图与网络模型及方法学习心得
图与网络的运筹学实验报告

图与网络的运筹学实验报告图与网络的运筹学实验报告引言:图与网络是运筹学中的重要概念,它们在各个领域中都有广泛的应用。
本实验旨在通过实际案例,探讨图与网络在运筹学中的应用,并通过运筹学方法对问题进行求解和优化。
一、图与网络的基本概念1.1 图的定义与表示图是由节点和边组成的数学模型,它可以用来描述各种实际问题。
图可以用邻接矩阵或邻接表等方式进行表示。
1.2 网络的定义与分类网络是图的一种特殊形式,它的边具有权重或容量等属性。
根据边的属性不同,网络可以分为最短路径网络、最小生成树网络、最大流网络等。
二、图与网络在运筹学中的应用2.1 最短路径问题最短路径问题是图与网络中的经典问题之一。
通过运筹学方法,可以求解两点之间的最短路径,并找到最优解。
2.2 最小生成树问题最小生成树问题是在图中找到一棵包含所有节点的树,并使得树的边权重之和最小。
通过运筹学方法,可以有效地解决最小生成树问题。
2.3 最大流问题最大流问题是在网络中找到从源节点到汇节点的最大流量。
通过运筹学方法,可以确定网络中的最大流,并进行优化。
三、实际案例分析3.1 交通网络优化以城市交通网络为例,通过建立图模型,可以对交通流量进行优化调度,减少交通拥堵和能源消耗。
3.2 物流配送优化以物流配送为例,通过建立网络模型,可以优化货物运输路径,减少运输成本和时间。
3.3 电力网络优化以电力网络为例,通过建立图模型,可以优化电力输送路径,提高电网的稳定性和可靠性。
四、运筹学方法的求解4.1 最短路径求解算法常用的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法,它们可以高效地求解最短路径问题。
4.2 最小生成树求解算法常用的最小生成树算法有Prim算法和Kruskal算法,它们可以高效地求解最小生成树问题。
4.3 最大流求解算法常用的最大流算法有Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法,它们可以高效地求解最大流问题。
数学建模方法之图与网络模型

最小生成树问题就是指在一个赋权的连通的无向图G中找出一个生成 树,并使得这个生成树的所有边的权数之和为最小。
(a)
图11-12
(b)
(c)
11
§3 最小生成树问题
一、求解最小生成树的破圈算法 算法的步骤: 1、在给定的赋权的连通图上任找一个圈。 2、在所找的圈中去掉一个权数最大的边(如果有两条或两条
1.给出点V1以标号(0,s) 2.找出已标号的点的集合I,没标号的点的集合J以及弧的集合
{(vi , v j ) | vi I , v j J}
3. 如果上述弧的集合是空集,则计算结束。如果vt已标号(lt,kt),则 vs 到vt的距离为lt,而从 vs到vt的最短路径,则可以从kt 反向追踪到起点 vs 而得到。如果vt 未标号,则可以断言不存在从 vs到vt的有向路。如果 上述的弧的集合不是空集,则转下一步。
e2
(v(v3) 李(v4)
周(v5)
图11-2
e5 吴(v6) 陈(v7)
3
如果我们把上面例子中的“相互认识”关系改为“认识”
的关系,那么只用两点之间的联线就很难刻画他们之间的关
系了,这是我们引入一个带箭头的联线,称为弧。图11-3就
是一个反映这七人“认识”关系的图。相互认识用两条反向
的弧表示。
a1 a2
(v2)钱
a7
a8
(赵v1)
a14 a15 a3
(v4) 李
a4
a9
(v3)孙
a5
a6
a12
a11
(v5) 周
a10
(v6)吴 a13
图与网络模型的算法及其应用

图与网络模型的算法及其应用摘 要 本文介绍了图论的基本方法和几个基本的网络优化问题的算法,并且介绍了几个基本的网络优化问题的算法在解决实际问题中的应用. 关键字 图与网络 算法 应用 1 前言在现实生活中,我们会遇到很多复杂的问题,我们希望用一种巧妙的办法去简化它,优化它和解决它,图就是一个有效的工具.把实际问题化为图后,我们能清楚地观察到整个局面,方便我们进行具体分析.所以研究和总结图的应用算法是件有意义且必要的事情.图论的问题基本上有两大类,一是存在性问题,一是最优化问题.图论是一种较为直接明了的算法,此外图论涵盖的范围很广,内容也很丰富, 单就学术方面而言, 已有很大的发展空间和研究价值.在日常生活中, 我们经常可以找到与图论息息相关的内容, 利用图论我们可以更有效地解决问题. 2 图论基本概念 2.1 图的定义有序三元组),,(W E N G =称为一个图, 其中:(1)) N , ,N ,(N N n 21 =是有穷非空集, 称为顶点集,其元素叫做图的顶点;(2)E 称为边集, 其元素叫做图的边;(3)W 是从边集E 到顶点集N 的有序或者无序对集合的影射, 称为关联函数.2.2 图的分类在图G 中, 与N 中的有序偶) N ,(N j i 对应的边e 称为图的有向边(或弧), 而与N 中顶点的无序偶对应的边e 称为图形的无向边, 每一条边都是无向边的图, 叫做无向图, 记为) E (N, G =;每一条边都是有向边的图叫做有向图, 记为) E (N, D =; 既有无向边又有有向边的图叫做混合图.2.3 子图设),(E N G =是一个图,并设),(E N G =和E E ⊆',如果对中任意的一条边},{j i ij n n e =,都有N n i '∈和N n j '∈,则称),(E N G ''='是的一个子图.若NN =',则称G '为G 的支撑子图. 2.4 权如果图G 中任意一条边) N ,(N j i 上都附有一个数ij W ,则称这样的图G 为赋权图,ij W 称为边) N ,(N j i 上的权.3 最小树问题最小树是网络优化中一个重要概念,它在交通网、电力网、电话网、管道网等设计中均有广泛的应用. 3.1 定义定义1 一个连通且无回路的图叫做树.定义2 给定图G 和G 的一个支撑子图T ,若T 是一个树,则称T 为G 的一个支撑数.定义3 给定网络),,(W E N G =,设),(E N T '=为的一个支撑数,令∑'∈=E e e W T W )()(则称)(T W 为T 的权.G 中最小的支撑树称为G 的最小树.3.2 求最小树的算法3.21 求最小树的Kruskal 算法Kruskal 算法是1956年首次提出的球最小树的算法,其基本思路是从G 的m 条边中选取1-n 条权尽量小的边,并且使得不构成回路,从而构成一个最小树.具体算法:第1步 把图的边按权的大小有小到大的排列起来,即将图的边排序为ma a a ,,,21 ,使得)()()(21m a W a W a W ≤≤≤ ,置1,0,==∅=j i S .第2步 若1-==n i S ,则停止.这时T S G =][即为所求;否则转向第3步. 第3步 若}]{[i a S G ⋃不够成回路,则置,1:},{,11+=⋃==++i i e S S a e i j i1:+=j j 转向第2步.3.22 求最小树的prim 算法设置两个集合P 和Q ,其中P 用于存放G 的最小生成树中的顶点,集合Q 存放G 的最小生成树中的边.令集合P 的初值为}{1v P = (假设构造最小生成树时,从顶点1v 出发),集合Q 的初值为∅=Q .prim 算法的思想是,从所有P V v P p -∈∈,的边中,选取具有最小权值的边pv ,将顶点v 加入集合P 中,将边pv 加入集合Q 中,如此不断重复,直到V P = 时,最小生成树构造完毕,这时集合Q 中包含了最小生成树的所有边. prim 算法如下:第1步 ∅==Q v P },{1第2步 如果V P ≠则),,min(P V v P p w pv pv -∈∈=,}{v P P +=,}{pv Q Q +=. 3.23 求最小树的Dijkstra 算法Dijkstra 算法的基本思路是从图的个独立割集中的每一个都选取一条权最小的边,从而构成一个最小树,具体算法为:第1步 置},,3,2{},1{.,1n S R T w u j j ==∅==第2步 取ik j k w u u ==}min{,置}{\},{},{k S S k R R e T T ik =⋃=⋃= 第3步 若∅=S ,则停止;否则,置S j w u u kj j j ∈=},,min{,返回第2步 3.24 求最小树的管梅谷算法第1步 令赋权图0N G =,在0N 中取一圈,去掉这个圈中全最大的一条边,得一子图1N ;第2步 在1N 中取一圈,去掉这个圈中全最大的一条边,得一子图2N ; 第3步 在2N 中取一圈,去掉这个圈中全最大的一条边,得一子图3N ; 第4步 如此继续下去,直到剩下的子图不含圈,所得到的子图就是所要求的最小树.3.3 最小生成树的应用在现实社会中可以看到,在交通网,通信网,电路网,通风网等建设中,都涉及到如何建造一个网络,使得任意两个地点可达且建造费用最小,也就是求这个网络中最小生成树的问题.例1 假设要建造连接8个城镇的通信网络,每条线路的造价如图所示,设计一个总造价最小的通信网络.图1分析 设计总造价最小的通信网络即找出以上赋权图的最小树. 解 用Kruskal 算法求解: 把边按权的递增顺序排列).8(),7(),7(),6(),6(),5(),4(),4(),4(),3(),3(),3(),2(),2(),2(),1(),1(2911712131411516107863154a a a a a a a a a a a a a a a a a取.,,,,,,57166105643315241a e a e a e a e a e a e a e =======则721,,,e e e 构成的生成树就是一棵最小树(图2),它的权值是16.图2 用管梅谷算法求解:在图中取回路421a a a ,去掉2a ,得一子图1N ;在1N 中取回路3541a a a a ,去掉1a ,得一子图2N ; 在2N 中取回路8139a a a ,去掉9a ,得一子图3N ; 在3N 中取回路12103a a a ,去掉12a ,得一子图4N ; 在4N 中取回路171614a a a ,去掉17a ,得一子图5N ; 在5N 中取回路111385a a a a ,去掉13a ,得一子图6N ; 在6N 中取回路615161154a a a a a a ,去掉11a ,得一子图7N ;图3在7N 中取回路1576a a a ,去掉7a ,得一子图8N ;在8N 中取回路864a a a ,去掉8a ,得一子图9N ;在9N 中取回路101416156453a a a a a a a a ,去掉14a ,得一子图10N (图3). 总结:赋权图的最小树不是唯一的,在上题中,如果取,,,3315241a e a e a e ===14716610584,,,a e a e a e a e ====,可以得到另一棵最小树(图4)图4 4 最短通路问题在各种网络的铺设,网络的输送,路线的安排中,常常会涉及到确定一条最短路的问题,最短通路问题有非常广泛的背景和应用,它是图论中的一个重要问题.4.1 定义在最短路问题中,给出的是一有向加权图),(E V G =,在其上定义的加权函数R E W →: 为从边到实型权值的映射.路径),,,(10k v v v P =的权是指其组成边的所有权值之和:∑=-=ki i i v vw P w 11),()(定义u到v 间最短路径的权为⎩⎨⎧∞→=的通路到如果不存在由的通路到如果存在由)(v u v u v u p w v u }:)(min{,δ从节点u 到v 间最短路径定义为权),()(v u P w δ=的任何路径.定理 设是),,(W A N G =一个弧权为正值的有向网络,则在G 中,任意一条最短有向路的长都大于它的真子有向路的长. 4.2 求最短路的算法4.21 求最短路的Dijkstra 算法Dijkstra 算法仅适用于弧权为正值的有向网络中球员最短有向路.具体算法如下:第1步 (开始)置},,3,2{},1{,,,3,2,,011n T P n j w u u j j =====. 第2步 (指出永久标号)在T 中寻找一点k ,使得}{lim j Tj k u u ∈=,置},{},{k T T k P P -=⋃=若∅=T ,终止;否则,进行第3步.第3步 (修改临时标号)对T 中每一点j ,置},min{kj k j j w u u u +=,然后返回第一步. 4.22 求最短路的位势法正整数权网络),,(W A V G =中,},,,{)(21n v v v G V =为G 的顶点集,)}(,|{)(G V v v a G A j i ij ∈=为G的弧集,}),(|{+∈∈=N w G A a w W ij ij ij 为G 的权集.最短路的位势法具体算法如下:第1步 对所有)(G V v i ∈,置0=i p ,得到势}{i p p =,并置},{1v S =S G V T -=)(.第2步 对T v j ∈∀,若)(S v w p p i ij i j ∈∃=-,则)(j v S S +=,}{j v T T -=,记0i j =λ.第3步 若S v n ∈,则用反向追踪法的得到从1v 到n v 的最短路,结束;否则,对T v i ∈,置1+=i i p p ,返回第2步.4.3 最短路的应用4.31 旅游线路中的最短路问题例2:公园路径系统见图5,其中S 为入口,T 为出口,A 、B 、C 、D 、E 为5 个景点.现求如何能使观光旅游车从入口S 到出口T 所经过的距离最短.图5这是一个很典型的最短路问题.本文将该问题用破圈法来解.破圈法本来是一种从给定的图中产生最小部分树的方法.方法如下:从网络图N 中任取一回路,去掉这个回路权数最大的一条边,剩得一子网络图N1.在N1中再任取一回路,去掉回路中权数最大的一条边,此时又剩得网络图N2,如此继续下去,一直到剩下的子图中不再含回路为止,该子图就是N 的最小树.本文将破圈法算法改进用于有向图中的最短路问题.破圈原则:有向图的圈是由两条共起点、共终点的路围成.破圈时,去掉较长一条路的最后一条弧(未必是该圈或该路上的最长弧).假如两条路相等,任取一条路,去掉其最后一条弧.该法基于最短路的重要特征:如果最短路在第K 站通过点Pk ,则由点Pk 出发到达终点的这条路线,对于从点Pk 出发到达终点的所有可能选择的不同路线来说,必定也是最短路.破圈时,去掉较长路的最后一条弧,等于是给由点Pk 出发到达终点所有非最短路挂上“此路不通”的牌子.按照前边所述破圈法来解最短路问题的步骤,去边的过程如下图6-11所示.图6 图7图图8 图9图10 图11(A )图11(B )由图可知,从入口S 到出口T 的最短路径为L1:S →A →B →D →T 或L2:S →A →B →E →D →T 最短距离为:L1:2+2+4+5=13;L2:2+2+3+1+5=13. 4.32 运输中的最短路问题例3 给定一个运输网络(如图12),两点之间连线上的数字表示两点间的75134411224T BECDAS7513441224T B EC DA S 751341224TB E CD A S75134224TBE C DA S5134224T B E C DAS 534224T B E CDAS 153224T B E C D A S距离,求从V1到Vv 的运输线路,使总距离最短.图12 解:(1)给起始点1V 标号为),0(S .(2)},,,,,,,,,{},{987654321v u V V V V V V V V V V J V I ==,边的集合为]},[],,[],,[],,{[51413121V V V V V V V V . 330440131113121112=+=+==+=+=c c S c c S2},,,min{2203301515141312151115141114===+=+==+=+=S S S S S c c S c c S给边],[51V V 中未标号的点5V 标以)1,2( (3)},,,,,,,,{},,{987643251v u V V V V V V V V V J V V I == 边的集合为]},[],,[],,[],,[],,[],,{[857565413121V V V V V V V V V V V V3},,,,,min{312752972581413585756141312581558571557561556=====+=+==+=+==+=+=S S S S S S S S S c c S c c S c c S给边],[31V V 中未标号的点3V 标以)1,3(,],[41V V 中未标号的点4V 标以)1,3(,],[85V V 中未标号的点8V标以)5,3(.(4)},,,,,{},,,,,{976285431v u V V V V V V J V V V V V I ==,边的集合为]},[],,[],,[],,[],,[],,[],,[],,{[898657464736321u V V V V V V V V V V V V V V V V4},,,,,,,,min{963413118374310737438912889575647463736128188891889471447461446371337361336====+=+==+=+==+=+==+=+==+=+==+=+=S S S S S S S S S S S c c S c c S c c S c c S c c S c c S u u u给边],[21V V 中未标号的点2V 标以)1,4(,给边],[98V V 中未标号的点9V 标以)8,4( (5)},,,{},,,,,,,{769854321v u V V V V J V V V V V V V I ==, 边的集合为]},[],,[],,[],,{[987565v u V V V V V V V V .7},,,min{14104579857569199===+=+=S S S S S c c S v u v v给边],[75V V 中未标号的点7V 标以)5,7(.(6)},,{},,,,,,,,{698754321v u V V V J V V V V V V V V I ==, 边的集合为]},[],,[],,[],,{[98765v u u V V V V V V V V7},,,min{1410412578569875691997177====+=+==+=+=u v u u v v u u S S S S S S c c S c c S给边],[65V V 中未标号的点6V 标以)5,9(,边],[8u V V 中未标号的点u V 标以),(89(7)}{},,,,,,,,,{987654321v u V J V V V V V V V V V V I ==,, 边的集合为]},[],,{[9v u v V V V V14),min(1569991===+=+=v uv v uv u uv S S S c c S给边],[9v V V 中未标号的点v V 标以)9,14(.综上,可从标号中找到最短路及距离:v V V V V V →→→→9851,此最短路的长度为14.4.33 设备更新中的最短路问题例4 某企业使用一台设备, 每年年初,企业都要作出决定, 如果继续使用旧的,要付维修费;若购买一台新设备,要付购买费.试制定一个5 年更新计划,使总支出最少.已知设备在每年年初的购买费分别为11,11,12,13.使用不同时间设备所需的维修费分别为5,6,8,11,18.建立最短路模型( 图13, 图14):设i b 表示设备在第i 年年初的购买费, ic 表示设备使用i 年后的维修费,},,,,,{654321v v v v v v V =,点i v 表示第i 年年初购进一台新设备,虚设一个点6v 表示第5年年底.}61|{≤<≤=j i v v E j i .∑-=+=ij k k i j i c b v v F 1)( 求1v 到6v 的最短路问题.图13由实际问题可知,设备使用三年后应当更新,因此删除图1 中1v 到5v ,1v 到6v ,2v 到6v 的连线;又设备使用一年后就更新则不划算,因此再删除该图中21v v , 32v v ,43v v ,54v v ,65v v 五条连线后得到.图14从上图中容易得到1v 到6v 只有两条路:654321v v v v v v 和654321v v v v v v ,而这两条v6v 6路都是1v 到6v 的最短路. 5 最大流问题 5.1 定义与定理给定一个有向网络),,(C A N G =,其中ij c 表示弧A j i ∈),(的容量,并设G 有一个发点s 和一个收点t ),(N t s ∈.令=ij x 通过弧()j i ,的流量,显然有ij ij c x ≤≤0(1)另为,流)(ij x x =要遵守点守恒规律,即∑∑⎪⎩⎪⎨⎧=-≠=+=-jjjiij ti v t s i s i v x x ,0(2)它表示除点s 和t 以外,对每个点i ,流入i 的流量等于流出i 的流量,而发点s 和t 收点分别具有值为v 的出流和入流,满足(1)和(2)的流称为可行流.设P 是G 中从s 到t 的无向路, P 的一个弧()j i ,称为前向弧,如果它的方向是从s 到t ;否则称为后向弧.如果对的每个前向弧()j i ,有ij ij c x <;而P 对的每个后向弧()j i ,有0>ij x ,路P 称为是一个关于给定流)(ij x x =的增广路.增广路定理 一个可行流是最大流当且仅当不存在关于它的从s 到t 的增广路.最大流最小割定理 一个流-),(t s 的最大值等于割-),(t s 的最小容量. 5.2最大流算法本文所介绍的最大流的算法,它是Ford 和Fulkerson 首先给出的.基本思路是从任意一个可行流出发,找一条从s 到t 的增广路,并在这条增广路上增加流值,于是便得到一个新的可行流,然后在这新的可行流的基础上再找一条从s 到t 的增广路,在增加流值,继续这个过程,一直到找不到从s 到t 的增广路为止,这时,现行的流便为最大流,具体算法如下:第1步 (开始)令)(ij x x =是任意整数可行流,可能是零流,给s 一个永久标号),(∞-. 第2步 (找增广路)(2.1)如果所有标号点都以被检查,转到第4步.(2.2)找到一个标号但未检查的点i ,并作如下检查,对每一个弧),(j i ,如果ij ij c x <,且j 未标号,则j 给一个标号))(,(j i δ+,其中)}(,min{)(i x c j ij ij δδ-=,对每个弧),(i j ,如果0>ji x ,且j 未标号,则给j 一个标号))(,(j i δ-,其中)}(,min{)(i x j ji δδ=(2.3)如果t 已被标号,转到第3步;否则转到(2.1). 第3步 (增广) 有点开始,使用指标标号构造一个增广路(在点的指标标号表示在路中倒数第二个点,在倒数第二个点的指标标号表示倒数第三个点,等等),指标标号的正负则表示通过增加还是减少弧流量来增大流值.抹去点以外的所有标号,转到第2步.第4步 (构造最小割)这是现行流是最大的,若把所有标号点的集合记为S ,所有未标号点的集合记为T ,便得到最小容量割),(T S ,计算完成.5.3 最大流的应用网络最大流问题是网络的另一个基本问题.许多系统包含了流量问题.例如交通系统有车流量,金融系统有现金流,控制系统有信息流等.许多流问题主要是确定这类系统网络所能承受的最大流量以及如何达到这个最大流量.例5 如图15是连结某产品产地s v 和销地t v 的交通图.弧),(j i v v 表示从i v 到jv 的运输线,弧旁的数字表示这条运输线的最大通过能力ij c ,括号内的数字表示该弧上的实际流ij f .现要求制定一个运输方案,使从s v 运到t v 的产品数量最多.图15解 对图7-20中各顶点进行标号. 首先给s v 标),0(+∞,即∞=)(s v l 检查s v :在弧),(2v v s 上,因为22s s c f <,又有8}513,min{}),(min{)(222=-∞=-=s s s f c v l v l ,所以给2v 标)8,(+s v ;在弧上),(3v v s ,因为33s s c f <,又有6}39,min{}),(min{)(333=-∞=-=s s s f c v l v l ,所以给3v 标)6,(+s v .检查2v :在弧上),(52v v ,因为2525c f <,又有2}35,8min{}),(min{)(252525=-=-=f c v l v l ,所以给5v 标)2,(2+v ;在弧上),(42v v ,因为2424c f <,又有3}36,8min{}),(min{)(242424=-=-=f c v l v l ,所以给4v 标)3,(2+v ;4(2)10(1)4(1)5(0)5(2)9(3)4(1)6(2)6(3)9(5)5(3)13(5)v 6v tv 2v 5v 4v 3v s在弧),(23v v 上,因为0132>=f ,又有1}1,8min{}),(min{)(3223===f v l v l ,所以给3v 标)1,(2-v .因为前面已给3v 标过号)6,(+s v ,这里又给3v 标)1,(2-v ,它们分别表示两条不同的路线,这里不存在修改标号的问题(与最短路不同).因为我们的目标是尽快找出一条从s v 到t v 的增广链,即尽快使终点t v 获得标号,所以不必在中途过多停留.也就是说在对已标号点i v 进行检查时,每次只检查一个相邻点j v (不论前向弧或后向弧均可),再给标号即可,而不必检查所有与i v 相邻的点.事实上,其余的相邻点也不会漏掉,因为以后还要通过检查这些点来找出新的增广链.以下我们就按这种思路进行.检查:5v在弧),(5t v v 上,因为t t c f 55<,又有2}59,2min{}),(min{)(555=-=-=t t t f c v l v l .所以给t v 标)2,(2-v .至此,终点t v 已获得标号,于是找出一条s v 从到t v 的增广链.再由标号的第一部分用反向追踪法找出路线,即},,,{521t s v v v v =μ(见图15-1).进行调整:这时的调整量2)(==t v l Q ,调整结果如图15-1所示.图15-1对这个新的可行流再进入标号过程,寻找新增广链.开始给s v 标),0(+∞,检查s v ,给2v 标)6,(+s v . 检查2v :在弧),(52v v 上,因为2525c f =(见图15-1),故该弧已饱和,标号无法进行下去.在弧),(42v v 上,因为2424c f <,又有3}36,6min{}),(min{)(242424=-=-=f c v l v l所以给4v 标)3,(2+v , 检查4v :在弧),(54v v 上,因为4545c f <,又有3}25,3min{}),(min{)(454555=-=-=f c v l v l所以给5v 标)2,(5+v , 检查5v :在弧),(5t v v 上,因为t t c f 55<,又有v t (v 5+,2)v 5(v 2+,2)v 2(v s +,8)v s (0,∞)9(7)5(5)13(7)v tv 2v 5v s2}79,3min{}),(min{)(555=-=-=t t t f c v l v l ,所以给t v 标)2,(5+v .于是又得到一条增广链},,,,{5422t s v v v v v =μ (见图15-2)图15-2进行调整: 这时2)(==t v l Q .调整结果如图15-2所示.再重新标号求新的增广链.开始给s v 标),0(+∞,检查s v ,给2v 标)4,(+s v .检查2v ,给4v 标)1,(2+v ,检查4v ,给5v 标)1,(4+v ,检查5v ,因),(5t v v 已是饱和弧(见图15-3).标号无法进行.但在弧),(4t v v 上,t t c f 44<.又有1}24,1min{}),(min{)(444=-=-=t t t f c v l v l ,所以给t v 标)1,(4+v .于是又得到一条增广链:},,,{423t s v v v v =μ.再进行调整(见图15-3).图15-3再重新进行标号求新的增广链:开始给s v 标),0(+∞,检查s v ,给2v 标)3,(+s v . 检查2v :这时弧),(),,(4252v v v v 均已饱和.而在弧),(23v v 上,因0132>=f ,又有1}1,3min{}),(min{)(3223===f v l v l 所以给3v 标)1,(2-v ,表明弧),(23v v 为后向弧.检查3v ,给4v 标)1,(3+v .检查4v ,给t v 标)1,(4+v .于是又得到一条增广链: },,,,{4324t s v v v v v =μ. 再进行调整(见图15-4)再重新进行标号求新的增广链:开始给s v 标),0(+∞,检查s v ,给2v 标)2,(+s v .检查2v ,这时),(52v v 和),(42v v 均v t (v 5+,2)v 4(v 2+,3)v 5(v 4+,3)v 2(v s +,6)v s (0,+∞)6(2)6(3)9(5)13(5)v tv 2v 5v 4vsv t v 4+,1()v 4v 2+,1()v 2Vs +,+∞()v s (0,+∞)13(10)v tv2v4v s为前向弧,都已饱和,弧),(23v v 为后向弧,且为零流弧)0(32=f .故图15-4标号无法进行.但在弧)0(32=f 上因为33s s c f <.又有6}39,min{}),(min{)(333=-∞=-=s s s f c v l v l .所以给3v 标)6,(+s v .检查3v ,给4v 标)2,(3+v .检查4v ,因为),(4t v v 已饱和(见图15-4).而在弧),(64v v 上,因为4646c f <,又有2}14,2min{}),(min{)(464646=-=-=f c v l v l .所以给6v 标)2,(4+v ,再检查6v ,给t v 标)2,(6+v .于是又得到一条增广链:},,,,{6435t s v v v v v =μ. 再进行调整(见图15-5).图15-5再重新进行标号求新的增广链.开始给s v 标),0(+∞,检查s v ,给3v 标)4,(+s v .检查3v ,因为),(43v v 已饱和,而为弧),(63v v 上标号还可以继续进行,给6v 标)4,(3+v .检查6v .给t v 标)4,(6+v .于是又得到一条增广链},,,{636t s v v v v =μ 再进行调整(见图15-6).再重新进行标号:开始给s v 标),0(+∞,检查s v :这时弧),(3v v s 已饱和.标号无法进行.而2v 还可以标号)2,(+s v .再检查2v ,如前所述,标号也无法进行.4(4)5(3)4(0)v 3v 2+,1()v t v 4+,1()v 4v 3+,1()v 2v s +,3()v s 0,+∞()13(1)v tv2v4v3v sv 3(v 3+,6)v 6(v 4+,2)v t v 6+,2()v 4(v 3+,2)v s (0,+∞)10(3)4(3)5(5)9(5)v 6v tv 4v 3v s至此已求得最大流为13+7=20.图15-66 最小费用流问题 6.1 定义已知容量网络),,(C E V G =,每条边()j i v v ,除了已给出容量ij c 外,还给出了单位流量的费用)0(≥ij w ,记),,,(W C E V G =,求的一个可行流{}ij x x =,使得流量v最大,且总费用∑∈=Ev v ijijj i x wf d ),()(最小.6.2 最小费用流的算法6.21最小费用流的对偶算法本算法称为求最小费用流的对偶算法,既由值为v v <0的最小费用流出发,在始终保持其费用最小的前提下,逐步增加可行流的值,使得可行流的值越来越接近v ,直到达到v 为止.最小费用流可以写成线性规划的形式,即⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧∈≤≤≠∈=--=-=-∑∑∑∑∈A j i c x t s i N i x x vx x v x x t s x w ij ij jji ij j jt tj jjs sj A j i ij ij ).(,0,,,0)()()(..min ).(上述线性规划问题的对偶线性规划为:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧∈∈≥∈≤----∑∈N i i p A j i r Aj i w r i p j p t s r c v s p v t p ij ij ij A j i ij ij ,)(),(,0).(,)()(..})()({max ),(无限制 其中,)(i p 为对应点i 的对偶变量;ij r 为对应于弧的对偶变量.v 6(v 3+,4)v t (v 6+,4)v 3(v s +,4)v s 0,+∞()10(7)5(4)v 6v tv 3v s则求最小费用流的具体算法如下: 第1步 (开始)让所有的流0=ij x ,所有点对应的数0)(=i p . 第2步 (决定哪些弧可以改变流量)用I 表示满足条件ij ij ij c x w i p j p <=-同时,)()(的弧集合. 用R 表示满足条件0,)()(>=-ij ij x w i p j p 同时的弧集合. 用Q 表示不在R I ⋃中的弧集合.第3步 (改变流量)用最大流算法,在R I ⋃上找增广路,增加流量.如果从s 到t 的流量已经是v ,那么计算停止.这时候已经得到一个流量是v 的最小费用流.如果从s 到t 不能再增加流量,那么我们就来检查在R I Q ⋃⋃中是不是能找到增广路.也就是说不考虑ij w i p j p =-)()(的限制.如果也不能找到增广路,呢么这个网络的最大流就达不到v ,所以要求流量等于的最小费用流是无解的.当然,这时候的流量是)(00v v v <的话,那么就得到流量是0v 的最小费用流.如果在R I Q ⋃⋃中找到增广路,那么就转入第4步.第4步 (改变顶点的)(i p 值)在第3步中找不到s 到t 的增广路,利用最大流算法中增广路的标号找法,把所有点分成两类:标上号的点以及标不上号的点,S 是标上号的点的集合,T 是标不上号的点的集合.让标上号的点的)(i p 值不变,标不上号的点的)(i p 值全部加1,回到的2步.6.22 最小费用流的算法改进第1步 取零流x 为初始可行流;第2步 如果0)(v x v =,则x 为G 中流值为0v 的最小费用流,否则转下一步; 第3步 构造增量网络)(x G ,如果)(x G 中不存在),(t s v v 路,则G 中没有流值为0v 的可行流,停止;否则在)(x G 中找一条最小费用路(3.1-3.5),转第4步3.0 首先修改w 所确定的矩阵nxn ij w )(,若)(),(x A v v j i ∈,则),(j i ij v v w w = ,否则;,,2,1,0n j i ji j i w ij =⎩⎨⎧≠∞+==若若3.1 构造初始表,;xn n j m jm l l l l n j w u u m 1211)()(1]11,1,0[],,[,2,,0,1 ==≤≤===3.2 计算}1,|{,)1()(n k u u k I I m k m k ≤≤<=-,如果I 为空集,转(3. 5);否则转下一步;3.3 对一切n j ≤≤2,计算},},{lim min{)()()1(m j kj m k Ik m j u w u u +=∈+⎪⎩⎪⎨⎧+===++rj m r m jm j m j j i w u u r u u l l )()1()()1(,,若若,转下一步; 3.4 若11-=+n m ,转下一步;否则, 1+=m m ,转(3. 2);3.5 根据前点标号阵],,[21n l l l l =中各顶点的前点标号应用反向追踪可以得到最短),(t s v v 路,即最小费用流P ;第4步:令)}(),(min{0x v v p c -=θ,对x 沿P 增广流值θ,得到新流x ;转第1步.6.23 运输问题的最大流算法运输问题是一个特殊的最小费用流问题,它不考虑弧的容量限制,仅考虑弧上流的费用.具体算法如下:第1步 (开始)任给原始规划一个可行解}{ij x ,(即对应于网络的一个支撑树). 第2步 (计算对偶解)对于原始规划的可行解}{ij x ,计算出对偶规划的一个解},{j i v u 第3步 (计算检验数)对于对偶规划的解},{j i v u ,计算n j m i v u w w j i ij ij ,,2,1;,,2,1, ==--=,若对所有的ij w 均非负,则计算结束,这时得到的}{ij x 和},{j i v u 分别为原始规划和对偶规划的最优解;否则转第4步.第4步 (调整原始可行解)令}0|{min ,<=ij ij ji st w w w 即选择st x 进入基.对应于网络中,即在支撑树上加上弧),(t s ,从而得到一个回路.并选择其流量θ=st x ,使这个回路上的流量通过加θ或θ减以达到去掉一条弧的目的,从而得到一个新的被改进的原始可行解}{ij x .转第2步.6.3 最小费用流应用例6 某城市有三个化肥厂,321,,A A A ,他们的化肥产量分别为35吨,50吨,40吨,他们要供应四个地区4321,,,B B B B 的化肥需求,这四个地区的化肥需要量分别为45吨,20吨,30吨,30吨,从各化肥厂到各地区单位化肥的运价如下表所示,求一个是总费用最小的运输方案.图16找初始可行解图16-1-30-30-20-4540503551691471312991068B4B 2B3B 1A3A2A 1301020302015B 4B 2B3B 1A3A2A 1找对偶解,并验证对偶解 检验数图16-2调整原始解图16-3再找对偶解,并检验对偶解 检验数图16-411268u i-v j--125169145-5-7131294108---91068w ijwij301020-θθ2030+θ15-θB 4B 2B3B 1A3A2A1v ju i112684151613968B4B 2B3B 1A3A2A 110v ju i-11066635161396B4B 2B3B 1A3A2A 1-11066u i-v j--325169145-3-71312963011--2101068w ijw ij21066u i-v j3-55169142-3-7131293307--2101068w ijw ij调整原始解找对偶解,并检验 图16-5对偶解 检验数图16-6由上表可知解得的所有检验数都是非负的,因此就不需要再次调整原始规划的可行解了,我们在上述的条件下,得到的原始可行解和相对的对偶解即使原始规划和对偶规划的最优解,其中最优解的具体值为:,5,45,25,1023211312====x x x x 30,103432==x x ,由此我们可以得出运输的最小费用为:10205309101359451025610,=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯==∑ji ij ijx wS7 结语图论的应用十分广泛,在研究以某种特定方式相互联系的一些物件之间的相互关系时,图论几乎总是一个很有用的工具,在许多实例中,这些物件可以用一个图的顶点来表示,而它们之间的相互联系,可以用顶点之间的连线表示图很适用于表示系统,不管是数学的、物理的或社会学的等等, 这是因为系统的定义中包含了一些元素,而这些元素则与其它元素相关联图可被用于构造模型,但在什么形式下以及解决何种类型的问题具有多样性,不过只要具体问题具体分析、构模,且多实践,总结规律,可以逐渐掌握数学模型的图论方法,如果我们在学习的过程中能打下坚实的基础,就有能力将图论的思想应用到纷乱复杂的现实问题中去。
建模心得体会

建模心得体会
在建模的过程中,我深刻体会到了建模的重要性和必要性。
建
模不仅可以帮助我们更好地理解问题,还可以为问题的解决提供有
效的方法和工具。
在建模的过程中,我学会了如何从实际问题中抽
象出数学模型,并通过数学工具进行分析和求解。
这让我对数学的
应用有了更深刻的认识,也让我对解决实际问题有了更多的信心和
能力。
另外,建模也需要团队合作和沟通能力。
在团队中,每个人都
有自己的专长和思路,通过合作和讨论,我们可以更快地找到问题
的解决方案,并且可以相互学习和提高。
在建模的过程中,我学会
了如何与他人合作,如何有效地沟通和协调,这对我以后的工作和
生活都有着重要的意义。
总的来说,建模不仅是一种学习方法,更是一种思维方式和能
力的培养。
通过建模,我不仅学会了如何将抽象的数学知识应用到
实际问题中,还学会了团队合作和沟通能力。
这些都将对我未来的
学习和工作产生深远的影响。
因此,我会继续努力学习建模的方法
和技巧,不断提高自己的建模能力,为将来的发展打下坚实的基础。
【论文】图与网络模型及方法学习心得

图与网络模型及方法学习心得摘要:图论起源于18世纪。
第一篇图论论文是瑞士数学家欧拉于1736年发表的《哥尼斯堡的七座桥》。
1847年,克西霍夫为了给出电网络方程而引进了“树”的概念。
1857年,凯莱在计算烷烃的同分异构体时,也发现了“树”。
哈密尔顿于1859年提出“周游世界”游戏,用图论的术语,就是如何找出一个连通图中的生成圈。
近几十年来,计算机技术和科学的飞速发展,大大促进了凸轮的研究和应用,凸轮的理论和方法已经渗透到物理、化学、通信科学、建筑学、运筹学、生物遗传学、心理学、经济学、社会学等学科中。
图论中所谓的“图”是指某类具体事物和这些事物之间的联系。
如果我们用点来表示这些具体的事物,用连接两点的线段(直的或曲的)表示两个事物的特定的联系,就得到了描述这个“图”的几何形象。
图论为任何一个包含了二元关系的离散系统提供了一个数学模型,借助于图论的概念、理论和方法,可以对该模型求解。
哥尼斯堡七桥问题就是一个典型的例子。
在哥尼斯堡有七座桥将普莱格尔河中的两个岛及岛与河岸联结起来,问题是要从这块陆地中的任何一块开始通过每一座桥正好一次,再回到起点。
当然可以通过试验去尝试解决这个问题,但该城居民的任何尝试均未成功。
欧拉为了解决这个问题,采用了建立数学模型的方法。
他将每一块陆地用一个点来代替,将每一座桥用连接相应两点的一条线来代替,从而得到一个有四个“点”、七条“线”的“图”。
问题成为从任一点出发一笔画出七条线再回到起点。
欧拉考察了一般一笔画的结构特点,给出了一笔画的一个判定法则,得到了“不可能走通”的结果,不但彻底解决了这个问题,而且开创了图论研究的先河。
正文:在寒假中,学习了图论这一章以后,对于此类问题的解决方法就是构造一个模型图,再根据图来完成题目的要求。
如page40的例题4.1,某超市在六个城市C1...C6中有分公司,从Ci到Cj 的直接航程票价记在下述矩阵的(i,j)位置上。
请帮助该公司设计一张城市C1到其他城市间的票价最便宜的路线图。
网络拓扑实习报告

一、实习背景随着信息技术的快速发展,网络已经成为现代社会不可或缺的一部分。
为了更好地理解和掌握网络技术,提高网络应用能力,我参加了本次网络拓扑实习。
本次实习旨在通过实际操作,了解网络拓扑结构,学习网络设备的配置与维护,提高网络应用能力。
二、实习内容1. 网络拓扑结构在实习过程中,我首先学习了网络拓扑结构的基本概念。
网络拓扑结构是指网络中各个设备之间的连接方式,常见的网络拓扑结构有星型、环型、总线型、树型等。
通过学习,我了解到网络拓扑结构对网络性能、可靠性和可扩展性等方面具有重要影响。
2. 网络设备实习过程中,我接触了多种网络设备,如路由器、交换机、防火墙等。
通过实际操作,我掌握了以下网络设备的配置与维护方法:(1)路由器:路由器是网络中用于连接不同网络的设备。
在实习中,我学习了如何配置路由器的接口、路由协议、NAT等功能。
(2)交换机:交换机是网络中用于连接计算机的设备。
我学习了如何配置交换机的VLAN、端口镜像、STP等功能。
(3)防火墙:防火墙是网络中用于保护网络安全的重要设备。
在实习中,我学习了如何配置防火墙的访问控制策略、NAT等功能。
3. 网络故障排查在实际操作中,网络故障排查是必不可少的环节。
我学习了以下网络故障排查方法:(1)查看设备日志:通过查看设备日志,可以了解设备运行状态,找出故障原因。
(2)使用ping命令:ping命令可以测试网络连通性,帮助排查网络故障。
(3)使用traceroute命令:traceroute命令可以追踪数据包在网络中的传输路径,找出网络故障点。
三、实习体会1. 提高了网络应用能力通过本次实习,我对网络拓扑结构、网络设备配置与维护、网络故障排查等方面有了更深入的了解。
这些知识为我今后的网络应用打下了坚实的基础。
2. 培养了团队协作能力在实习过程中,我与其他同学共同完成网络搭建、配置和维护等工作。
这使我学会了与他人沟通、协作,提高了团队协作能力。
3. 增强了问题解决能力在实习过程中,我遇到了各种网络故障,通过查阅资料、请教老师等方式,我学会了如何分析问题、解决问题。
计算机网络学习心得

计算机网络学习心得众所周知,21世纪是一个信息经济时代。
为适应时代的发展,作为一名即将走出校园参加工作的当代大学生,所受的社会压力将比任何时候都要来得沉重,因此在校期间,我们必须尽可能的利用好学习时间,尽可能地学习更多的知识和能力,学会创新求变,以适应社会的需要。
所以我们要掌握较全面的计算机知识,因为小到计算机的组装维修,大到服务器的维护与测试,知道的更多更全面,那么对于自己以后找工作以及参加工作帮助就越大。
这次在《计算机网络技术及应用》中,我学到了许多知识,许多以前对计算机迷惑的地方。
在黄老师的讲解和实际演练下我渐渐明白了。
以下是我学习的部分心得。
这门课从计算机网络应用的角度出发,通过0sI的分层体系结构阐述了计算机网络的基本原理介绍了最新的网络技术和设备,全面地阐述了计算机网络的协议、应州、管理、安全、Internet 及其应用特点。
在此基础上,详细介绍了网络规划与设计的策略和方法。
我们通过学习《计算机网络技术及应用》,将更深刻地理解现代计算机网络的体系架构,并能够解决计算机网络中所面临的具体问题。
通过《计算机网络技术及应用》的学习,使我们在最短的时间内,不仅能更好地理解计算机网络通信的基本原理,还能更快地了解计算机网络应用的方法,从而更好地掌握计算机网络的新技术,最终设计出一个先进、安全、可靠、高教、多功能的计算机网络系统。
计算机网络图计算机网络许多人以前都有接触,但真正了解网络的,首先要理解网络的层次结构。
也就是七层协议。
OSI的七层结构并不是目前真正的工业标准,目前业界在广泛使用的是TCP/IP网络,应该算是事实上的工业标准。
TCP/IP分层模型的四个协议层分别完成以下的功能:网络接口层包括用于协作IP数据在已有网络介质上传输的协议。
实际上TCP/IP标准并不定义与ISO数据链路层和物理层相对应的功能。
相反,它定义像地址解析协议这样的协议,提供TCP/IP协议的数据结构和实际物理硬件之间的接口。
图的应用及建立实验心得

图的应用及建立实验心得图是离散数学中的一种数学模型,在现实生活中有着广泛的应用。
图的应用包括社交网络分析、物流规划、路径优化、电路设计等等。
在进行图的应用研究时,我参与了一个实验项目,通过构建虚拟社交网络的图模型,来分析社交网络的特征以及推荐算法的效果。
在这个实验中,我积累了一些宝贵的心得体会。
首先,建立图模型需要明确目标和需求。
在实验之前,我们需要明确研究的问题和目标,并针对性地选择图的类型和构建方法。
比如,在社交网络分析中,我们可以选择无向图来表示社交关系,也可以选择有向图来表示信息传播。
根据实验的目标,我们可以选择使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构。
一个清晰的目标能够帮助我们更好地选择合适的图模型和算法。
其次,进行实验前,需要收集和处理数据。
在我们的实验中,我们使用了虚拟数据来构建社交网络图。
数据的质量和准确性对于实验结果的可靠性至关重要。
在收集数据时,我们要注意保护用户的隐私,确保数据的合法性。
在处理数据时,我们要进行必要的清洗和预处理,以保证数据的完整性和准确性。
这样才能够获得可靠的实验结果。
然后,需要选择合适的图算法来分析和处理图数据。
在我们的实验中,我们需要通过社交网络图来评估不同的推荐算法的效果。
因此,我们选择了一些经典的图算法,如最短路径算法和最小生成树算法。
这些算法能够帮助我们提取和分析图数据的特征。
在选择算法时,我们要充分考虑实验的目标和数据的特点,选择合适的算法来解决问题。
最后,需要对实验结果进行评估和反思。
在我们的实验中,我们通过比较不同推荐算法的效果,来评估它们的性能和可靠性。
并通过对实验结果的分析,我们可以对算法和模型的优化提出一些改进方案。
在反思过程中,我们还可以总结出一些经验和教训,以便今后的实验工作。
通过参与这个实验项目,我对图的应用有了更深入的理解,并积累了一些实践经验。
我认识到,在图的应用中,选择合适的图模型和算法非常重要,只有清晰地确定问题和目标,并选择合适的方法,才能取得良好的实验效果。
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图与网络模型及方法学习心得
摘要:图论起源于18世纪。
第一篇图论论文是瑞士数学家欧拉于1736年发表的《哥尼斯堡的七座桥》。
1847年,克西霍夫为了给出电网络方程而引进了“树”的概念。
1857年,凯莱在计算烷烃的同分异构体时,也发现了“树”。
哈密尔顿于1859年提出“周游世界”游戏,用图论的术语,就是如何找出一个连通图中的生成圈。
近几十年来,计算机技术和科学的飞速发展,大大促进了凸轮的研究和应用,凸轮的理论和方法已经渗透到物理、化学、通信科学、建筑学、运筹学、生物遗传学、心理学、经济学、社会学等学科中。
图论中所谓的“图”是指某类具体事物和这些事物之间的联系。
如果我们用点来表示这些具体的事物,用连接两点的线段(直的或曲的)表示两个事物的特定的联系,就得到了描述这个“图”的几何形象。
图论为任何一个包含了二元关系的离散系统提供了一个数学模型,借助于图论的概念、理论和方法,可以对该模型求解。
哥尼斯堡七桥问题就是一个典型的例子。
在哥尼斯堡有七座桥将普莱格尔河中的两个岛及岛与河岸联结起来,问题是要从这块陆地中的任何一块开始通过每一座桥正好一次,再回到起点。
当然可以通过试验去尝试解决这个问题,但该城居民的任何尝试均未成功。
欧拉为了解决这个问题,采用了建立数学模型的方法。
他将每一块陆地用一个点来代替,将每一座桥用连接相应两点的一条线来代替,从而得到一个有四个“点”、七条“线”的“图”。
问题成为从任一点出发一笔画出七条线再回到起点。
欧拉考察了一般一笔画的结构特点,给出了一笔画的一个判定法则,得到了“不可能走通”的结果,不但彻底解决了这个问题,而且开创了图论研究的先河。
正文:在寒假中,学习了图论这一章以后,对于此类问题的解决方法就是构造
一个模型图,再根据图来完成题目的要求。
如page40的例题4.1,某超市在六个城市C1...C6中有分公司,从Ci到Cj的直接航程票价记在下述矩阵的(i,j)位置上。
请帮助该公司设计一张城市C1到其他城市间的票价最便宜的路线图。
用矩阵a n×n(n 为顶点个数)存放各边权的邻接矩阵,行向量pb 、index1 、index2 、d 分别用来存放P 标号信息、标号顶点顺序、标号顶点索引、最短通路的值。
其中分量
pb(i) = ⎩⎨⎧10 当第当第ii顶点已标号顶点未标号;index2 (i) 存放始点到第i 点最短通路中第i 顶点前一顶点的序号;d(i) 存放由始点到第i 点最短通路的值。
求第一个城市到其它城市的最短路径的Matlab 程序如下:clc,clear
a=zeros(6);
a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10;
a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25;
a(3,4)=10;a(3,5)=20;
a(4,5)=10;a(4,6)=25;
a(5,6)=55;
a=a+a';
a(find(a==0))=inf;
pb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1,length(a));
d(1:length(a))=inf;d(1)=0;temp=1;
whil e s um(pb)<length(a) tb=find(pb==0);
d(tb)=min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb));
tmpb=find(d(tb)==min(d(tb)));
temp=tb(tmpb(1));
pb(temp)=1;
index1=[index1,temp];
temp2=find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1));
index2(temp)=index1(temp2(1));
end
d, index1, index2我们编写的从起点sb到终点db通用的Dijkstra标号算法程序如下:function [mydistance,mypath]=mydijkstra(a,sb,db); % 输入:a—邻接矩阵(aij) 是指i到j 之间的距离,可以是有向的% sb—起点的标号, db—终点的标号% 输出:mydistance—最短路的距离, mypath—最短路的路径n=size(a,1); visited(1:n) = 0; distance(1:n) = inf; % 保存起点到各顶点的最短距离
distance(sb) = 0; parent(1:n) = 0; for i = 1: n-1 temp=distance;
id1=find(visited==1); %查找已经标号的点temp(id1)=inf; %已标号点的距离换成无穷[t, u] = min(temp); %找标号值最小的顶点visited(u) = 1; %标记已经标号的顶点id2=find(visited==0); %查找未标号的顶点for v = id2 if a(u, v) + distance(u) < distance(v) distance(v) = distance(u) + a(u, v); %修改标号值parent(v) = u; end
end
end
mypath = [];
if parent(db) ~= 0 %如果存在路! t = db; mypath = [db]; while t ~= sb p = parent(t); mypath = [p mypath]; t = p; end
end
mydistance = distance(db); return。