第四节 最大流问题

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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。

最大流问题解题步骤

最大流问题解题步骤

最大流问题解题步骤一、什么是最大流问题?最大流问题是指在一个有向图中,给定源点和汇点,每条边都有一个容量限制,求从源点到汇点的最大流量。

该问题可以用于网络传输、电力调度等实际应用中。

二、最大流问题的解法1. 增广路算法增广路算法是最基本的解决最大流问题的方法。

其基本思想是不断地寻找增广路,并将其上的流量加入到原来的流中,直到不存在增广路为止。

具体步骤如下:(1)初始化网络中各边上的流量均为0;(2)在残留网络中寻找增广路;(3)如果存在增广路,则将其上的最小剩余容量作为增量加入到原来的流中;(4)重复步骤2和步骤3,直到不存在增广路。

2. Dinic算法Dinic算法是一种改进型的增广路算法,其核心思想是通过层次分析和分层图来减少搜索次数,进而提高效率。

具体步骤如下:(1)构建分层图;(2)在分层图上进行BFS搜索寻找增广路径;(3)计算路径上可行流量并更新残留网络;(4)重复步骤2和步骤3,直到不存在增广路。

3. Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是一种基于增广路的算法,其核心思想是不断地寻找增广路,并将其上的流量加入到原来的流中,直到不存在增广路为止。

具体步骤如下:(1)初始化网络中各边上的流量均为0;(2)在残留网络中寻找增广路;(3)如果存在增广路,则将其上的最小剩余容量作为增量加入到原来的流中;(4)重复步骤2和步骤3,直到不存在增广路。

三、最大流问题解题步骤1. 确定源点和汇点首先需要确定问题中的源点和汇点,这是解决最大流问题的前提条件。

2. 构建残留网络在有向图中,每条边都有一个容量限制。

我们可以将这些边看作管道,容量看作管道的宽度。

在实际传输过程中,某些管道可能已经被占用了一部分宽度。

因此,在求解最大流问题时,需要构建一个残留网络来表示哪些管道还能够继续传输数据。

具体方法是:对于每条边(u,v),分别构造两条边(u,v)和(v,u),容量分别为c(u,v)-f(u,v)和f(u,v),其中c(u,v)表示边的容量,f(u,v)表示当前流量。

最大流问题与突发事件的应对

最大流问题与突发事件的应对

*"+ 网络中的箭头称为弧 *87=5 +% *>+ 允许通过 某 一 条 弧 的 最 大 流 量 称 为 该弧的容量 *=8;8=:6?+%
病人进行及时抢救 $ 隔离治疗 % 然而 ( 大量的 工作必须做在平时( 只有加强日常应急储 备 ( 才能在关键时刻 把 损 失 减 小 到 最 低 % 这 就需要在平时建立一 个 高 效 $ 灵 敏 的 指 挥 系 统 ( 只有建立一个反 应 灵 活 的 应 急 机 制 和 敏 感的管理信息系统 ( 才 能 在 应 对 突 发 事 件 时 快速 $ 有效地运转 % 这 个 系 统 中 一 些 具 体 工 作就可以应用最大流问题来建立 % 我们假设 * 城市有一个定点接收医院 $ 一个急救中心 $ 一些 指 定 发 烧 门 诊 和 若 干 救 护车 % 当急救中心接 到 呼 救 时 ( 首 先 派 出 救 护车将病人送到指定 的 发 烧 门 诊 进 行 初 诊 ( 然后根据初诊结果 ( 将 病 人 分 为 , 非 典 - 病 人 $ 疑似病人 $ 其它病人 % 如 果 是 前 两 种 ( 就 要送到指定医院去进行及时抢救$ 隔离治 疗 % 如果是后一种 ( 送入其它医院进行治疗 % 那么问题是如何利用 这 些 有 限 的 资 源 ( 最 大 限 度 地 输 送 $接 收 病 人 (使 他 们 得 到 及 时 诊 断 $ 抢救 $ 隔离 $ 治疗 )
!
最大流问题
最大流问题是管理科学中网络最优化
问题的一个特殊类型 % 最大流问题是涉及怎 样使得配送网络中物流量最大的问题 %
#
在现有条件下如何最大限度地输
#""
网络模型 这个问题可以 形 象 地 用 网 络 模 型 描 述 (

5-4 最 大 流 问题

5-4 最 大 流 问题

(2)标号过程 标号过程
给起点v 标上标号( , 1给起点 s标上标号(-,+∞); ); (表示 s是源点(起点),能够得到任意多的量。 表示v 是源点(起点),能够得到任意多的量。 ),能够得到任意多的量 表示 vs称为已标记的点。让S表示已标记点的集合 S 表示 称为已标记的点。 表示已标记点的集合, 表示已标记点的集合 未标记点的集合, 未标记点的集合 VS ∈ S ) 2考察起点的所有相邻未标号点: 考察起点的所有相邻未标号 所有相邻未标号点 若存在以S中的点为起点, 若存在以 中的点为起点,以 S 中的点为终点的非饱 中的点为起点 [vi+ , ε j ] ,否则不加标记。 和弧( 否则不加标记。 和弧(vi,vj)则vj可标记为
从S出发到 S 终止的所有边的集合即割集。 终止的所有边的集合即割集。
v2
e1
e3 e6
v4
e8
v1
e2
e4 e7
v6
e5
v3
v5
e9
不包括从 S 出发到S终 止的边!
4、弧的分类
(1)在可行流X={xij}中,按流量的特征 在可行流X 分有: 分有: ①饱和弧——xij=bij 饱和弧 ②非饱和弧——xij<bij 非饱和弧 ③零流弧——xij=0 零流弧 ④非零流弧——xij>0 非零流弧
顶点3的标记化 顶点 的标记化: 的标记化 ∵ x s 3 = bs 3 , 但
正向饱和 弧 ∴不能从v 不能从
得到标记; 标记 s得到标记;
x
32
得到标记 标记。 > 0,故可从v2得到标记。
反向非零流
于是
ε ε3 = min { 2 , x 32 } = min {6 , 4 } = 4

运筹学最大流问题例题

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

运筹学最大流问题
最小割是这些路中的咽喉部分, 其容量最小,
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

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.

最大流问题标号法例题详解

最大流问题标号法例题详解

最大流问题标号法例题详解最大流问题标号法例题详解本文以一道标号法求解最大流问题的例题胶加以详细讲解,帮助读者了解其原理及运算步骤。

题目如下:给定一个网络结构如下:s (源点) 0----1----2----3----4---- t (汇点)a 25 10 12 15 20其中 s 是源点,t是汇点,aij(i,j=0,1,2,3,4)是每条弧的容量,求整个网络的最大流量。

解:1、设置标号:在最大流问题中,为了求解最大流,最常用的方法是标号法。

首先,要设置各结点标号,因为本题中有5个结点,s源点的标号为0,t汇点标号为4,其他结点即1,2,3依次标号,标号的设定不仅便于求解,而且可以在初始化的时候使用。

2、初始化标号:初始化标号即将各结点初始化为两个空集合{},即各结点的访问和未访问标号都是空集合,即无访问的结点标号为{},访问过的结点标号也为{}。

3、依据标号法,从源点(s=0)计算,得出每条弧的剩余容量Cij,具体推导如下:源点0 1 2 3 41 0 25 10 12 152 0 0 10 7 103 0 0 0 8 104 0 0 0 0 20其中:Cij=aij-fij (i,j=0,1,2,3,4)其中,aij 为每条弧的容量,fij 为每条弧的流量,在初始情况下,fij=0,故Cij=aij。

4、找增广路径:从源点s开始,用深度优先搜索法查找从s到t的增广路径,具体步骤如下:设置一个数组P[i]用以记录路径,P[i]表示从s到i节点所经过的上一个结点,先从源点s开始,P[0]=-1,然后查找s出发可以到达的结点,若Cij>0,则有路可达,将P[j]=i(j为s出发可达的结点),接着查找j出发可以到达的结点(该结点未被访问过)若Cjk>0,则有路可达,把P[k]=j,以此类推,直到找到P[t]=-1,即从s到t 的一条增广路径找到,这条增广路径的路径上的容量称为Cmin,它是该增广路径上各结点之间的容量最小值。

运筹学最大流问题例题

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cij(cij≥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有很多,其中最著名的方法是Ford-Fulkerson 算法。

该算法的基本思想是寻找增广链,即在网络中找到一条从源点到汇点的路径,使得路径上的每条边的容量都没有被完全利用。

通过不断地寻找增广链并更新流量,最终可以得到最大流量。

另一种求解最大流问题的方法是最小费用最大流问题。

该方法通过将流量问题转化为费用问题,利用最小费用最大流问题的求解方法求解最大流问题。

在最小费用最大流问题中,每条边的容量被视为费用,目标是找到从源点到汇点的最大流量,同时使总费用最小。

三、最大流问题例题详解假设有如下网络图:```A -- 1 --B -- 2 --C -- 3 --D -- 4 --E -- 5 -- F| | | | | | | | | |4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5```其中,箭头表示流向,数字表示容量。

从A 点到F 点的最大流量是多少?通过Ford-Fulkerson 算法,我们可以得到如下的增广链:A ->B ->C ->D ->E -> F该链的容量为:4 + 3 + 2 + 1 + 0 = 10当前流量为:4 + 3 + 2 + 1 = 10由于该链的容量等于当前流量,所以无法继续寻找增广链。

因此,从A 点到F 点的最大流量为10。

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f3t<c3t, 给vt标号 (3, l(vt)), 这里
(5)检查v3,在弧(v3,vt)上,f3t=1, c3t=2,
l ( vt ) minl ( v3 ),( c3t f 3t ) min ,1 1, 1
vt得到标号,标号过程结束。
19ห้องสมุดไป่ตู้
(二)调整过程 :从vt 开始逆向追踪,找到增广链。
v1
(8,4)
(6,0)
v2
v3
(6,5)
v4
(3,3)
v5
(5,4)
v6
10
(6). 截集与截量 对于有向网络G=(V,A,C) ,若S为V的子集,S=V - S , 则称弧集 (S,S)= a|a=(u,v),u S,v S 为网络G的一个截集,并将截集中所有弧容量之和称为截容量, ( ( 为截集 (S,S ) 的截容量(简称为截量)。 即 C S, S)= C a)
v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17 ,2)
v6
v5
8
v3
(6,3)
v2
(10,5) (3,2) (4,1) (8,3) (5,1)
(5,2)
v4
(11,6)
v1
(3,3)
(17,2)
v6
v5
µ = (v1,v2,v3,v4,v5,v6 )
+ µ ={(v1,v2) ,(v2,v3), (v3 , v4),(v5,v6)}
1 (-2, l(v3)), 这里 l (v3 ) minl (v2 ), f32 min ,1 1,
18
在弧(v1,v3)上,f13=2, c13=2,不满足标号条件。 (4)检查v2,在弧(v3,v2)上,f32=1>0, 给v3标号
(-v1,1)
v2
(4,3) (1,1)
( vi , v j ) A

f ij
sj
( v j , vi ) A

f ji 0
js
vs : vt :
( v s , v j )A
f

( v j , v s )A
f
V( f )
可行流总是 存在的
( v t ,v j )A
f
tj
( v j , v t )A
f
jt
a S, S) (


(7)最小截与最小截量 若 (S*,S*) 是容量网络中所有截集中截量最小的截集,即
C S*,S*)= min C S,S)|(S,S)为网络G的一个截量 ( (
( C ( 则称 S*,S*)为G上的最小截, S*,S*) 为上的最小截量。
11
性质 任何一个可行流的流量V(f)都不会超过任一截集的容 量。即 V ( f ) C(V ,V 1 )
1
可行流f*,截集(V1*,V1*), 若V(f*)=C( V1*,V1*),
则f*必是最大流, (V1*,V1*) 必是D的最小截集。
定理 若f*是网络G=(V,A,C)上的可行流,则
可行流f*为最大的充要条件为μ中不存在关 于f*的增广链。 最大流最小截量定理。任一个网络D中,从vs 到 vt的最 大流的流量等于分离vs,vt的最小截集的容量。
如所有fij=0, V( f ) 零流。
V( f ) 称为可行流 f 的流量,即发点的净输出量。
6
(3). 最大流
若 V(f *) 为网络可行流,且满足: V(f *)=Max{V(f )∣f }为网络D中的任意 一个可行流,则称f *为网络的最大流。
(4).前向弧与后向弧 设μ=(x,…,u,v,…A)是网络G中的一条初等链并且 定义链的方向是从x到A。若D中有弧(u,v),与μ方向 一致,则称(u,v)为链μ的前向弧,若D中有弧(u, v),与μ方向相反,则称(v, u),为链μ的后向弧。
第4节
网络最大流问题
例 连接某产品产地vs和销地vt的交通网如下: v1 v3 4
3 5 1 5 2 1 2
vs
vt v4
v2
2
弧(vi,vj):从vi到vj的运输线,
弧旁数字:这条运输线的最大通过能力,
制定一个运输方案,使从vs到vt的产品数量最多。
1
v1
3
4
2
v3
5
弧旁数字:
运输能力。
vs
5
1
(0, +∞)
vs
(6,3) (2,0) (5,2)
vt
(v3,2)
(6,2)
(vs,4)v2
23
(-v2,2) v1
(5,1) (2,2) (2,2)
v3 (v1,2)
(6,3) (2,0) (5,2)
(3,3)
(0, +∞)
vs
(6,2)
vt
(v3,2)
(vs,4)
v2
(3,2)
v4
(v2,1)
24
(-v2,2)v1
(5,1)
(2,2) (2,2) (3,2)
v3
(v1,2)
(3,3)
v4
(v2,1) (5,3)
(3,3) (0,∞)
vs
(5,1)
(1,1)
(3,0)
vt
(v3,1)
(2,1)
在弧(v2,v4)上,f24=3,c24=4,f24<c24, 给v4标号 (2, l(v4)), 其中
(vs,4)
v1
(2,2)
v3
(-v2,1)
l ( v4 ) min l ( v2 ),( c24 f 24 ) min ,1 1, 1
(5,3) (3,0)
(3,3) (0,∞) vs (5,1) (vs,4)
(1,1)
vt
(2,1)
v1
(2,2)
(-v2,1)
v3
(3)检查v1,在弧(v2,v1)上,f21>0, 给v2标号
(-1, l(v2)), l ( v2 ) min l ( v1 ), f 21 min 4 ,1 1,
l ( v1 ) min l ( vs ),( cs1 f s1 ) min ,5 1 4
17 在弧(vs,v2)上, fs2=cs2=3, 不满足标号条件。
fs1<cs1, 给v1标号(s, l(v1)), 其中
(-v1,1)
v2
(4,3) (1,1)
v4
(-v1,1)
v2
(4,3)
(1,1)
v4
(v2,1) (5,3)
(3,3) (0,∞)
vs
(5,1)
(1,1)
(3,0)
vt
(v3,1)
(2,1)
µ s,v1,v2,v3,vt) (v =1, 在µ 上进行流量
(vs,4)
v1
(2,2)
v3
(-v2,1)
v2
(3,3)
(4,3)
v4
(5,3)
(3,0)
(2,2)
v1
(2,2) (vs,3)
v3
V(f ′)=3+2=5
V1=(vs,v1)
V1=(v2,v3,v4, vt)
截集:[V1,V1]=[(vs,v2),(v1,v3)] V(f ′)=C[V1,V1]=5
问题:(v2,v1)是不是截集[V1,V1]中的弧?
21
例 用标号法求下图网络的最大流。弧旁的数字是( cij , fij)。
v1
(3,3)
(5,1) (2,2) (2,2)
v3
(6,3) (2,0)
(5,2)
vs
(6,2)
vt
v2
(3,2)
v4
22
解: 第一轮 标号过程 (1)vs标(0,+∞),vs为已标号未检查点。 v 6 (2)检查vs,给v2标号(vs,l(v2))l( 2 ) min , - 2 4 ,vs成为已标号已检查的点,v2成为已标号未检查的点。 v (3)检查v2,给v1标号(-v2,l(v1)) l( 1 ) min 4,2 2 。同理给v4标号为(v2,1),v2成为已标号已检查的 点,v1,v4成为已标号未检查的点。 (4)检查v1,给v3标号为(v1,2),v3成为已标号未检 查的点。 (5)检查v3,给vt标号为( v3 ,2)。 因为vt已被标号,所以说明找到一条增广链。 调整过程 按点的第一个标号,以vt点开始,回溯找到一条增广 链, 如下图红线所示:
=1的调整,得
可行流 f ′ 如右
(1,0)
(1,0)
vs
(5,2)
vt
20
(2,2)
图所示:
v1
(2,2)
v3
去掉各点标号,从vs开始,重新标号。
v2
(3,3) (0,∞)vs (5,2)
(4,3) (1,0) (1,0)
v4
(5,3)
点v1:标号过程
(3,0)
vt
无法进行,所以
f ′即为最大流。
v3
(6,3)
µ - ={(v4,v5)}
9
增广 链 设 f 是一个可行流, µ 是从vs 到vt 的一条链,若µ 足下 满 列条件,称之为关于可行流 f 的一条增广 链。
+ (vi , vj ) ∈ µ (vi , vj ) ∈ µ
0≤ fij <cij 0 < fij ≤ cij
前向弧是 非饱和弧, 后向弧 是非零流弧,
12
7.4.2寻求最大流的标号法(Ford—Fulkerson) 从任一个可行流 f 出发(若网络中没有给定 f , 则从零流开始),经过标号过程与调整过程。 (一)标号过程
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