数学建模模最短路
数学建模最短路问题

设链W=v0e1v1e2…eivi已选定,则从E\{e1,e2,…,ei}中选取一条与ei相邻的边ei+1,除非已无选择余地,否则不要选G\{e1,e2,…,ei}的桥。
直到(2)不能进行为止,算法终止时得到的是Euler回路。
欧拉图与Fleury算法
01
02
如果G不是连通的Euler图,则G中含有奇度顶点(但奇度顶点的个数为偶数),此时图G的一条邮递路线必定在某些街着上重复走了一次或多次,它等价于在这些边上加一条或多条重复边,使新图G' 不含奇度顶点,并且所加边的总权为最小。
01
Dijkstra Algorithm
02
Dijkstra算法所需时间与n2成正比。
最短路问题求解算法
用Dijkstra求解最短路问题
例 求从顶点u0到其余顶点的最短路。
解:先写出距离矩阵(实际应为对称矩阵)
Dijkstra算法的迭代步骤如下
u0 u1 u2 u3 u4 u5 u6 u7
1 0 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 2 2 1 8 ∞ ∞ ∞ ∞ 3 2 8 ∞ ∞ 10 ∞ 4 8 3 ∞ 10 ∞ 5 8 6 10 12 6 7 10 12 7 9 12 8 12
第11章 最短路问题
添加副标题
1 问题的提出
STEP2
STEP1
图论是离散数学的重要分支,在物理学、化学、系统控制、电力通讯、编码理论、可靠性理论、科学管理、电子计算机等各个领域都具有极其广泛的应用。
1
图论的历史可以追溯到1736年,这一年发表了图论的第一篇论文,解决了著名的哥尼斯堡(Königsberg)七桥问题。
02
1 匹配与覆盖
基本概念
定义1设若M的边互不相邻,则称M是G的一个匹配。M的边称为匹配边,E\M的边称为自由边,若(u, v)∈M,则称u(或v)是v(或u)的配偶。若顶点v与M的一条边关联,则称v是M-饱和的;否则称为M-非饱和的。若M使G中每个顶点都是M-饱和的,称M是G的完美(理想)匹配。设M是G的一个匹配,若不存在M' 使|M'|>|M|,则称M为G的最大匹配。
最短路问题(数学建模资料)

Network Optimization
/netopt
清华大学课号:40420213(本),70420133(研)
第5章 最短路问题(Shortest Path Problem)
清华大学数学科学系 谢金星 办公室:理科楼1308# (电话:62787812) Email:jxie@ /faculty/~jxie
u s 0, u min{u w }. i ij j i j
一般情况下直接求解最短路方程是相当困难的.
(5.7) (5.8)
10
最短路树(树形图)
定理5.1 对于只含正有向圈的连通有向网络,从起点s到任一顶 点 j 都存在最短路,它们构成以起点 s 为根的树形图(称为最短 路树(Tree of Shortest Paths)或最短路树形图(Shortest Path Arborescence)),最短路的长度可以由Bellman方程唯一确定.
1
最短路问题的例子和意义
S
T
许多实际问题都可以转化为最短路问题
其有效算法经常在其它网络优化问题中作为子算 法调用
2
最短路问题的例子 - 单产品、无能力限制的批量问题
例5.1 (Single-level Uncapacitated Lotsizing) 某工厂生产某种产品用以满足市场需求,且已知在时段t中的市 场需求为dt . 在某时段t, 如果开工生产, 则生产开工所需的生 产准备费为st , 单件产品的生产费为ct .在某时段t期末, 如果有 产品库存, 单件产品的库存费为ht . 假设初始库存为0, 不考虑 能力限制, 工厂应如何安排生产, 可以保证按时满足生产, 且 使总费用最小? (Wagner – Whitin,1958) 假设在时段t, 产品的生产量为xt , 期末产品的库存为It (I0 =0); 用二进制变量yt表示在时段t工厂是否进行生产准备. T T 假设费用均非负,则在最优解中 I 0 I T 0 ,即 xt d t
终稿-数学建模与数学实验-最短路问题-行遍性问题

M= 1 1 0 1 0 v2
0 0
0 1
1 1
1 0
0 1
v3 v4
对有向图G,其关联矩阵M= (mij ) ,其中:
1 mij 1
0
若vi
是e
的起点
j
若vi
是e
的终点
j
若vi与e j不关联
返回
邻接矩阵
对无向图G,其邻接矩阵 A (aij ) ,其中:
v1
e1
v2
e4
e5 e2
v4
e3
e6 v3
v5
e7
e8
v7 e9
v6
情形2 G 有2n 个奇次顶点(n 2)
Edmonds 最小对集算法:
基本思想:
先将奇次顶点配对,要求最佳配对,即点对之间距离总和 最小.再沿点对之间的最短路径添加重复边得欧拉图 G*,G*的 欧拉巡回便是原图的最佳巡回.
算法步骤:
C= v1,v2,… ,vi,,vj , vj-1,… , vi+1,vj+1, …,vn,v1 (3)对 C 重复步骤(2),直到条件不满足为止,最后得到的 C 即 为所求.
例 对以下完备图,用二边逐次修正法求较优H圈.
返回
数学建模与数学实验 最短路问题
实验目的 实验内容
1.了解最短路的算法及其应用 2.会用MATLAB软件求最短路
中.
欧拉图
定义1 设 G=(V,E)是连通无向图 (1)经过 G 的每边至少一次的闭通路称为巡回. (2)经过 G 的每边正好一次的巡回称为欧拉巡回. (3)存在欧拉巡回的图称为欧拉图. (4)经过 G 的每边正好一次的道路称为欧拉道路.
数学建模模最短路

基于最短路问题的研究及应用: Fanmeng学号:指导老师:摘要最短路问题是图论中的一大问题,对最短路的研究在数学建模和实际生活中具有很重要的实际意义,介绍最短路问题的定义及这类问题的解决办法Dijkstra算法,并且能够在水渠修建实例运用到此数学建模的方法,为我们解决这类图论问题提供了基本思路与方法。
关键字数学建模最短路问题 Dijkstra算法水渠修建。
目录第一章.研究背景 (1)第二章.理论基础 (2)2.1 定义 (2)2.2 单源最短路问题Dijkstra求解: (2)2.2.1 局限性 (2)2.2.2 Dijkstra算法求解步骤 (2)2.2.3 时间复杂度 (2)2.3 简单样例 (3)第三章.应用实例 (4)3.1 题目描述 (4)3.2 问题分析 (4)3.3符号说明 (5)3.4 模型假设 (5)3.5模型建立与求解 (5)3.5.1模型选用 (5)3.5.2模型应用及求解 (5)3.6模型评价 (5)第四章. 参考文献 (6)第五章.附录 (7)第一章.研究背景在现实生活中中,我们经常会遇到图类问题,图是一种有顶点和边组成,顶点代表对象,在示意图中我们经常使用点或者原来表示,边表示的是两个对象之间的连接关系,在示意图中,我们使用连接两点G点直接按的下端来表示。
顶点的集合是V,边的集合是E的图记为G[V,E] ,连接两点u和v的边用e(u,v)表示[1]。
最短问题是图论中的基础问题,也是解决图类问题的有效办法之一,在数学建模中会经常遇到,通常会把一个实际问题抽象成一个图,然后来进行求的接任意两点之间的最短距离。
因此掌握最短路问题具有很重要的意义。
第二章.理论基础2.1 定义最短路问题(short-path problem ):若网络中的每条边都有一个数值(长度、成本、时间等),则找出两节点,(通常是源节点和目标节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。
最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管道铺设,线路安装,厂区布局和设备更新等实际问题[2]。
数学建模实验报告第十一章最短路问题

实验名称:第十一章最短路问题一、实验内容与要求掌握Dijkstra 算法和Floyd 算法,并运用这两种算法求一些最短路径的问题。
二、实验软件MATLAB7.0三、实验内容1、在一个城市交通系统中取出一段如图所示,其入口为顶点v1,出口为顶点v8,每条弧段旁的数字表示通过该路段所需时间,每次转弯需要附加时间为3,求v1 到v8的最短时间路径。
V1 1 V2 3 V3 1 V5 6 V6V4 2 V7 4 V8程序:function y=bijiaodaxiao(f1,f2,f3,f4)v12=1;v23=3;v24=2;v35=1;v47=2;v57=2;v56=6;v68=3;v78=4;turn=3; f1=v12+v23+v35+v56+turn+v68;f2=v12+v23+v35+turn+v57+turn+v78;f3=v12+turn+v24+turn+v47+v78;f4=v12+turn+v24+v47+turn+v57+turn+v56+turn+v68;min=f1;if f2<minmin=f2;endif f3<minmin=f3;endif f4<minmin=f4;endminf1f2f3 f4V 110V 3V 59 V 6实验结果:v 1 到 v 8的最短时间路径为 15,路径为 1-2-4-7-8.2、求如图所示中每一结点到其他结点的最短路。
floy.m 中的程序:function[D,R]=floyd(a)n=size(a,1);D=afor i=1:nfor j=1:nR(i,j)=j;endendRfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)D(i,j)=D(i,k)+D(k,j); V8V2 5 V4 10 V7 6R(i,j)=R(i,k);endendendkDRend程序:>> a=[0 3 10 inf inf inf inf inf;3 0 inf 5 inf inf inf inf;10 inf 0 6 inf inf inf inf;inf 5 6 0 4 inf 10 inf ;inf inf inf 4 0 9 5 inf ;inf inf inf inf 9 0 3 4;inf inf inf 10 5 3 0 6;inf inf inf inf inf 4 6 0;];[D,R]=floyd(a)实验结果:00 00 00 00 00 00 00 00M—M—M—U 七_c _c _c ——。
数学建模案例分析第8讲最短路问题精品PPT课件

21.10.2020
图论的基本概念
一、 图 的 概 念 1.图的定义 2.顶点的次数 3.子图
二、 图 的 矩 阵 表 示 1. 关联矩阵
2. 邻接矩阵
数学建模
返回
图的定义
定义 有序三元组G=(V,E, )称为一个图,如果:
[1] V={v1, v2 ,, vn }是有限非空集,V 称为顶点集,
21.10.2020
数学建模
21.10.2020
数学建模
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 v 的入度,记为 d-(v) ,
0 0
0 1
1 1
1 0
0 1
v3 v4
对有向图G,其关联矩阵M= (mij ) ,其中:
1 mij 1
0
若vi
是e
的起点
j
若vi
是e
的终点
j
若vi与e j不关联
21.10.2020
数学建模
返回
邻接矩阵
对无向图G,其邻接矩阵 A (aij ) ,其中:
aij 10
若vi与v j相邻 若vi与v j不相邻
称为相邻的边. (4)边和它的端点称为互相关联的. (5)既没有环也没有平行边的图,称为简单图. (6)任意两顶点都相邻的简单图,称为完备图,记为 Kn,其中 n
为顶点的数目.
( 7)若 V=X Y,X Y= ,且 X 中任两顶点不相邻,Y 中任两顶
点不相邻,则称 G 为二元图;若 X 中每一顶点皆与 Y 中一切顶点 相邻,则 G 称为完备二元图,记为 Km,n,其中 m,n 分别为 X 与 Y 的顶 点数目.
数模最短路与最优问题

定义 若将图 G 的每一条边e 都对应一个实数 w (e ),则称 w (e )为边的 权,并称图 G 为赋权图. 规 定 用 记 号 和 分 别 表 示 图 的 顶 点 数 和 边 数 .
编辑ppt
12
常用术语: (1)端点相同的边称为环. (2)若一对顶点之间有两条以上的边联结,则这些边称为重边(或平行边).
(3)有边联结的两个顶点称为相邻的顶点,有一个公共端点的边 称为相邻的边.
(4)边和它的端点称为互相关联的. (5)既没有环也没有平行边的图,称为简单图. (6)任意两顶点都相邻的简单图,称为完备图,记为 Kn,其中 n
为顶点的数目.
( 7)若 V=X Y,X Y= ,且 X 中任两顶点不相邻,Y 中任两顶
1.图论问题的起源
• 18世纪东普鲁士哥尼斯堡被普列戈尔河分为四块,它 们通过七座桥相互连接,如下图.当时该城的市民热衷于 这样一个游戏:“一个散步者怎样才能从某块陆地出发, 经每座桥一次且仅一次回到出发点?”
N
A
B
S
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1
七桥问题的分析
• 七桥问题看起来不难,很多人都想试一试,但没有 人找到答案 .后来有人写信告诉了当时的著名数学家欧 拉.千百人的失败使欧拉猜想,也许那样的走法根本不可 能.1876年,他证明了自己的猜想.
编辑ppt
6
例如,在1978年,美国财政部的税务分析部门在对 卡特尔税制改革做评估的过程中,就有一个 100,000个约束以上,25,000,000个变量的问题,若 用普通的线性规划求解,预计要花7个月的时间.他 们利用网络分析的方法,将其分解成6个子问题,利 用特殊的网络计算机程序,花了大约7个小时问题 就得到了解决.
其中的元素叫图 G 的顶点. [2] E 称为边集,其中的元素叫图 G 的边.
教师培训课件:数学建模中的最短路

本课程的目标和内容
掌握最短路问题的基 本概念和求解方法。
通过实际操作和案例 分析,提高解决实际 问题的能力。
理解最短路问题在现 实生活中的应用和案 例分析。
最短路问题的数学
02
模型
图论基础
图论是研究图的结构、性质和应用的数学分支。 图由节点和边组成,节点表示事物,边表示事物之间的关系。
概念讲解
详细解释最短路的概念、 定义和特点,确保学生理 解最短路的数学基础。
互动讨论
鼓励学生提问和发表观点 ,通过讨论加深学生对最 短路问题的理解。
如何使用图论和算法解决最短路问题
图论基础
介绍图论的基本概念,如节点、 边和权重,为解决最短路问题奠
定基础。
算法讲解
详细讲解Dijkstra算法和BellmanFord算法等常用解决最短路问题的 算法,让学生掌握核心思想。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法是一种用于 查找带权图中单源最短路径的算
法。
该算法由美国数学家理查德·贝尔 曼和莱曼·福特共同提出。
Bellman-Ford算法的基本思想是 利用松弛操作来更新路径上的节 点距离,并检查是否存在负权环
。
Floyd-Warshall算法
Floyd-Warshall算法是一种用于查找 所有节点对之间的最短路径的算法。
详细描述
在城市交通路线规划中,最短路问题是一个关键问题。通过应用最短路径算法, 可以找到城市中两点之间的最短路径,从而优化交通路线的布局和设计。这有助 于提高交通效率,减少出行时间和成本,缓解城市交通拥堵问题。
物流配送路径优化
总结词
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基于最短路问题的研究及应用: Fanmeng 学号:指导老师:摘要最短路问题是图论中的一大问题,对最短路的研究在数学建模和实际生活中具有很重要的实际意义,介绍最短路问题的定义及这类问题的解决办法Dijkstra算法,并且能够在水渠修建实例运用到此数学建模的方法,为我们解决这类图论问题提供了基本思路与方法。
关键字数学建模最短路问题 Dijkstra算法水渠修建。
目录第一章.研究背景 (1)第二章.理论基础 (2)2.1 定义 (2)2.2 单源最短路问题Dijkstra求解: (2)2.2.1 局限性 (2)2.2.2 Dijkstra算法求解步骤 (2)2.2.3 时间复杂度 (2)2.3 简单样例 (3)第三章.应用实例 (4)3.1 题目描述 (4)3.2 问题分析 (4)3.3符号说明 (5)3.4 模型假设 (5)3.5模型建立与求解 (5)3.5.1模型选用 (5)3.5.2模型应用及求解 (5)3.6模型评价 (5)第四章. 参考文献 (6)第五章.附录 (7)第一章.研究背景在现实生活中中,我们经常会遇到图类问题,图是一种有顶点和边组成,顶点代表对象,在示意图中我们经常使用点或者原来表示,边表示的是两个对象之间的连接关系,在示意图中,我们使用连接两点G点直接按的下端来表示。
顶点的集合是V,边的集合是E的图记为G[V,E] ,连接两点u和v的边用e(u,v)表示[1]。
最短问题是图论中的基础问题,也是解决图类问题的有效办法之一,在数学建模中会经常遇到,通常会把一个实际问题抽象成一个图,然后来进行求的接任意两点之间的最短距离。
因此掌握最短路问题具有很重要的意义。
第二章.理论基础2.1 定义最短路问题(short-path problem ):若网络中的每条边都有一个数值(长度、成本、时间等),则找出两节点,(通常是源节点和目标节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。
最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管道铺设,线路安装,厂区布局和设备更新等实际问题[2]。
2.2 单源最短路问题Dijkstra 求解: 2.2.1 局限性Dijkstra 算法不能够处理带有负边的图,即图中任意两点之间的权值必须非负。
2.2.2 Dijkstra 算法求解步骤(1). 先给图中的点进行编号,确定起点的编号。
(2). 得到图的构成,写出写出图的矩阵0000(,)(,)(,)(,)n n n n u u u u G u u u u=(3). 根据要求求出发点S 到终点E 的最短距离,那么需要从当前没被访问过的结点集合unvist={u | u {1,2,3...}}n ∈中找到一个距离已经标记的点的集合中vist={u | u {1,2,3...}}n ∈的最短距离,得到这个顶点;(4). 利用这个顶点来松弛其它和它相连的顶点距离S 的值(5). 重复步骤(2)和(3),直到再也没有点可以用来松弛其它点,这样我们就得到了由起点S 到其它任意点的最短距离。
2.2.3 时间复杂度时间复杂度达到2()O N2.3 简单样例给出对应的结点之间的关系2第一步:进行编号,假定A 点即为起点。
第二步:得到图02151010201115151102071012003105730G = 第三步:首先从起点A 开始找到距离A 最近的点,那就是A 点了; 第四步:把A 点标记到已经用过的的集合{}vist A =用A 来更新其它点{,,,}unvist B C D E =到起点的距离得到的集合dist =2151010A B C D E表示起点到B,C,D,E 的距离分别为2,15,10,10第五步:重复上述步骤:得到{,}vist A B =,{,,}unvist C D E =,dist =021337A B C D E继续重复上述步骤,最后的到{,,,,}vist A B C D E =,unvist =∅,得到的dist =021336A B C D E,即最短路求解完毕。
第三章.应用实例3.1 题目描述农村的孩子应该都会听到大人们经常谈论这样的问题-------修建水渠。
在我们北方采用深井灌溉,所以说修建水渠更加普遍,因为一般都是水渠直接引流到田地旁边。
经常一些土地需要开发,在这个过程中,我们需要能够将在某一个地点的水源引流到新建的田地里面,这个过程很麻烦,有时候大家很激动的去引流,结果最后修建的水渠并不能满足要求,往往浪费了大量的物力人力和财力,所以现在我们要设计一定的数学模型来帮助农民来规划一下,如何修建的水渠最优,并且给出修建的路径。
通常是通过步长来估计两个点之间的长度,我们通常可以这样理解,每两步可以认为是1米。
给出的点之间的关系描述关系为(其他因素先可以不用考虑):这只是部分数据。
3.2 问题分析问题是让我们来规划一下水渠该如何来修建的问题,并且已经知道了出水口所在的位置,并且简单的知道了一些点之间的距离,让我们帮农民找到一条最优的水渠来完成引流工作。
既然给出的是关于长度的问题,那么长度一定是很重要的标记量了,那么我们只需要找到一条从总出水到某一块地的修建的距离最短即可。
3.3符号说明3.4 模型假设假设其余条件不会影响水渠修建,比如土壤硬度假设水渠宽度不会对水流量造成影响即水渠的流量会满足要求3.5模型建立与求解3.5.1模型选用最短路模型最短路模型解决的就是图论中任意两点之间的最短路问题。
3.5.2模型应用及求解我们的指标是(X,Y) = min(x,y) | x∈∈{{,....},{,,...}}L A B y A B首先对数据进行抽取,得到我们所需要的数值,并把它存储到矩阵G这应该是一个9*9的矩阵,其次我们可以按照最短路的模型使用Dijkstra算法来进行求解,得到的值便是S到任一点的最短距离值,最后按照路径还原的思想还原修建的路径即可。
3.6模型评价最短路模型的是行能够较好的解决单源最短路径问题,可以较好的模拟出路径修建,得到的一定是最短的路径,能够达到预期要求的效果,得到的最终结果如附录里“3. 应用实例结果输出”所示第四章. 参考文献[1]. 中庚著,《数学建模方法与应用》,高等教育[2]. baike.baidu./view/838916.htm[3].[美] Frank R.Giordano著《数学建模》(原书第五版)[4].晓妍著《基于最短路的设备更新问题的数学建模》教育学院学报(自然科学版) 第22卷第四期 2013年12月[5].启帆、边馥萍著,《数学模型》,大学第五章.附录1.应用实例矩阵011120030040050060010234257312010611121314131001001234G2004610001020304030021111005060604005122205002334500713330602301260031444060341202.应用实例C++程序#include <iostream>#include <cstring>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <vector>using namespace std;const double INF = 0xFFFFFFF;const int MAX_N = 10005;//表示最大有顶点10005个;int n,m;//表示有n个结点;给出了m条边double G[MAX_N][MAX_N];//用邻接矩阵来从这个图double dist[MAX_N];//表示起点到当前点的最短距离bool vist[MAX_N];int prev[MAX_N];vector <int> getpath(int t){ // 路径还原可变长数组类型vector<int> path;for(; t !=-1; t = prev[t]){path.push_back(t);}reverse(path.begin(),path.end());return path;}void Dijkstra(int s){//求得最短路径dist[s]= 0;while(true){int v =-1;double mx = INF;for(int i = 1; i <= n; i++){//挑选出未被标记集合最短的点if(!vist[i]&& mx > dist[i]){mx = dist[i];v = i;}}if(v ==-1){break;}vist[v]=true;for(int i = 1; i <= n; i++){ //用当前的到的值来松弛其他不在标记的集合中的值if(!vist[i]&& dist[i]> dist[v]+G[v][i]){ dist[i]= dist[v]+G[v][i];prev[i]= v;}}}}void init(){ //初始化值for(int i = 1; i <= n; i++){for(int j = 1; j <= n; j++){G[i][j]= INF;G[i][i]= 0;}dist[i]= INF;vist[i]=false;prev[i]=-1;}}int main(){freopen("data.in","r",stdin);//默认数据读入用data.in freopen("data.out","w",stdout);//输出默认到data.out cin >> n;init();for(int i = 1; i <= n; i++){for(int j = 1; j <= n; j++){cin >> G[i][j];}}Dijkstra(1);for(int i = 1; i <= n; i++){printf("出水口到目标点%d 的最短距离= %.0f\n",i,dist[i]);vector<int> q = getpath(i);printf("目标点 %d 的路径为\n",i);printf("%d",q[0]);for(int i = 1; i <(int)q.size(); i++){printf("-> %d ",q[i]);}printf("\n");}return 0;}3.应用实例结果输出出水口到目标点 1 的最短距离 = 0目标点 1 的路径为1出水口到目标点 2 的最短距离 = 1目标点 2 的路径为1-> 2出水口到目标点 3 的最短距离 = 1目标点 3 的路径为1-> 3出水口到目标点 4 的最短距离 = 1目标点 4 的路径为1-> 4出水口到目标点 5 的最短距离 = 5目标点 5 的路径为1-> 2 -> 5出水口到目标点 6 的最短距离 = 2目标点 6 的路径为1-> 4 -> 6出水口到目标点 7 的最短距离 = 3目标点 7 的路径为1-> 4 -> 7出水口到目标点 8 的最短距离 = 4目标点 8 的路径为1-> 4 -> 8出水口到目标点 9 的最短距离 = 4目标点 9 的路径为1-> 2 -> 9。