别在事故树和成 功树上进行。
2024年11月9日星期六12时28分0秒
第17页
四、单判击别此割处(编径辑)母集版数标目题的样式方法
2024年11月9日星期六12时27分56秒
第7页
单击二此、处最编小辑径母集版的标求题法样式
(1)求最小径集是利用它与最小割集的 对偶性,首先作出与事故树对偶的成功树。
方法:就是将原来事故树中的“或门” 换成“与门”,“与门”换成“或门”,各 类事件发生换成不发生,即将全部事件符号 加上“ ′”,变成事件补的形式,这样便可 得到与原事故树对偶的成功树。
2024年11月9日星期六12时27分59秒
第15页
四、单判击别此割处(编径辑)母集版数标目题的样式方法
若遇到很复杂的系统,往往很难根据逻 辑门的数目来判定割(径)集的数目。在求最 小割集的行列法中曾指出,与门仅增加割集 的容量(即基本事件的个数),而不增加割集 的数量,或门则增加割集的数量,而不增加 割集的容量。根据这一原理,下面介绍一种 用“加乘法”求割(径)集数目的方法。
(完整版)可靠性试题
练习一1. 设导弹的可靠度为0.85,两枚导弹在射击目标时不是互相统计独立,第一枚未击中第二枚也击不中的概率为0.2,然而第一枚击中,第二枚击中的概率不变,仍旧是0.85,试问两枚导弹至少有一枚击中的概率?解:P A ().=085P B A (|).--=02 P B A (|).=085 P B A (|).-=08 P B A (|).-=015 至少有一枚击中的概率是:P AB P AB P B A ()()()++--注意本题指的是第一枚未击中情况下,第二枚的击中概率会有变化,如果第一枚击中话,则第二枚射击无影响,所以A,B 和AB -是统计独立的,故有:P AB P A P B P AB P A P B ()()()...()()()...=⋅=⨯==⋅=⨯=--0850850722508508501275但A -和B 是统计相关的P AB P A P B A ()()(|)...---==⨯=01508012所以至少击中一枚的概率为它们之和=0.972. 试验一种产品,有98%的判断有缺陷的产品,而4%的概率将好产品认为是有缺陷的,如果对一批试验产品有3%的次品率,问一个产品归为次品而真正是次品的概率是多少? 解: D 表示产品是有缺陷的事件C 表示将产品归为有缺陷事件那么 P(D)=0.03 P(C|D)=0.98 P C D (|)_=0.04 用贝叶斯定理来计算P(D|C) P D C P D P C D P C D P D P C D P D (|)()(|)(|)()(|)()(.)(.)(.)(.)(.)(.).__=+=+=003098098003004097043练习二2.1设有一批零件共100件,其中有5件次品,现从中任取50件,问恰好有一件次品的概率是多少?解:S=“从100件中任取50件”共有多少种抽法,即)!50100(!50!10050100-=C 每一种抽法就是一个事件,即得到总的样品空间数。
MATLAB编程:最短路问题
z 则 令 l(v ) = l(u ) W (u , v ) , (v ) = u
( 3) 设 v 是 使 l(v ) 取 最 小 值 的 S
定 义 3 ( 1 ) 设 P (u ,v)是 赋 权 图 G 中 从 u 到 v 的 路 径 , 则 称 w(P)
e E ( P )
w (e) 为 路 径
P 的权.
(2 )
在赋权图 G 中,从顶点 u 到顶点 v 的具有最小权的路
P (u , v ) , 称 为 u 到 v 的 最 短 路 .
u2
u 6
6
u5
图 G 的 边 为 边 集 的 图 G 的 子 图 , 称 为 G 的 由 V 1 导 出 的 子 图 , 记 为 G[V 1 ]. (3)设 E 1 E ,且 E 1 ,以 E 1 为 边 集 ,E 1 的 端 点 集 为 顶 点 集 的 图 G 的 子 图 , 称 为 G 的 由 E 1 导 出 的 子 图 ,记 为 G[E 1 ].
返回
邻接矩阵
对 无 向 图 G , 其 邻 接 矩 阵 A ( a ij ) , 其 中 :
a ij
1 0
若 v i 与 v j 相邻 若 v i 与 v j 不相邻
v1 A= 0 1 0 1 v2 1 0 1 1 0 1 0 1
注:假设图为简单图
返回
顶点的次数
定义 (1)在无向图中,与顶点 v 关联的边的 数目(环 算两次) 称 为 v 的 次 数 , 记 为 d (v). (2)在有向图中,从顶点 v 引出的边的数目称为 v 的出度, 记 为 d + ( v), 从 顶 点 v 引 入 的 边 的 数 目 称 为 的 入 度 , 记 为 d - (v), d ( v)= d + ( v)+ d - ( v) 称 为 v 的 次 数 .
最短回路算法-概述说明以及解释
最短回路算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容应该简要介绍最短回路算法的背景和目的。
可以按照以下方式编写:最短回路算法是一种重要的图论算法,用于找到图中连接一组节点的最短回路。
在现实生活中,我们经常遇到需要找到最短回路的问题,比如优化路径规划、物流运输、电路设计等。
最短回路算法的目的是帮助我们找到连接一组节点的最短路径,以便从起点到终点经过所有节点并回到起点。
它的应用十分广泛,可以解决很多实际问题。
本文将详细介绍最短回路算法的定义和原理,以及常见的最短回路算法及其特点。
同时,还将探讨最短回路算法在不同领域的应用,包括物流规划、电子设计和通信网络等。
通过对最短回路算法的深入学习和理解,我们可以更好地解决一些实际问题,并且对未来的最短回路算法的发展趋势做出一些展望。
最后,我们将总结最短回路算法的优缺点,并得出结论。
通过本文的阅读,读者将对最短回路算法有更深入的了解,并能够将其应用于实际问题的解决中。
1.2 文章结构本文主要介绍最短回路算法及其应用领域。
文章将分为三个主要部分:引言、正文和结论。
在引言部分,我们会简要概述最短回路算法的基本概念和原理,引出本文的目的。
正文部分将深入探讨最短回路算法的定义和原理,并介绍一些常见的最短回路算法,如Bellman-Ford算法、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法等。
此外,我们还将探讨最短回路算法的应用领域,包括网络路由、物流运输和旅行销售员问题等。
最后,在结论部分,我们将总结最短回路算法的优缺点,进一步展望未来最短回路算法的发展前景,并给出明确的结论。
通过这样的结构,读者将能够系统地了解最短回路算法的基本概念和原理,以及它在不同领域中的应用。
希望本文能够为读者提供有价值的信息,并激发更多对最短回路算法研究的兴趣和思考。
1.3 目的目的部分的内容可以从以下几个方面进行撰写:1. 阐明研究最短回路算法的重要性和意义:可以介绍最短回路算法在实际生活和工作中的应用,例如物流配送中的货物最优路径规划、电路设计中的信号传输最短路径选择等。
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本科实验报告实验名称:联络矩阵求最小路集
实验日期: 2011/03/20
一、实验目的和要求
(1)掌握联络矩阵求所有最小路集的原理,加深联络矩阵乘方规则的理解。
(2)用C++在CodeBlocks上实现联络矩阵乘方并求出所有最小路集。
二、实验内容和原理
实验内容:
编写程序,从键盘输入网络系统的节点数和联络矩阵,实现求出和输出最小路集。
三、实验数据
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int judgement(string A,string B)
{//判断是否有重复的路径
if(B[0]==A[0])
{
return 0;
}
else
{
return 1;
}
}
int main()
{//输出接点为第二个节点
cout<<"Input the number of node in the system(<=10):"<<endl;
int n;
cin>>n; //n指该网络图节点的个数
string array1[10][10]; //矩阵的空间维数
cout<<"输入array1的数据:"<<endl; //N代表节点之间没有直接相连
for(int i=1;i<=n;i++)
{//输入联络矩阵
for(int j=1;j<=n;j++)
{
cin>>array1[i][j];
}
}
string road[100],T[10][10][100];//road在计算过程中记录路集;T为任一点到输出口最小路集
int s=0;
if(array1[1][2]!="N")
{
road[0]=array1[1][2];
// cout<<road[0];
// cout<<endl;
}
for(int i=1;i<=n;i++)
{
T[1][i][1]=array1[i][2];
}
int a[10][100]; //联接的个数
for(int r=1;r<=n;r++)
{
a[0][r]=1;
}
for(int y=1;y<n-1;y++)
{
for(int i=1;i<=n;i++) //row
{
int l=1;
for(int k=1;k<=n;k++) //line
{
for(int j=1;j<=a[y-1][k];j++) //
{
if(array1[i][k]!="N"&&T[y][k][j]!="N")
{
if(judgement(array1[i][k],T[y][k][j])==1)
{
T[y+1][i][l]=array1[i][k]+T[y][k][j];
l++;
}
}
}
if(l==1)
{
T[y+1][i][l]="N";
}
}
if(i==1)
{
for(int j=1;j<l;j++)
{
s++;
road[s]=T[y+1][1][j];
}
}
a[y][i]=l-1;
}
}
cout<<"The number of min road is:s="<<s+1<<endl<<endl;;
for(int p=0;p<=s;p++)
{//输出所有最小路集
cout<<road[p]<<endl;
}
return 0;
}
//输入数据如下:
/*
8
N N A N N N N E
N N N N N N N N
N N N B I N N N
N N N N N N C N
N N I N N G J N
N H N N N N N N
N D N N N N N N
N N N N F N N N*/
五、实验结果与分析。