运筹学
运筹学的基本名词解释汇总

运筹学的基本名词解释汇总运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。
它涵盖了多个子领域,包括线性规划、整数规划、动态规划、网络优化、排队论、决策分析等等。
在本篇文章中,我将深入解释其中一些基本的运筹学名词。
一、线性规划线性规划是运筹学中最常用的方法之一。
它用于解决在给定的约束条件下,如何最大化或最小化一个线性目标函数的问题。
具体来说,线性规划问题可以用如下形式表示:Maximize(或Minimize):C₁X₁ + C₂X₂ + ... + CnXnSubject to:A₁₁X₁ + A₁₂X₂ + ... + A₁nXn ≤ b₁A₂₁X₁ + A₂₂X₂ + ... + A₂nXn ≤ b₂...An₁X₁ + An₂X₂ + ... + AnnXn ≤ bnX₁, X₂, ..., Xn ≥ 0其中,C₁,C₂,...,Cn为目标函数的系数,X₁,X₂,...,Xn为决策变量,Aij为约束条件的系数,bi为约束条件的右手边。
线性规划在供应链管理、资源分配、生产计划等各个领域都有广泛的应用。
二、整数规划整数规划是线性规划的一个扩展。
在整数规划中,决策变量被限制为整数值,而不仅仅是非负实数。
这在某些情况下更符合实际问题的特点。
整数规划可以用于解决许多实际问题,例如旅行商问题、资源分配问题等。
整数规划的形式与线性规划相似,只是添加了一个约束条件:X₁, X₂, ..., Xn为整数整数规划是一个NP难问题,在实际应用中通常通过割平面法、分支定界法等方法来求解。
三、动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法。
在动态规划中,问题被分解为一系列阶段,每个阶段都有一组决策变量。
每个阶段的决策都基于之前阶段的决策结果,从而达到最优解。
动态规划可以用于解决诸如背包问题、最短路径问题等在实际问题中普遍存在的多阶段决策问题。
四、网络优化网络优化是研究在网络结构下如何优化资源分配和信息流动的方法。
运筹学简介

Operational Research
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运筹学简介
一、运筹学发展简介 二、运筹学的定义 三、运筹学在管理中的应用 四、运筹学的工作步骤 五、运筹学内容介绍
2
一、运筹学(OR)发展简介
1. 运筹学在国内
中国古代朴素的运筹学思想
田忌赛马
战国时代,齐王常与他的大将田忌赛马,双方约定每场各 出一匹马,分三场进行比赛。齐王的马有上、中、下三等, 田忌的马也有上、中、下三等,但每一等都比不上齐王同等 的马,于是田忌屡赛屡输。一日,田忌的宾客、对军事颇有 研究的孙膑给田忌出了一个主意,结果以二比一赢了齐王。 即要善于用局部的牺牲去换取全局的胜利,从而达到以弱胜强 的目的——典型的博弈问题.
Operations Research Societies, IFORS).
我国学术界1955年开始研究运筹学时,正是从《史记》中 摘取 “运筹”一词作为OR (Operations Research)的意 译,就是运用筹划、以智取胜的含义.
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2. 运筹学在国外 运筹学的产生
运筹学的早期历史可以追溯到19世纪中叶,特拉法加尔 (Trafalgar)海战和纳尔森(Nelson)秘诀。法国拿破仑统帅 大军要与英国争夺海上霸主地位。英国海军统帅、海军中将 纳尔森亲自制定了周密的战术方案。1805年10月21日,这 场海上大战爆发了。英国是纳尔森亲自统帅的地中海舰队, 由27艘战舰组成;另外一方是由费伦钮夫(Villenuve)率领 的法国-西班牙联合舰队,共有33艘战舰。在一场海战后, 法国-西班牙联合舰队以惨败告终:联合舰队司令费伦钮夫 连同12艘战舰被俘,8艘沉没,仅13艘逃走,人员伤亡 7000人。而英国战舰没有沉没,人员伤亡1663人。
运筹学

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与此同时,运筹数学有了飞快的发展,并形成了运筹的 许多分支。如数学规划(线性规划、非线性规划、整数 规划、目标规划、动态规划、随机规划等)、图论与网 络、排队论(随机服务系统理论)、存储论、对策论、 决策论、维修更新理论、搜索论、可靠性和质量管理等。
注:兰德公司是美国最重要的以军事为主的综合性战略 研究机构。它先以研究军事尖端科学技术和重大军事战 略而著称于世,继而又扩展到内外政策各方面,逐渐发 展成为一个研究政治、军事、经济科技、社会等各方面 的综合性思想库,被誉为现代智囊的“大脑集中营”、 “超级军事学院”,以及世界智囊团的开创者和代言人。 它可以说是当今美国乃至世界最负盛名的决策咨询机构。
优化员工安排,以最低成本服务客户
每年节约成本4.06亿美元,销 售额大幅增加 每年节约成本380万美元
每年节约成本1500万美元, 年收入大幅增加。 每年节约成本1300万美元
优化配置上千个国内航线航班来实现利润 每年节约成本1亿美元 最大化
线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容:
Interface上发表的部分获奖项目
应用
效果
在满足乘客需求的前提下,以最低成本进 行订票及机场工作班次安排
优化炼油程序及产品供应、配送和营销
每年节约成本600万美元 每年节约成本7000万
优化商业用户的电话销售中心选址
控制成本库存(制定最优再定购点和定购 量确保安全库存) 制定最优铁路时刻表并调整铁路日运营量
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第一定义强调以量化为基础,必然要用数学。但任何决策都 包含定量和定性两方面,而定性方面又不能简单地用数学表 示,如政治、社会等因素,只有综合多种因素的决策才是全 面的。 第二定义表明运筹学具有与多学科交叉的特点,如综合运用 经济学、心理学、物理学、化学中的一些方法。 第三定义说明,运筹学是强调最优决策,“最”是过分理想 了,在实际生活中往往用次优、满意等概念代替最优。
运筹学的定义

运筹学的定义
运筹学是一门研究决策的学科,它综合了数学、统计学、信息学、经济学、管理学等多个领域的知识和技术,旨在通过科学的方法来解决实际问题。
运筹学在现代社会中拥有广泛的应用,涉及到许多领域,如物流、交通、金融、医疗、能源等。
运筹学的主要目标在于找到最优解决方案。
例如,在物流领域,如何在有限的时间内将货物运输到目的地,同时降低运输成本;在金融领域,如何通过科学的投资策略来最大化收益,同时降低风险。
这些问题都可以通过运筹学的方法来解决。
为了实现这些目标,运筹学应用了许多技术和方法。
其中最常用的是线性规划,即在一组约束条件下最小化或最大化一个线性函数。
除此之外,运筹学还包括非线性规划、整数规划、动态规划、图论、排队论、模拟等等方法。
这些方法都有不同的应用场景,可以根据具体问题的特点选择最合适的方法。
运筹学的应用不仅限于商业领域,也可以用于解决社会问题。
例如,在医疗领域,如何最大化患者的生存率,同时降低医疗成本;在能源领域,如何通过科学的能源规划来提高能源利用效率,降低污染和排放。
这些问题都需要运筹学的方法来提供解决方案。
运筹学是一门非常实用的学科,它可以为我们提供科学的决策方法,解决实际问题。
随着科技的发展和社会的进步,运筹学的应用范围
也将更加广泛。
我们应该深入学习和应用运筹学的知识和方法,为实现更高效、更节约、更可持续的社会发展做出贡献。
__运筹学概述

第一讲 运筹学概述一、运筹学是什么?----------------------晕愁学其实,这绝对一种误解,事实上运筹学方法及应用早在中小学就比较系统地学过,并且在我们每时每刻的生活过程中都在利用。
北师大版小学语文第六册教材中就有一篇课文《田忌赛马》,在座的各位应该都不陌生。
这是战国时期运筹学思想成功应用的典型实例。
孙膑同志合理地利用当时的现有资源、条件和比赛规则,只建议田忌调换了赛马的出场顺序,就使得原来屡战屡败的战局得到了彻底的扭转,以获胜而告终。
形成了本文主题中“初战失败”、“孙膑献计”、“再赛获胜”的三部分内容。
运筹学思想体现的是,将现有资源的作用得到充分发挥,以获得最优的结果。
运筹让生活得更有条理的艺术。
谈起运筹学,是否会想到很通俗的例子——沏茶水。
沏茶,看起来是一件日常生活中再小不过的事情,却包含着运筹学的道理。
让我们来看一看,沏茶的过程可以分为烧开水、洗茶壶、放茶叶多道“工序”。
其中,烧开水所需的时间最长,洗茶壶、放茶叶的时间则较短。
善于运筹的人,应该是先将水烧上,在烧水的过程中,从从容容地把茶壶洗净,把茶叶放好。
而不善运筹的人,可能会先把茶壶洗净,把茶叶放好,才想起来水还没有烧;或者先把水烧开了,才急急忙忙去洗茶壶、放茶叶,搞得手忙脚乱。
另外还有一个例子我们外地生到上海的路线选择,虽然条条大路都能通到上海,但我们都有一个明确的目标,有些人的目标是准备用最短的时间到达,有些人的目标是用最少费用到达,这样基于不同的目标,就会选择不同的最佳路线。
这两个生活中的运筹学实例说明了运筹学应用的思想并不神秘,而现实的生活中,从沏茶、选择路线这样一件小事,到规模宏大的建设项目,都能运用运筹学的原理。
在人生大事的安排上,也同样需要下功夫好好运筹一番。
从技术是,也就是运筹学解决决策问题的工具方面,在初中的数学教材中有一个重要的内容是《线性规划》,其中比较详细地讲述了线性规划的数学表述形式和求解方法。
运筹学课件PPT课件

整数规划的解法
总结词
整数规划的解法可以分为精确解法和近似解法两大类。
详细描述
整数规划的解法可以分为两大类,一类是精确解法,另一类是近似解法。精确解法包括割平面法、分支定界法等, 这些方法可以找到整数规划的精确最优解。而近似解法包括启发式算法、元启发式算法等,这些方法可以找到整 数规划的近似最优解,但不一定能保证找到最优解。
模拟退火算法采用Metropolis准则来 判断是否接受一个较差解,即如果新 解的能量比当前解的能量低,或者新 解的能量虽然较高但接受的概率足够 小,则接受新解。
模拟退火算法的应用
01
模拟退火算法在旅行商问题中得到了广泛应用。通过模拟退火算 法,可以求解旅行商问题的最优解,即在给定一组城市和每对城 市之间的距离后,求解访问每个城市恰好一次并返回出发城市的 最短路径。
动态规划的解法
确定问题的阶段和状态
首先需要确定问题的阶段和状态,以便将问 题分解为子问题。
建立状态转移方程
根据问题的特性,建立状态转移方程,描述 状态之间的转移关系。
求解子问题
求解每个子问题,并存储其解以供将来使用。
递推求解
从最后一个阶段开始,通过递推方式向前求 解每个阶段的最优解。
动态规划的应用
线性规划的解法
单纯形法
01
单纯形法是求解线性规划问题的经典方法,通过迭代过程逐步
找到最优解。
对偶理论
02
对偶理论是线性规划的一个重要概念,它通过引入对偶问题来
简化求解过程。
分解算法
03
分解算法是将大规模线性规划问题分解为若干个小问题,分别
求解后再综合得到最优解。
线性规划的应用
生产计划
线性规划可以用于生产计划问题, 通过优化资源配置和生产流程, 提高生产效率和利润。
运筹学概述一、运筹学的定义 运筹学(Operational Research...

运筹学研究的模型主要是抽 象模型——数学模型。数学模型 的基本特点是用一些数学关系 (数学方程、逻辑关系等)来描 述被研究对象的实际关系(技术 关系、物理定律、外部环境等)。
运筹学模型的一个显著 特点是它们大部分为最优化 模型。一般来说,运筹学模 型都有一个目标函数和一系 列的约束条件,模型的目标 是在满足约束条件的前提下 使目标函数最大化或最小化。
3、系统性
运筹学用系统的观点来分析 一个组织或系统),它着眼于整 个系统而不是一个局部,通过协调 各组成部分之间的关系和利害冲突, 使整个系统达到最优状态。
4、综合性
运筹学研究是一种综合性的 研究,它涉及问题的方方面面,应 用多学科的知识,因此,要由一个 各方面的专家组成的小组来完成。
三、运筹学模型
都江堰水利工程
丁谓的皇宫修复工程 北宋年间,丁谓负责修复火毁的开 封皇宫。他的施工方案是:先将工程 皇宫前的一条大街挖成一条大沟,将 大沟与汴水相通。使用挖出的土就地 制砖,令与汴水相连形成的河道承担 繁重的运输任务;修复工程完成后, 实施大沟排水,并将原废墟物回填, 修复成原来的大街。丁谓将取材、生 产、运输及废墟物的处理用“一沟三 用”巧妙地解决了。
二、运筹学研究的特点
1、科学性 (1)它是在科学方法论的指导下通 过一系列规范化步骤进行的;
(2)它是广泛利用多种学科的科学 技术知识进行的研究。运筹学研究不 仅仅涉及数学,还要涉及经济科学、 系统科学、工程物理科学等其他学科。
2、实践性
运筹学以实际问题为分析对象, 通过鉴别问题的性质、系统的目标 以及系统内主要变量之间的关系, 利用数学方法达到对系统进行最优 化的目的。更为重要的是分析获得 的结果要能被实践检验,并被用来 指导实际系统的运行。
(名词解释)运筹学

(名词解释)运筹学
运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最佳决策的学科。
它
涉及数学、统计学和计算机科学等多个领域,旨在找到最优解决方
案以最大程度地满足特定目标或约束条件。
运筹学的应用范围非常
广泛,包括生产调度、物流管理、供应链优化、交通规划、金融风
险管理等诸多领域。
在运筹学中,常用的方法包括线性规划、整数规划、动态规划、排队论、模拟等。
线性规划用于解决线性约束条件下的最优化问题,整数规划则是在变量为整数时的最优化问题,动态规划通过分阶段
决策来解决多阶段问题,排队论则研究排队系统的性能指标,模拟
则是通过构建模型来模拟实际系统的运行情况。
运筹学的发展历史可以追溯到二战期间,当时运筹学被用于军
事决策和战争规划,随后逐渐应用于工业生产和商业管理领域。
如今,随着信息技术的发展,运筹学在大数据分析、人工智能和机器
学习等方面也得到了广泛应用。
总的来说,运筹学致力于通过科学的方法和技术手段,帮助人
们做出最佳决策,提高资源利用效率,降低成本,优化系统运行,对于提升生产效率和管理水平具有重要意义。
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(一)基本知识一、图1、图的概念:图是反应对象之间关系的一种工具。
图由点和线构成,一般称为点线图,点代表所研究的对象,线代表对象之间的关联性质。
注:在一般情况下,图中的点对应的位置如何,点与点之间连线的长短曲直,对于反映对象之间的关系,并不重要。
2、图的分类:(1)无向图:图中线不带表示关联方向的箭头,称这样的线为边,这种图叫无向图。
(2)有向图:图中线带有表示关联方向的箭头,称这样的线为弧,这样的图叫有向图。
3、图的表示:G={V,E}其中V={V1,V2,……,Vn}为点集E={e1,e2,……,en}为边集(1)点的次数(度数):与点Vi关联的边数称为点Vi的次数,记为d(Vi)(2)一些特殊的点:悬挂点:次数为1的点。
孤立点:次数为0的点。
奇点:次数为奇数的点。
偶点:次数为偶数的点。
(3)一些特殊的边相邻边:与同一顶点关联的两条边。
多重边:与共同的两个相邻点关联的边。
悬挂边:与悬挂点关联的边。
环:与同一个点关联的边4、连通图:任意两点之间可用至少一条链连接起来相通的图叫连通图。
(1)所有点的次数之和为边数的二倍:因为计算个点的次数时,每条边均用了两次。
(2)奇点的个数必为偶数:所有点的次数之和为偶数,故所有奇点的次数之和也为偶数,即奇点成对出现。
5、设G1={V1,E1},G2={V2,E2}(1)子图:若V2包含于V1,E2包含于E1,则称G2是G1的子图。
(2)部分图:若V1=V2,E1包含于E2,则G2是G1的部分图,即包含原图全部顶点的子图。
(3)零图:由许多孤立点构成的图。
(4)空图:顶点个数为0的零图,。
二、树1、概念:无圈的连通图为树v2 v3 v2 v3v1 v6 v5 v4 v1 v6 v5 v42、组成:(1)树枝:树的边称为树枝。
(2)树叶:次数为1的点称为树叶,如V1,V4。
3、树的性质:任何树必有树叶树中任意两点之间有且仅有一条链连接相通,任意去掉一条树枝该树就被分割成两个互不连通的子图。
树的任意两个顶点间添加一条边(称为连枝)就构成一条回路,仅用一条连枝构成的回路称为单连枝回路,也称为基本回路。
一个连通图可能具有很多树,这些图都是原连通图的部分图,既包括了原连通图的所有点。
连枝的集合叫原树的余树(补树),余树可能是树也可能不是树,甚至是非连通图。
4、图的部分树:若图G={V,E}的部分图T={V,E'}是树,则T称为图C的一个部分树,即为连接图G全部顶点的最少边数的部分图。
注:G是连通的充分必要条件是:G有部分树。
5、图的最小部分树:对于赋权无向连通图G,数量指标之和为最小的部分树称为图G的最小部分树。
注:若T*是图G的部分图,则T*是最小部分树的充分必要条件是:对T*外的每条边(Vi,Vj),其权Wij≥max{W(i,i1),W(i1,i2),……,Vj},其中{V1,Vi1,……,Vj}是T*内连接点Vi和Vj的唯一链。
(二)例题1、最小部分树问题例:某工厂内联结6个车间的道路网如图所示,已知每条道路的距离,求沿部分道路架设联结6个车间的电话网,使电话线总距离最小。
v2 8 v41 2 7 5 6v1 v63 6v3 3 v5方法(一)避圈法:将所有变按距离从小到大排序为:1,2,3,4,5,6,7,8。
第一步:选距离为1的边(V1,V2)。
第二步:选距离为2的边(V2,V3),并与(V1,V2)衔接。
V3,V5)与(V2,V3)V1,V3)但构成圈{V1,V2,V3,V4},因此舍弃。
第四步:选距离为5的边(V5,V4),并(V3,V5)衔接;第五步:选距离为6的边,有两边(V4,V6),其与(V5,V4)衔接,其他的边均不能选,否则构成圈应舍弃,由此得一个最小部分树,如图1;(V5,V6),其与(V5,V4)衔接,其他的边均不能选,否则也构成圈,应舍弃,由此得另一个最小部分树,见图2,这两个最小部分树的权数之和均为17。
v2 v4 v2 v41 2 5 6 1 2 5 v6v1 6v3 v5 v1 v3 v5方法(二)破圈法:在连通图中任取一圈,去掉一条距离最大的边。
第一步:选圈{V1,V2,V3,V1},去掉边{V1,V3};第二步:选圈{V2,V3,V4,V2},去掉边{V2,V4};第三步:选圈{V3,V4,V5,V3},去掉边{V3,V4};第四步:选圈{V4,V5,V6,V4},有两条边距离都最大,一条是{V5,V6},此时已经无圈,得一个最小部分树,如图1;另一条是(V4,V6),此时已经无圈,得另一最小部分树,如图2 2、最短路线问题例:已知网络如图所示,求从V1到V7的最短路径及最短距离。
v2 8 v57 2 1 2v1 3 v4 2 v71 4 4 7v3 3 v6(1)最短距离利用迭代公式T(Vj)k=Min{T(Vj)k-1, P(Vi)+dij}其中:T-临时标号,表示V1-Vj的估算最小距离;从第一步到当前所有求出的T标号中,选最优者改为P的标号。
P-永久标号,表示V1-Vj的最小距离;T(Vj)k表示第k步V1-Vj的估算最短距离;P(Vi)表示V1-Vi的最小距离;dij表示Vi-Vj的实际距离第一步:T(Vj)=∞,j=1,2,...,7,将起点改为P标号,P(V1)=0第二步:从V1可达V2,V3,修改其T标号,将(从第一步至当前步),所有已求出的所有T 标号中的最小者改为P标号.T(V2)=min{T(V2),P(V1)+d12}=min{∞,0+7}=7T(V3)=min{T(V3),P(V1)+d13}=min{∞,0+1}=1=P(V3)第三步:从V3可达V2,V4,V6,修改其T标号,将(从第一步至当前步)所有已求出的所有T标号中的最小者改为P标号。
T(V2)=min{T(V2),P(V3)+d32}=min{7,1+3}=4=P(V2)T(V4)=min{T(V4),P(V3)+d34}=min{∞,1+4}=5T(V6)=min{T(V6),P(V3)+d36}=min{∞,1+3}=4=P(V6)第四步:A).从V2可达V4,V5,修改其T标号。
T(V4)=min{T(V4),P(V2)+d24}=min{5,4+2}=5T(V5)=min{T(V5),P(V2)+d25}=min{∞,4+8}=12B).V6可达V4,V7,修改其T标号,将(从第一步至当前步)所有已求出的所有T标号中的最小者改为P标号。
T(V4)=min{T(V4),P(V6)+d64}=min{5,4+4}=5=P(V4)T(V7)=min{T(V7),P(V6)+d67}=min{∞,4+7}=11第五步:从V4可达V7,修改其T标号,将(从第一步至当前步)所有已求出的所有T标号中的最小者改为P标号。
T(V7)=min{T(V7),P(V4)+d47}=min{5,4+4}=5=P(V7)第六步:从V7可达V5,修改其T标号,直接改为P标号T(V5)=min{T(V6),P(V7)+d75}=min{12,7+2}=9=P(V5)各点Vj的P标号值P(Vj)见下图方块中的数字。
4 9v2 8 v50 7 2 1 23 2 v771 4 v4 4 75V3 3 v61 4(2)最短路径利用反向跟踪法设Vj的紧前点Vk,则P(Vj)-P(Vk)=dkj,即P(Vk)=P(Vj)-dkj.第一步:求Vn的紧前点Vk:P(Vk)=P(Vn)-dkn,得Vk=Vg第二步:求Vg的紧前点为Vk:P(Vk)=P(Vg)-dkg,得Vk=Vh重复以上步骤直至起点位置,即得最短路径。
第一步:求V7的紧前点为Vk:P(Vk)=P(V7)-dk7=7-{d47,d67}=7-{2,7}={5,0}={P(V4),P(V6)}=P(V4)第二步:求V4的紧前点为Vk:P(V4)=P(V4)-dk4=5-{d54,d24,d34,d64}5-{1,2,4,4} ={4,3,1,1} ={P(V5),P(V2), P(V3), P(V6)}=P(V3)第三步:求V3的紧前点为Vk:P(Vk)=P(V3)-dk3=1-d13=1-1=0=P(V1)故所求的最短路线为:V1→V3→V4→V7;最短距离为:Z*=1+4+2=7。
以V1为起点,可指定任意一点Vj为终点,同样,可求出V1到Vj点的最短距离和最短路径,3、网络最大流问题例:求图容量网络中从V1到V6的最大流和最小割。
v2 4 v43 3 5v1 1 1 v65 2v3 2 v51)最大流:弧容量Cij:网络的组成图所具有的确定的通过能力。
弧流量fij:实际流过弧的流量。
容量网络:标有弧容量Cij的网络。
可行流:对于给定的网络流量,满足两个条件的网络流F={fij}成为可行流。
容量约束条件:0≤fij≤Cij节点流量平衡条件:每个节点的流入总量等于流出总量。
最大流:使得从起点到收点的总流量Q达到最大的可行流F={fij}称为最大流2)最小流:割集:是连通图分为两个互不联通子图的弧的最小集合称为割集。
最小割集:容量网络的所有割集中容量最小的割集叫最小割,记为S(V*,V*) 实际可行流F的流量 Q(F)≤C(V*,V*)最大流与最小割定理:在容量网络中,实际可行流F所能达到的最大流量Q(F*)等于该容量网络最小割的容量C(V*,V*),即Q(F*)=C(V*,V*)第一步:给出初始可行流,如图v2 4,3 v43 53 1,1 3v1 3,0 v65 1,1 11 2v3 v5(1)找出回路{V2,V3,V5,V2},给该回路上各弧同一流量值1,使该回路上容量较小的弧(V2,V3)和(V5,V2)优先达到饱和。
(2)找出从V1到V6的路:{V1,V2,V4,V6},给该路上各弧同一流量值3,使该回路上容量较小的弧(V1,V2),优先达到饱和;{V1,V3,V5,V6}给该路上各弧同一流量值1,使该回路上容量较小的弧(V3,V5),优先达到饱和第二步:判断当前流是否为最大流给顶点标号找增广链:(1)对起点V1标号(0,∞)(2)从V1可达V2,V3:(V1,V2)为正向饱和弧,不入链,V2不标号;(V1,V3)为正向非饱和弧,入链,V3标(+V1,4)(3)从V3可达V2,V5:(V3,V2)为反向非零弧,入链,V2标(-V3,1);(V3,V5)为正向饱和弧,不入链,V5不标号(4)从V2可达V4,V5:(V2,V4)为正向非饱和弧,入链,V4标(+V2,1);(V2,V5)为反向非饱和弧,入链,V5标(-V2,1)(5)从V4可达V6:(V4,V6)为正向非饱和弧,入链,V6标(+V4,2)。
从而得到一条增广链:L1={V1,V3,V2,V4,V6}.从V5可达V6:(V5,V6)为正向非饱和弧,入链,V6标(+V5,1)。