运筹学最大流问题作业

运筹学最大流问题例题

运筹学最大流问题例题
以下是一个关于运筹学最大流问题的例题：
假设有一个有向图，有两个特殊的节点，分别是源点（S）和
汇点（T）。

图中还有一些其他的节点，表示各个任务或工作。

节点之间有一些带有容量限制的边，表示各个任务之间的关系。

假设需要将尽可能多的任务从源点发送到汇点，但要满足以下条件：
1. 每个任务只能由一个人来执行；
2. 每个人只能执行一个任务；
3. 每个任务只能在特定的时间完成；
4. 每个人只能在特定的时间段内工作。

问题：设计一个算法来确定可以完成的最大任务数。

解法：
1. 为了建立最大流问题的模型，我们需要将图中的节点和边进行转换。

首先，将源点和汇点分别用两个特殊的节点S和T
表示。

2. 对于每个任务节点，将其分解为两个节点v_in和v_out，以
表示任务开始和任务结束的时间点。

3. 对于每个容量限制的边(a, b)，我们将其转换为两条边
(v_out_a, v_in_b)和(v_out_b, v_in_a)，容量为边(a, b)上的容量
限制。

4. 然后，将所有节点和边加入到一个图中，并运用最大流算法（如Ford-Fulkerson算法）来找到从S到T的最大流。

5. 最终的最大流就是可以完成的最大任务数。

这是一个应用最广泛的最大流问题的例题，通过建立合适的模型，可以将实际问题转化为最大流问题，并通过最大流算法来解决。

2016春北航《运筹学》在线作业3

D. 检验数就是目标函数的系数
正确答案:[hide]——ABC——[/hide]
3.下面命题不正确的是( )。 (满分:4)
A. 线性规划标准型要求右端项非负
B. 任何线性规划都可化为标准形式
C. 线性规划的目标函数可以为不等式
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——A——[/hide]
2.线性规划求最优解，目标规划求满意解 ( ) (满分:3)
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——B——[/hide]
3.LP问题的每一个基可行解对应可行域的一个顶点( ) (满分:3)
正确答案:[hide]——C——[/hide]
2.在一个运输方案中，从任一数字格开始，( )一条闭合回路。 (满分:3)
A. 可以形成至少
B. 不能形成
C. 可以形成
D. 有可能形成
正确答案:[hide]——B——[/hide]
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——B——[/hide]
6.线性规划无可行解是指进基列系数非正 ( ) (满分:3)
A. 错误
B. 正确
正确答案:[hide]——A——[/hide]
7.简单图G（V, E）是树图，有n个点和恰好(n-1)条边。( ) (满分:3)
A. 若变量组B包含有闭回路，则B中的变量对应的列向量线性无关
B. 运输问题的对偶问题不一定存在最优解
C. 平衡运输问题的对偶问题的变量非负
D. 第i行的位势ui是第i个对偶变量
正确答案:[hide]——ABC——[/hide]
三、判断题：

运筹学参考答案

-5/4+5M/2
-3 x2 [4] 2 -3+6M 1 0
0
-1 x3 2 0 -1+2M 1/2 -1
1/2-M
0 x4 -1 0 -M -1/4 -1/2
-3/4-M/2
0 x5 0 -1 -M 0 -1
-M
-M x6 1 0 0 1/4 -1/2
3/4-3M/2
-M x7 0 1 0 0 1
b.用单纯形法求解列单纯形表：解： Cj→ CB 0 0 xB x3 x4 x3 x1 x2 x1 b 15 24 3 4 3/4 15/4 2 x1 3 [6] 2 0 1 0 0 1 0
*
1 x2 5 2 1 [4] 1/3 1/3 1 0 0
T
0 x3 1 0 0 1 0 0 1/4 -1/12 -1/12
5 x1 + 3 x2 + x3 + x4 = 9 −5 x1 + 6 x2 + 15 x3 + x5 = 15 s.t. 2 x1 + x2 + x3 − x6 + x7 = 5 x , x , x , x , x , x , x , ≥ 0 1 2 3 4 5 6 7
M 为一个任意正数 Cj→ CB 0 0 -M Cj-Zj 10 0 -M Cj-Zj 10 12 -M Cj-Zj x1 x3 x7 3/2 3/2 1/2 x1 x5 x7 9/5 24 7/5 xB x4 x5 x7 b 9 15 5 10 x1 [5] -5 2 10+2M 1 0 0 0 1 0 0 0 15 x2 3 6 1 15+M 3/5 9 -1/5 9-M/5 39/80 9/16 -43/80 27/8-43M/80 12 x3 1 15 1 12+M 1/5 [16] 3/5 10+3M/5 0 1 0 0 0 x4 1 0 0 0 1/5 1 -2/5 -2-2M/5 3/16 1/16 -7/16 -21/8-7M/16 0 x5 0 1 0 0 0 1 0 0 -1/80 1/16 -3/80 -5/8-3M/80 0 x6 0 0 -1 -M 0 0 -1 -M 0 0 -1 -M -M x7 0 0 1 0 0 0 1 O 0 0 1 0 9 3/2 7/3 9/5 5/2

运筹学最小费用最大流流问题

第五节最小费用最大流流问题
在实际的网络系统中，当涉及到有关流的问题的时候，我们往往不仅仅考虑的是流量，还经常要考虑费用的问题。比如一个铁路系统的运输网络流，即要考虑网络流的货运量最大，又要考虑总费用最小。最小费用最大流问题就是要解决这一类问题。
最小费用最大流问题提法:
设一个网络G=（V，E，C），对于每一个弧(vi ,vj )∈E ,给定容量cij外，还给出单位流量的费用dij 0 ，网络记为 G=（V，E，C，d）。网络系统的最小费用最大流问题，
bij bij
我们将 bij bij 叫做这条增广链的费用。
结论：如果可行流 f 在流量为w(f )的所有可行流中的费用最小，并且是关于f 的所有增广链中的费
用最小的增广链，那么沿增广链μ调整可行流f，得
到的新可行流f ’ ，也是流量为w(f ’)的所有可行流中的最小费用流。依次类推，当 f ’ 是最大流时，就是所要求的最小费用最大流。
对偶算法基本思路：
零流f ={0}是流量为0的最小费用流。一般地，寻求最小费用流，总可以从零流f ={0}开始。下面的问题是：如果已知f 是流量为w(f)的最小费用流，那么就要去寻找关于 f 的最小费用增广链，用最大流的方法将f(0)调整到f(1)，使f(1)流量为w(f(0))+θ，且保证f(1)在w(f(0))+θ流量下的
(5, 2)
(4, 2)
v2 (10, 3) v3
v1
(7, 1)
解：（(110）, 4取) 初始可行流(2,为6)零流f
(cij, dij) (0)v=t{0},构造赋权
有 (vs
向vs图 L(f(0)), 用
,v2 ,v1(,8v,t)1,)如图

运筹学第7章最大流问题(精简)

对最大流问题有下列定理：
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。
定理2（最大流-最小割定理）任一容量网络中，最大流的流量等于最小割集的割量。
推论1 可行流f*＝{fij*}是最大流，当且仅当G中不存在关于f.*的增广链。
求最大流的标号法
标号法思想是：先找一个可行流。对于一个可行流，经过标号过程得到从发点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。
.
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。
最大流问题
.
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)。
但利用它与图的密切关系，可以利用图直观简便地求解。

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。

运筹学中的运输问题例题

运筹学中的运输问题例题运筹学中的运输问题例题在运筹学领域中，运输问题一直是研究的焦点之一。

它是一种经典的线性规划问题，旨在寻找最佳的物流运输方案，以最小化运输成本或最大化利润。

下面将给出几个运输问题的例题，以便更好地理解运筹学中的运输问题。

例题一：某物流公司需要将货物从A、B、C三个仓库分别运输到D、E、F 三个地点。

已知各仓库的存货数和各地点的需求量如下：仓库存货数地点需求量A 50 D 30B 70 E 40C 80 F 20已知运输成本矩阵如下：D E FA 5 7 9B 6 8 10C 4 6 8要求给出最佳的物流运输方案，并计算出最小的运输成本。

例题二：某公司有两个工厂，分别位于城市X和城市Y，需要向三个销售点分别运输产品。

已知两个工厂的产能和三个销售点的需求量如下：工厂产能销售点需求量X 60 P 18Y 80 Q 30R 22已知运输成本矩阵如下：P Q RX 6 5 9Y 8 7 6要求确定最佳的运输方案，并计算出最小的运输成本。

例题三：某电子产品制造商面临着将产品从几个工厂运输到多个供应商的问题。

已知各工厂的产能和各供应商的需求量如下：工厂产能供应商需求量F1 80 S1 30F2 60 S2 50F3 70 S3 20已知运输成本矩阵如下：S1 S2 S3F1 4 7 6F2 6 3 8F3 5 7 9寻找最优的运输方案，以满足供应商的需求，并计算出最小的运输成本。

以上是几个常见的运输问题例题，这些例题涵盖了不同规模和不同约束条件的情况，帮助我们了解运筹学中的运输问题的解决方法。

通过运用线性规划等方法，可以得出最佳的运输方案，实现物流运输的优化，减少成本，并提高效率。

运输问题不仅在物流行业中有广泛应用，也可在其他领域中找到类似的应用场景，例如生产调度、供应链管理等。

因此，掌握运输问题的解决方法对于提高运营效率和降低成本是非常重要的。

综上所述，通过解决运输问题例题，我们可以更深入地理解运筹学中的运输问题，并通过适当的模型和算法，找到最佳的运输方案，实现资源的合理配置和优化。