运筹学第7章 最大流问题(精简)
运筹学第7章 最大流问题(精简)

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)
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

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
运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题摘要:一、运筹学最大流问题的基本概念二、最大流问题的求解方法三、最大流问题例题详解四、总结与展望正文:一、运筹学最大流问题的基本概念运筹学最大流问题是一种在网络中寻找最大流量的问题。
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cji(cji 0),称为边(vi,vj) 的容量。
最大流问题的目标是找到从源点到汇点的最大流量。
二、最大流问题的求解方法求解最大流问题的方法主要有两种:一种是基于图论的方法,如Ford-Fulkerson 算法;另一种是基于线性规划的方法,如Maximum Flow Problem with Linear Programming。
1.Ford-Fulkerson 算法Ford-Fulkerson 算法是一种基于图论的贪心算法,用于求解最大流问题。
它通过不断寻找增广链并扩充流量来逐步改进解,直至找不到增广链为止。
算法步骤如下:(1) 初始化流量为零;(2) 对于所有中间点i,找到所有出边(i,j) 中容量最大的边,将流量沿该边增加到最大容量;(3) 重复步骤(2),直至找不到增广链;(4) 得到的流量即为最大流量。
2.Maximum Flow Problem with Linear ProgrammingMaximum Flow Problem with Linear Programming 是一种基于线性规划的方法,用于求解最大流问题。
它将最大流问题转化为线性规划问题,并采用线性规划求解器求解。
具体步骤如下:(1) 将有向图G 转换为网络;(2) 设定变量:设置容量变量cji 和流量变量fij;(3) 建立目标函数:目标是求解最大流量,即求max {∑fij};(4) 建立约束条件:流量平衡约束、容量约束和流量非负约束;(5) 采用线性规划求解器求解线性规划问题,得到最大流量。
运筹学_最大流问题(精选)共15页文档

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
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运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题摘要:1.运筹学最大流问题简介2.最大流问题的基本概念和方法3.最大流问题的求解步骤4.最大流问题在实际应用中的案例分享5.总结与展望正文:【提纲1:运筹学最大流问题简介】运筹学最大流问题是一种求解网络中最大流量的问题。
在有向图中,有一个发点(源)和一个收点(汇),其他点称为中间点。
给定每条边的容量,我们需要找到一条从发点到收点的路径,使得这条路径上的流量最大。
最大流问题在物流、交通、通信等领域具有广泛的应用。
【提纲2:最大流问题的基本概念和方法】在最大流问题中,我们需要了解以下几个基本概念:1.流量:表示在一条边上流动的单位数量。
2.容量:表示一条边能承受的最大流量。
3.增广链:从发点到收点的路径,路径上的每条边都有剩余容量。
求解最大流问题的基本方法是:1.初始化:将所有边的流量设为0。
2.寻找增广链:在图中寻找一条从发点到收点的路径,使得路径上的每条边都有剩余容量。
3.更新流量:将找到的增广链上的流量增加,同时更新路径上其他边的剩余容量。
4.重复步骤2和3,直到无法再找到增广链。
【提纲3:最大流问题的求解步骤】以下是求解最大流问题的具体步骤:1.构建网络图:根据题目给出的条件,构建有向图。
2.初始化:将所有边的流量设为0,记录发点和收点。
3.寻找增广链:使用深度优先搜索或广度优先搜索等算法,在图中寻找一条从发点到收点的路径。
4.更新流量:找到增广链后,将路径上的流量增加,同时更新路径上其他边的剩余容量。
5.重复步骤3和4,直到无法再找到增广链。
6.输出结果:最大流即为所有增广链上的流量之和。
【提纲4:最大流问题在实际应用中的案例分享】最大流问题在实际应用中具有广泛的价值,例如:1.物流配送:通过最大流问题优化配送路线,降低物流成本。
2.交通规划:通过最大流问题优化交通网络,提高出行效率。
3.通信网络:通过最大流问题优化网络资源分配,提高通信质量。
【提纲5:总结与展望】运筹学最大流问题是一种重要的优化问题,其在实际应用中具有广泛的价值。
运筹学最大流问题

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
割
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

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]:
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成都 成都 重庆 武汉 上海 西安 郑州 沈阳 昆明 广州
重庆 10
武汉 5 5
上海 15 10
西安 8 6
郑州
沈阳
昆明 12 15
广州 10
北京 30 25
15 8 6
8 14 8 18 10 6 10
8 8 2
用图来描述就是
6
郑
6
重
西
10 8
成
5 12
25 15
昆
8
8 15 10 14
8
30 15 5
v1 vs v3
v2
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
x1 1
1 1 1 1 1 1
y1 y2 y3 y4 y5 1 1 1 1
vs
1
1
x2 1 x3 x4 x5
vs
最大匹配为(省略了最后一步的标号过程):
x1 x2 x3 x4 x5 y1 y2 y3 y4 y5
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
v2 (3,3) vs (5,1) v1 (2,2) v3 (4,3) (1,1) v4 (5,3) (3,0) (2,1)
(1,1)
vt
在图中给出的可行 流的基础上, 流的基础上,求vs 的最大流。 到vt的最大流。
(3,3) v2 (4,3) (1,0) v4 (5,3) vt
最大流问题
基本概念
v2 3 vs 5 v1 2 v3 1 1 3 2 4 v4 5 vt
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)。
得增广链,标号结束, 得增广链,标号结束, 进入调整过程
无增广链,标号结束, 无增广链,标号结束,得 最大流。同时得最小割。 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
[vs, 4] (4, 0) [v2, 4]
v2
(4, 0)
v4
(5, 2) (1, 0) [∆, ∞] vs (5, 2) (1, 0) (3, 2)
vs
(2, 0)
[v4, 3]
v5
[vs, 3]
v1
(2, 2)
v3
(4, 0)
[-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:
[vs, 1]
v2
(4, 3)
[v2, 1]
v4
(5, 5) (4, 3) (1, 0) [∆, ∞] vs (5, 2) (1, 0) (3, 2)
v2 3 vs 5 v1 2 v3 1 1 3 2 4 v4 5 vt
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 v2 4,1 v4 vs和收点vt的一条链, 3,1 5,2 1,0 我们规定链的方向是 vs 3,1 1,0 vt 从vs到vt,则链上的 2,1 5,2 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。武京 上来自1010 2广
8
10 6
8
沈
18
发点v 成都 收点v 北京 成都, 北京。 发点 s =成都,收点 t =北京。前面已订购机票情况表中的数字即是 各边上的容量(允许通过的最大旅客量), ),当各边上的实际客流量为 各边上的容量(允许通过的最大旅客量),当各边上的实际客流量为 零时略去不写,以零流作为初始可行流。 零时略去不写,以零流作为初始可行流。
利用标号法(经5次迭代)可以得到从成都发送旅 客到北京的最大流量如图所示
0 重 10 0 6 12 成 5 武 10 12 6 0 广 0 10 0 沈 30 上 8 18 京 0 昆 西 0 2 10 10 10 10 8 6 郑
W ( f* ) =10+6+12+30+12+10+5 = 85
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。 割
v2 3 vs 5 v1 2 v3 1 1 3 2 4 v4 5 vt
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。
对最大流问题有下列定理: 定理1 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。 不超过其任一割集的容量。 定理2 最大流-最小割定理) 定理2(最大流-最小割定理)任一容 割定理 量网络中,最大流的流量等于最小割 量网络中,最大流的流量等于最小割集 的 割 量。 是最大流, 推论1 可行流f 是最大流 推论 可行流 *={fij*}是最大流,当且 仅当G中不存在关于 的增广链。 中不存在关于f 仅当 中不存在关于 *的增广链。
(-v1,1)
v2
(v2,1)
v4 (5,3) (1,1) (3,0) v3
(∆,+∞)
vs
(3,3)
(4,3)
(v3,1) (∆,+∞)
vt vs (5,2)
(1,1) v1
(1,0) v1
(3,0) (2,2) v3
(5,1) (2,2)
(2,1)
(2,2)
(vs,4)
(-v2,1)
(vs,3)
求最大流的标号法
标号法思想是:先找一个可行流。 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 标号过程得到 对于一个可行流,经过标号过程得到 从发点v 到收点v 的增广链;经过调整 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 过程沿增广链增加可行流的流量, 沿增广链增加可行流的流量 新的可行流。重复这一过程, 新的可行流。重复这一过程,直到可 行流无增广链,得到最大流。 行流无增广链,得到最大流。
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。
vs [v , 1]
5
(2, 0)
v5 v1
[vs, 3] (2, 2)
v3
(4, 0)
[v3, 1]
[-v4, 1]
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: v2
(4, 4) (1, 0) [-, ∞] vs (5, 2) (1, 0) (3, 1) (2, 1)
(4, 4)
v4
(5, 5)
vs
v5 v1
[vs, 3] (2, 2)
v3
(4, 1)
如图所示最小割集的容量(即当前可行流的流量), 就是最大流的流量。注:用该方法可以同时得到最小 割集,即图中连结已标号的点与未标号的点的边集。
具有实际背景的例子
• 国庆大假期间旅游非常火爆,机票早已订购 国庆大假期间旅游非常火爆, 一空。成都一家旅行社由于信誉好、服务好, 一空。成都一家旅行社由于信誉好、服务好, 所策划的国庆首都游的行情看好, 所策划的国庆首都游的行情看好,要求参加 的游客众多, 的游客众多,游客甚至不惜多花机票钱辗转 取道它地也愿参加此游。 取道它地也愿参加此游。旅行社只好紧急电 传他在全国各地的办事处要求协助解决此问 很快, 题。很快,各办事处将其已订购机票的情况 传到了总社。根据此资料,总社要作出计划, 传到了总社。根据此资料,总社要作出计划, 最多能将多少游客从成都送往北京以及如何 取道转机。 取道转机。下面是各办事处已订购机票的详 细情况表: 细情况表:
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 vs 5,2 1,0 v1 1,0 3,1 2,1 2,2 v3 4,1 v4 5,2 vt