网络传输与最大流量算法.刘凌飞
最大流的概念

最大流的概念最大流(Maximum Flow)是指在一个有向图中,给每条边一个容量限制,然后寻找一条从源点到汇点的路径,使得路径上的每条边的流量都不超过其容量限制的最大值。
最大流问题是网络流理论中的一种经典问题,具有广泛的应用领域,如网络优化、流量分配、资源调度等。
最大流问题可以用图论中的图来进行模型表示,其中图中的节点表示流经的位置,边表示流量通路,每条边还有一个容量值,表示该边所能承载的最大流量。
图中通常包括一个源点(Source)和一个汇点(Sink),各个节点与源点和汇点之间的连接关系构成了一个流量网络。
每个节点上的流量是指通过该节点的流量总和,而边上的流量是指该边上的实际流量。
最大流问题的求解可以采用不同的算法,其中最常见的是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。
下面将对这两种算法进行详细介绍。
1. Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是最大流问题的经典算法,它的思想是不断寻找增广路径,并通过增加该路径上各边的流量来增加整个流量网络的流量。
算法的基本步骤如下:(1) 初始化流量网络的流量为0。
(2) 通过任意的路径查找算法(如深度优先搜索)找到一条从源点到汇点的增广路径。
(3) 在该增广路径上增加流量的值为该路径上残余容量的最小值。
(4) 更新整个流量网络中各边的残余容量和反向边的流量。
(5) 重复步骤2至4,直到无法找到增广路径为止。
2. Edmonds-Karp算法Edmonds-Karp算法是Ford-Fulkerson算法的一种改进,它通过使用广度优先搜索来寻找增广路径,使得算法的时间复杂度优于Ford-Fulkerson算法。
算法的具体步骤如下:(1) 初始化流量网络的流量为0。
(2) 通过广度优先搜索查找一条从源点到汇点的最短增广路径。
(3) 在该增广路径上增加流量的值为该路径上残余容量的最小值。
(4) 更新整个流量网络中各边的残余容量和反向边的流量。
比流量的计算公式

比流量的计算公式
网络流量是指在网络中传输的数据量,通常用比特(bit)或字节(byte)来表示。
计算网络流量的公式是:带宽(单位时间内能传输的数据量)乘以在线时间。
网络带宽是指网络的传输速率,通常用Mbps(兆比特每秒)来衡量。
在线时间指设备或网络在一段时间内的运行时间,通常用小时或天数来表示。
例如,一个企业在一天内使用了100Mbps的带宽,设备在线时间为12小时。
那么该企业在这一天的网络流量为:
100 Mbps × 12 hours = 1,440,000 Mb
将这个数字转换成字节,可以使用以下公式:
1,440,000 Mb × 1,000,000 bits/Mb ÷ 8 bits/byte = 180,000,000 bytes
这意味着该企业在这一天内传输了180,000,000个字节的数据。
如果将这个数字转换成更易于理解的单位,可以使用以下公式:
180,000,000 bytes ÷ 1,024 bytes/kilobyte ÷ 1,024 kilobytes/megabyte = 171.7 MB
因此,该企业在这一天内传输了约171.7MB的数据。
需要注意的是,计算网络流量时还应考虑到网络传输中的数据包重传、网络丢包等因素。
此外,不同类型的数据传输也会对网络流量产生不同的影响。
例如,视频流媒体会占用更多的网络带宽和流量,而文本传输则占用较少的带宽和流量。
计算网络流量的公式是带宽乘以在线时间。
了解网络流量的计算方法可以帮助企业或个人更好地控制网络使用和优化网络性能。
网络流——求网络最大流

4 1 4 8
4 2 2 6
7
9
(1,4) V2 (0,+∞) V1
(2,4) V4 (4,4) V6
(1,8)
V3
V5 (2,1)
4 1 4 8
4 2 2 6
7
9
(-4,2) V2 (0,+∞) V1 4 4
(3,2) V4 4
(4,2) V6
(1,8)
V3
V5 (3,2)
4 1 4 8
4 2 2 6
7
9
(5,2) V2 (0,+∞) V1 2 4 4 V4 6
(5,2) V6
2
(1,6)
V3
V5 (3,2)
4 1 4 8
4 2 2 6
7
9
V2 (0,+∞) V1 4 4
4
V4
6 V6 2
2 2
(1,4)
V3
V5
存储结构
const maxn=100; type nodetype=record{可改进路顶点类型 可改进路顶点类型} 可改进路顶点类型 l,p:integer;{标号、检查标志 标号、 标号 检查标志} end; arctype=record{网顶点类型 网顶点类型} 网顶点类型 c,f:integer;{容量、流量 容量、 容量 流量} end; gtype=array[0..maxn,0..maxn] of arctype; ltype=array[0..maxn] of nodetype; var lt:ltype; g:gtype; n,s,t:integer;{顶点数、源点、汇点 顶点数、 顶点数 源点、汇点} f:text;
增广后的F
最大流算法在网络优化中的应用

最大流算法在网络优化中的应用最大流算法是一种常用的图论算法,用于解决网络中流量分配的问题。
它在许多领域中都有广泛的应用,尤其在网络优化中发挥着重要的作用。
本文将介绍最大流算法的原理和几个具体应用案例。
一、最大流算法原理最大流算法的核心思想是通过构建一个有向图来描述网络流量的传递。
在图中,节点代表网络中的顶点或交叉点,边表示两个节点之间的连接。
每条边上都有一个容量,表示该边能够传递的最大流量。
最大流算法通过从源节点(Source)向汇节点(Sink)不断推送流量,并更新路径上的容量,直到不能再推送为止。
这样,最终的结果就是源节点向汇节点的最大流量。
二、最大流算法的应用1. 网络流量优化在计算机网络中,最大流算法被广泛应用于网络流量的优化问题。
通过最大流算法,可以确定从源节点到汇节点的最大可用带宽,从而实现网络资源的合理分配和利用。
在网络拓扑结构复杂的大型系统中,最大流算法能够帮助我们优化网络性能,提高数据传输效率。
2. 电力网络调度在电力系统中,最大流算法可以用来解决电力网络调度问题。
通过最大流算法,可以确定发电站到用户之间的最大功率传输,从而实现电力的高效分配。
在电力系统的规划和管理中,最大流算法能够帮助我们确保电力供需平衡,提高电网的可靠性和稳定性。
3. 交通网络优化最大流算法还可以用于交通网络的优化。
通过最大流算法,可以确定交通网络中各路段的最大通过能力,从而实现交通流量的合理调度。
在城市交通规划和管理中,最大流算法能够帮助我们减少交通拥堵,提高交通效率,优化交通资源的利用。
4. 供应链管理在供应链管理中,最大流算法可以用来优化物流路径和资源分配。
通过最大流算法,可以确定供应链中各个节点之间的最大货物流量,从而实现供应链的高效运作。
在供应链的规划和执行中,最大流算法能够帮助我们减少成本,提高服务水平,实现资源的最优配置。
三、总结最大流算法在网络优化中具有广泛的应用。
通过构建有向图模型,最大流算法能够帮助我们解决网络中的流量分配问题,实现资源的最优配置和利用。
最大流PPT课件

未标号,则给v j
(i,
一个标号
(
j)
min{x ji ,
(i)})
.
2.3 如果t已被标号,转3,否则转2.1.
.
12
Ford-Fulkerson算法
3. 根据得到的增广路上各顶点标号来增加流 量,抹去s外所有顶点标号,转2. 4. 此时当前流是最大流,且把所有标号点集 记为 S,则(S, S) 就是最小割.
0,f,vvi i
s s,
t
v jV
v jV
f,vi t
• 目标: max f xs*j x*jt
j
j
.
3
• 最大流问题的线性规划模型:
max f
s.t. xij f , vi t
vj
vj
xij x ji 0, vi s,t
.
5
3,1 s
2,2
3,2 s
2,2
v1 2,1 1,0
v3 2,2 v1 2,2
1,0 v3 2,2
v2 3,2
1,1
t
2,1 v4 v2
3,2
1,0
t
2,2 v4
.
6
• 一个弧割 (S, S) 若满足s S,t S ,则称为(s,t) 割,其
容量定义为C(S, S) cij . viS v jS
• 标号过程中,增加先标号先检查的原则.
.
16
• 整数假设 • 实数包含有理数和无理数. • 有理数就是分数,扩大若干倍可以变成整
数. • 而对于无理数,Ford和Fulkerson[1962]证
明了算法会收敛到一个不是最大流的流值. • 现实中流量是不会出现无理数的.
求解网络最大流问题的标号算法

( )如果终点 得到标号 , 3 则标号结束。
Se2寻找增广链 。 t p
如果 同时存在几个始点或者几个 终点 , 通过增加 虚 () 2 网络是流有方 向的容量网络 ; ( ) 网络 中每 条弧 都有 一个权 , 表示允 许 网 3在 它
拟 节点使得 网络 只有一个起点和一个终点 ;
一
种新的求解网络最大 流问题 的方法 , 每个顶 点进 对
行标号 , 顶点有几个 入弧 , 即有几 个标号 , 每次在选 择
・
14・ 1
计算机技 术与发展
第 2 卷 1
路径时先选取只有一个标 号 的路 径 , 当所 有单标 号 的 路径走完时 , 再按照弧容量较 大 , 且最短 的路径选择增
Ab t a t I p o i e e wa -lb l g a g r h t o v ewo k f w. ey v Re slb ld a d v re a e s me n mb ri r s r c :t r vd s a n w y a e i o t m o s l e n t r o Ev r e x i a e n e tx h t a u e a c n l i l e s h n s gae. o s l a r d s Ch o et e wa t a a r d . tre e wa h a n y ag a e。 h s t ewa t a a i g r ac c p c t n h re i y h th s a g a e Afe v r y yt a h s o l r d c o e h t y h th sb g e r a a iy a d s o tr
O 引 言
在现实生活 中 , 在着 大量 的“ ” 问题 , 存 流 的 计算 机技术和 网络技术 的迅速发展使得 网络最大流 问题在
网络流问题及其求解方法

网络流问题及其求解方法网络流问题是指在一个有向图中,给定网络的容量限制,找到从源点到汇点的最大流量。
这个问题在实际生活中有着广泛的应用,比如在运输、通信、电力等领域。
本文将介绍网络流问题以及几种常见的求解方法。
1. 网络流问题的定义网络流问题可以用有向图来表示。
图中的每条边具有一个容量,表示该边能够通过的最大流量。
同时,图中有一个源点,表示流量的起点,以及一个汇点,表示流量的终点。
问题的目标是找到从源点到汇点的最大流量。
2. 求解方法一:最短增广路径算法最短增广路径算法是一种基于广度优先搜索的方法。
算法的思想是在图中不断寻找增广路径,即从源点到汇点且每条边的流量都满足容量限制的路径。
然后通过增加路径上的流量来更新网络的流量,并继续寻找下一个增广路径。
直到找不到增广路径为止,即可得到最大流量。
3. 求解方法二:最大流-最小割定理最大流-最小割定理是网络流问题的一个重要性质。
该定理指出,网络的最大流量等于它的最小割。
最小割是指将网络分成两个部分,一部分包含源点,另一部分包含汇点,并且割边的总容量最小。
根据该定理,可以通过寻找最小割来求解网络流问题。
4. 求解方法三:Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是一种经典的求解网络流问题的方法。
该算法通过不断寻找增广路径来更新网络的流量,直到无法再找到增广路径为止。
算法的关键在于如何选择增广路径,一种常见的选择策略是使用深度优先搜索。
Ford-Fulkerson算法的时间复杂度与最大流的大小有关,一般情况下为O(fE),其中f为最大流量,E为图中边的数量。
总结:网络流问题是一个重要的优化问题,在实际应用中具有广泛的应用。
本文介绍了网络流问题的定义以及几种常见的求解方法,包括最短增广路径算法、最大流-最小割定理和Ford-Fulkerson算法。
这些算法都可以有效地求解网络流问题,并在实践中得到广泛应用。
通过研究网络流问题及其求解方法,可以为实际问题的建模和解决提供有力的工具。
最大流算法

问题1:奶牛的新年晚会
奶牛们要举办一次别开生面的新年晚会。每头奶牛会做 一些不同样式的食品(单位是盘)。到时候他们会把自己最 拿手的不超过k样食品各做一盘带到晚会,和其他奶牛一起 分享。但考虑到食品太多会浪费掉,他们给每种食品的总盘 数都规定了一个不一定相同的上限值。这让他们很伤脑筋, 究竟应该怎样做,才能让晚会上食品的总盘数尽量的多呢? 例如:有4头奶牛,每头奶牛最多可以带3盘食品。一 共有5种食品,它们的数量上限是2、2、2、2、3。奶牛1会 做食品1…4,奶牛2会做食品2…5,奶牛3会做食品1、2、4, 奶牛4会做食品1…3。那么最多可以带9盘食品到晚会上。 即奶牛1做食品2…4,奶牛2做食品3…5,奶奶3做食品1、2, 奶牛4做食品1。这样,4种食品各有2、2、2、2、1盘。
网络流初步
◆ 最大流算法
◆ 最小费用最大流
◆ 最大流最小割定理
网络流之一
最大流算法
实例:
有一自来水管道输送系统,起点是S,目标是T, 途中经过的管道都有一个最大的容量。
4 7 4 1S 6 2 4 6 3 3
4
t
2
8 5
• 问题:问从S到T的最大水流量是多少?
4 7 1S 6
3 2
3 4 4
2 2-1=1
3
4
2
5
2
4
3
2 1
1
6
2 1
2
4
5
2 1
4、一条增广路径:
13 5
d=min{6-1,4-2} =2
2 2-1=1
3
4
2 2 1
5
增加流量: 2
Sum=5+2=7
2
4
3
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Fij : 0 2.
3. while true do 4. begin //移去所有标记 5. for i:=0 ton do 6. begin 7. predecessor (v i) : null 8. val( vi ):=null 9. end // 标记 a 10. predecessor(a):=—— 11. val(a):=∞ //U 是未考查的有标记的顶点 12. U:={a} //继续,直到 z 被标记 13. while val(z)=null do 14. begin 15. if U =фthen//流量是最大的 16. return(F) 17. 在 U 中选择 v 18. U:=U-{v} 19. Δ:=val(v) 20. for val(w)=null 的每条边(v,w)do 21. if Fvw<Cvw then
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安庆师范学院 2011 届数学与计算科学学院学生论文
其中 V 是该图的顶点集,E 是有向边(即弧)集,C 是弧上的容量.此外顶点集中包括一个起点 和一个终点.网络上的流就是由起点流向终点的可行流,这是定义在网络上的非负函数,它一 方面受到容量的限制,另一方面除去起点和终点以外,在所有中途点要求保持流入量和流出 量是平衡的.如果把下图看作一个公路网,顶点 v1…v6 表示 6 座城镇,每条边上的权数表示 两城镇间的公路长度.现在要问 :若从起点 v1 将物资运送到终点 v6 去 ,应选择那条路线才 能使总运输距离最短 这样一类问题称为最短路问题 . 如果把上图看作一个输油管道网 , v1 表示发送点,v6 表示接收点,其他点表示中转站 ,各边的权数表示该段管道的最大输送 量.现在要问怎样安排输油线路才能使从 v1 到 v6 的总运输量为最大.这样的问题称为最大流 问题. 最大流理论是由福特和富尔克森于 1956 年创立的 ,他们指出最大流的流值等于最小 割(截集)的容量这个重要的事实,并根据这一原理设计了用标号法求最大流的方法,后来又 有人加以改进,使得求解最大流的方法更加丰富和完善 .最大流问题的研究密切了图论和运 筹学,特别是与线性规划的联系,开辟了图论应用的新途径. 目前网络流的理论和应用在不 断发展,出现了具有增益的流、多终端流、多商品流以及网络流的分解与合成等新课题.网络 流的应用已遍及通讯、运输、电力、工程规划、任务分派、设更新以及计算机辅助设计等众 多领域. 现在想将一些物资从 S 运抵 T,必须经过一些中转站.连接中转站的是公路,每条公路都 有最大运载量.每条弧代表一条公路,弧上的数表示该公路的最大运载量.最多能将多少货物 从 S 运抵 T?这是一个典型的网络流模型.为了解答此题,我们先了解网络流的有关定义和概 念.若有向图 G=(V,E)满足下列条件: (1)、有且仅有一个顶点 S,它的入度为零,即 d-(S) = 0,这个顶点 S 便称为源点, 或称为发点. (2)、有且仅有一个顶点 T,它的出度为零,即 d+(T) = 0,这个顶点 T 便称为汇点, 或称为收点. (3)、每一条弧都有非负数,叫做该边的容量.边( vi , v j )的容量用 cij 表示.则称之为网 络流图,记为 G = (V, E, C)① 2.3.1.可行流 对于网络流图 G,每一条弧(i,j)都给定一个非负数 f ij ,这一组数满足下列三条件时称为 这网络的可行流,用 f 表示它. (1)、每一条弧(i,j)有 f ij ≤ cij . (2)、除源点 S 和汇点 T 以外的所有的点 vi ,恒有:该等式说明中间点 vi 的流量守 恒,输入与输出量相等. (3)、对于源点 S 和汇点 T 有②这里 V(f)表示该可行流 f 的流量. 2.3.2.可改进路 给定一个可行流 f=.若 f ij = cij ,称 vi , v j 为饱和弧;否则称 vi , v j 为非饱和弧. 若 f ij = 0,称 vi , v j 为零流弧;否则称 vi , v j 为非零流弧.定义一条道路 P,起点是 S、 终点是 T.把 P 上所有与 P 方向一致的弧定义为正向弧,正向弧的全体记为 P+;把 P 上所有与 P 方向相悖的弧定义为反向弧,反向弧的全体记为 P-. 给定一个可行流 f,P 是 从 S 到 T 的一条道路,如果满足:那么就称 P 是 f 的一条可改进路.(有些书上又称:可增广
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22. begin 23. predecessor(w):=v 24. val(w):=min{Δ,Cvw-Fvw} 25. U:=U∪{w} 26. end 27. for val(w)=null 的每条边(w,v)do 28. if Fvw>0 then 29. begin 30. predecessor(w):=v 31. val(w):=min{△,<Fvw} 32. U:=U∪{w} 33. end 34. End //求出从 a 到 z 的通路,修改其上的流量 35. w0:=z 36. k:=0 37. while w k a do bgin 38. w k 1: k:=k+1 predecessor (w k) 39. End 40. P : wk , wk 1,..., w1, w 0 41. △:=val(z) 42. for i=1 to k do 43. begin 44. e : w i , w i 1 45. if e 在 P 中一至定向 then 46. Fe:=Fe+△ 47. else 48. Fe:=Fe-△ 49. end 50. end end max-flow 2.3.研究网络上的一类最优化问题 . 1955 年 , T.E. 哈里斯在研究铁路最大通量时首先提出在一个给定的网络上寻求两点间最 大运输量的问题.1956 年,L.R. 福特和 D.R. 富尔克森等人给出了解决这类问题的算法,从 而建立了网络流理论.所谓网络或容量网络指的是一个连通的赋权有向图 D= (V、E、C) ,
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vi 1 v1
a= v0 一致定向的 路径 P
vn =z vi 1 vi vn 1
非一致定向的
在某些含有一致定向边和非一至定向边的从源到汇的通路上也有可能是增加流量.设 P 是从 a 到 z 的一条通路,并设 X 是 P 中的一个顶点,它既不是 a,也不是 z. a a a a . ... ... ... ... c1 c1 c1 c1 x x x x c2 c2 c2 c2 ... ... ... ... z z z z (a) (b) (c) (d)
关键词
网络传输 光纤 网络流图
最大流量算法
1.网络传输
1.1. 网络传输的发展史 随着 1946 年世界上第一台电子计算机问世后的十多年时间内,由于价格很昂贵,电脑数 量极少.早期所谓的计算机网络主要是为了解决之一矛盾而产生的, 其形式是将一台计算机经 过通信线路与若干终端直接连接, 我们也可以把这种方式看做为最简单的局域网的雏形.计算 机网络的发展先后经历了远程终端连接.计算机网络阶段(局域网).计算机网络互联阶段(广 域网.Interent).信息高速公路(高速.多业务.大数据量)四个发展阶段.
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轨)之所以称作“可改进”,是因为可改进路上弧的流量通过一定的规则修改,可以令整个 流量放大. 2.3.3.割切 要解决网络最大流问题,必须先学习割切的概念和有关知识.G = (V, E, C)是已知的网 络流图,设 U 是 V 的一个子集,W = V\U,满足 S U,T W.即 U、W 把 V 分成两个不相交的集合, 且源点和汇点分属不同的集合.对于弧尾在 U, 弧头在 W 的弧所构成的集合称之为割切, 用 (U, W)表示.把割切(U,W)中所有弧的容量之和叫做此割切的容量,记为 C(U,W) 定理:对于已知的网络流图,设任意一可行流为 f,任意一割切为(U, W),必有:V(f) ≤ C(U, W).通俗简明的讲:“最大流小于等于最小割”.这是“流理论”里最基础最重要的 定理.整个“流”的理论系统都是在这个定理上建立起来的,必须特别重视.解决网络最大流 问题的算法很多, Dinic 是其中比较快的算法之一, 虽然传说中 ISAP 是最快的, 但是用 Dinic 求解 USACO 的 4.2.1 已经足够了 USACO 上提供的网编流算法思想是,找一个增广路径,然后 增广流量,直到没有增广路径为止.这是有两个问题:什么是增广路径?什么叫增广流量?增 广路径:就是从源点到终点的一条路径增广流量:首先找到增广路径上的最小流 x,然后对增 广路径上的每条边, 减去 x, 并反向增加 x 如: 源点 1, 终点 8.1->3 流为 20, 3->5 流为 10, 5->8 流为 30,则最小流为 10,1->3 变为 20-10,3->5 变为 10-10,5->8 变为 30-10,3->1 的流量 增加 10,5->3 的流量增加 10,8->5 的流量增加 10 算法流程为 maxflow = 0 while 有增广路径 maxflow += 最小流 沿增广路径 增广流量 增广流量很简单,就是简单地修改图的边的,因此,主要的问题就是如何找增广路径. 最简单的办法是直接 DFS,在 USACO 上可以过 6 个测试点,如果改用邻接表存储图的边,则可 以过 7 个测试点,如果在增广流量的时候把流量为 0 的路径从邻接表中去除,就可以过 8 个 测试点.要想过下面的 4 个测试点,就要优化了.瓶颈在 DFS 上,当然就要用 BFS 优化,但是 BFS 的空间复杂度太高,因此采用 BFS 和 DFS 结合的方法,先用 BFS 对每个点标号,然后根据 标号进行 DFS.如何标号:将源点 S 标为 0,S 的邻接点标为 1,S 的邻接点的未标号的邻接点 标为 2,...用 BFS 实现这个很简单如何根据标号进行 DFS:只有比该接点的标号多 1 的邻接 点,才递归 DFS,否则跳过. 附上程安庆师范学院 2011 届数学与计算科学学院学生论文