第二章 图论模型
图论模型

图论模型此模型解决的是垃圾清运路线的最佳方案。
1、收集路线方案:用中国邮递员问题解决达到最佳经济效益和环保效果的垃圾清运路线问题是在车辆限载约束条件下的最优路径选择的问题,同时本项目涉及到深圳市南山区38个垃圾中转站,而每个中转站所覆盖的收集区域的选取需要满足最大覆盖域(即总体能够消耗最少资源来覆盖整片区域),收集区域的划分又要同时考虑实地情况(地形、路线、用地性质、人流量、垃圾量等)。
1.1模型建立:为简化问题讨论,在转运站覆盖区域的划分的问题上,需要运用“最大覆盖”及“模糊划分”的思想,具体划分出每个转运站所对应 的片区的近似最优划分。
将问题简化后,所要求解的问题就是每个垃圾中转站所对应的每个小分区的街道所构成的收集网络的垃圾收运车辆优化路线的问题,也就是要求每一条街道至少有一辆垃圾收运车经过并且车辆重复走过的街道的总长度最小化的问题。
对于这个问题,我们采用图论模型,将每个小分区的街道及收集点简化成网络图(也叫赋权图)。
对于网络图中的圈用圈点来表示,计算各个圈点的垃圾量(也即围成圈的街道上的垃圾量的和),将相邻(有公共顶点)的圈点用线连接起来,这就构成了圈点图。
遵循以垃圾中转站为圆心沿径向发散求最小生成树的原则将圈点图中相邻的圈点组块,使得每块的垃圾量近似于垃圾收运车载限,对应于圈点分块,网络图分开成了各个子网络图,对于每一个子网络图即可利用欧拉回路求得其最小路径线路。
现在给出最短欧拉回路求解举例:图代表的是其中一个收集子网络图,其中直线表示车辆需要经过的街道,线上的数字表示该街道的长度,该子网络图各条街道的垃圾量之和近似于收集车辆的载限。
现要求的是车辆经过每一条街道至少一次的最短回路,现在对这个问题分步求解:第一步:找出图中的奇点,如图中橙色小圆点所在处为奇点。
第二步:将各对奇点沿街道连接起来,使得连接奇点的所有街道总长度最小。
如下图绿色线条:第三步:得出经过每条街道至少一次的最短路径长度为所有街道的总长加上连接奇点的街道的长度。
图论建模(结合案例分析)

e4 v1v4 , e5 v3v4 , e6 v3v4 .
(见图 2)
图. 称边 e (vi , v j ) 为有向边或弧,称 e (vi , v j )是从vi 连接 v j 的弧 ,称 vi 为e的尾,称 v j 为e的头. 若图G中的边均为无序偶对 vi v j ,称G为无向图.称 边 e viv j 为无向边,称e连接 vi 和 v j ,顶点 vi 和 v j 称 为e的端点. 既有无向边又有有向边的图称为混合图.
2004A:奥运会临时超市网点的设计问题 • 题型:属于社会事业问题,主要包括观众的出行、用餐 和购物的规律,各商区人流分布规律,以及各商区的大小 超市的设计数量等问题。 • 特点:海量数据、数据冗余、结构复杂,即时性、综 合性、实用性和开放性强。 • 方法:主题方法数据的处理、统计分析、数据挖掘、 数学规划等。 • 结果:不唯一,对结果没有明确要求。
图的作用
图是一种表示工具,改变问题的描述方式,往往是创造性的 启发式解决问题的手段.一种描述方式就好比我们站在一个位 置和角度观察目标,有的东西被遮挡住了,但如果换一个位置和 角度,原来隐藏着的东西就可能被发现.采用一种新的描述方式, 可能会产生新思想.图论中的图提供了一种直观,清晰表达已知 信息的方式.它有时就像小学数学应用题中的线段图一样,能使 我们用语言描述时未显示的或不易观察到的特征、关系,直观 地呈现在我们面前,帮助我们分析和思考问题,激发我们的灵感.
v 来表示;
用 G (V (G ), E (G )) 表示图,简记 G (V , E ). 也用 vi v j 来表示边 (vi , v j ).
例设 G (V (G ), E (G )) , 其中:V (G) {v1, v2 , v3 , v4},
图论模型

d v j min d v j , d v3 w3 j
2
4
7
4
8
8
∞
∞
3
7
2
4
v2
3 7
v3
5 1
v7
8
4 2
v1
1
2
7
3
v5
4
3
6
v4
4
v6
6
v8
d(vj) v1 v2 v3 v4 v5 7 v6 4 v7 v8 ∞ 9 3 8 8
d v j min d v j , d v4 w4 j
v1
1
v5
v4
v6
v8
Edsger· Wybe· Dijkstra
———结构程序设计之父
contents
1. Dijkstra简介 2. 杰出成就 3. 获得的奖项 4. 生平经历 5. Dijkstra的经典言论
南京邮电大学
简介
艾兹格· 迪科斯彻,荷兰人。 计算机科学家,毕业并就职于 W· 荷兰莱顿大学,早年钻研物理及数学,而后转为计算机学。 迪科斯彻于1930年5月11日生于鹿特丹,他的父亲是一位化学 家,他的母亲是一位数学家,这种充满科学气息的家庭背景 对于他的职业生涯乃至他的整个人生都有着深刻的影响。 迪科斯彻是计算机先驱之一,开发了程序设计的框架结构。曾 经提出“goto有害论” ,解决了有趣的“哲学家聚餐”问题 ,提出了目前离散数学应用广泛的最短路径算法。与唐纳德
南岸
1736年欧拉把这个问题的物理背景变换并简化为一种 数学设计(称作图):即把每一块陆地用一个点来代 替,将每一座桥用连接相应的两个点的一条线来代替, 从而相当于得到一个图。欧拉证明了这个问题没有解, 并指出欧几里得几何并不适用于这个问题,因为桥不 涉及“大小”,也不能用“量化计算”来解决。
图论模型实例优秀课件

存在,考虑增环,增环后权值应减小 ▪ 换枝原则 环路上某顶点长出一条枝,该枝末梢和环路另
一顶点接近,可考虑换枝
问题1的分析与求解--最小生成树法
问题1的分析与求解 --TSP方法
公路边的数字为该路段的公里数.
问题分析:
本题给出了某县的公路网络图,要求的是在不 同的条件下,灾情巡视的最佳分组方案和路线.
将每个乡(镇)或村看作一个图的顶点,各乡 镇、村之间的公路看作此图对应顶点间的边,各条 公路的长度(或行驶时间)看作对应边上的权,所 给公路网就转化为加权网络图,问题就转化图论中 一类称之为旅行售货员问题,即在给定的加权网络 图中寻找从给定点O出发,行遍所有顶点至少一次 再回到点O,使得总权(路程或时间)最小.
图论模型实例
专题
❖ 图的表示与锁具问题 ❖ 最小生成树、TSP和灾区巡视问题 ❖ 最短路、网络流和运输问题 ❖ 作业
图的表示与锁具问题
不积硅步,无以至千里 --荀子·劝学
图的矩阵表示
邻接矩阵: (以下均假设图为简单图).
1) 对无向图 G,其邻接矩阵 A(aij),其中:
1, aij 0,
若vi与vj相邻 , 若vi与vj不相.邻
i1
定义 称
为最大容许均衡度.
为该分组的实际均衡度.
显然0 0 1,0越小,说明分组的均衡性越 好. 取定一个 后,0与 满足条件 3)的分组是
一个均衡分组. 条件 4)表示总巡视路线最短.
此问题包含两方面:a)对顶点分组, b)在每组中求 (单个售货员)最佳旅行售货员回路.
因单个售货员的最佳旅行售货员回路问题不存在多 项式时间内的精确算法.因此多个售货员的最佳旅行售 货员回路问题也不存在多项式时间内的精确算法.
图论模型(最优连线问题最短路问题)PPT课件

(3)当(2)不能继续执行时停止。
(其思想是:在剩余边集中找边权最小的边添加到生成树中,同时又 不能产生回路即以局部的最优谋求全局的最优。)
上述的描述实际上是最小生成树的逐 步生长过程,上例的最小生成树如下:
A 5
1 3
D
8 E
水厂
9
B 7
6 10
著名数学家欧拉
七桥问题
图的基本概念
无 向 图
1 定义:由顶点和边组成的图形称为图。 有 向 图
赋
权
图
2 边e与顶点u、v相关联。顶点u与v相邻。
e
u
边e1与e2相邻。
e1
v
e2
u=v时,边e称为环。
3度
定义:与顶点v关联的边的数目称为顶点的度数, 记为d(v)。(注:环算2度。)
对于有向图的顶点的度数,还可分为出度 d ( v ) 和 入度 d ( v ) 。
u3
u6
0 8
1
6
u8
5
10
5
2
6
1
1
u4
10
u7
第五步:min{8,11,11,9,8,12,7,11,11},u3。
u2
1
2
u5
3
2
7
5
3
9
u1
u3
u6
0
8
7
1
6
u8
5
10
5
2
6
1
1
u4
10
u7
第六步:min{11,12,11,11,9},u7。
u2
1
2
图论算法总结及图论建模

else if (v in S)
// 如果节点v还在栈内
Low[u] = min(Low[u], DFN[v])
if (DFN[u] == Low[u])
// 如果节点u是强连通分量的根
repeat
v = S.pop
// 将v退栈,为该强连通分量中一个顶点
print v
until (u== v)
}
算法演示
边的分类
一条边(u, v)可以按如下规则分类
• 树边(Tree Edges, T): v通过边(u, v)发现 • 后向边(Back Edges, B): u是v的后代 • 前向边(Forward Edges, F): v是u的后代 • 交叉边(Cross Edges, C): 其他边,可以连接同一个DFS树中没
1. 2. procedure tarjan(u:longint); var p:node; v:longint; begin f[u]:=false;inc(top);stack[top]:=u; instack[u]:=true;p:=head[u]; inc(time);dfn[u]:=time;low[u]:=time; while p^.key<>u do begin v:=p^.key; if f[v] then begin tarjan(v); low[u]:=min(low[u],low[v]);
tarjan(j); if (LOW[j]<LOW[i])
LOW[i]=LOW[j]; } else if (instack[j] && DFN[j]<LOW[i])
LOW[i]=DFN[j]; }
if (DFN[i]==LOW[i]){ Bcnt++; do { j=Stap[Stop--]; instack[j]=false; Belong[j]=Bcnt; } while (j!=i);
初中八年级奥数课件:图论模型

2、一个简单的例子
印刷电路板将布线区域划分为n×m个方 格阵列
精确的电路板布线问题要求确定连接方格 a的中点到方格b的中点的最短布线方案。
布线时电路只能沿直线或直角布线。 为避免线路相交,已布线方格做上封闭标
记,其他线路布线不允许穿过封闭区域。
a b
1
1a1
1
b
2
21
1a12
212
b
思路一
只有6个人,人数非常少,可以枚举任 意两人之间的关系,然后判断每一种情 况是否符合题意。如果所有情况都满足, 则命题成立。
虽然只有6个人,但是这样做的时间复 杂度可不低,枚举次数为215
只能借助计算机了。。。
有没有人可以直接证明的办 法呢?
思路二
有了图论这个强大的工具,我们还是像往常一 样,以人为顶点,关系为边,建图。但是为了 以后的直观,这里图的建立有一点小小的不同:
2
32
21
1a12
212
b
23
32
21
1a12
212
b
234
32
21
1a12
212
b
234
5
32
21
1a12
212
b
234
56
6
32
21
1a12
212
b
234
567
67
32
21
1a12
212
b
234
8
5678
678
3、引例
现有6个人,任意两人之间或者相互认识 ,或者相互不认识,证明这6个人中,或者有 3个人彼此都认识,或者有3个人彼此不认识
解:用四维0-1向量表示(人,狼,羊,菜)在河西岸的 状态(在河西岸则分量取1,否则取0),共有24 =16 种状态. 在河东岸的状态类似记作.
数学建模方法之图论模型

定理 d (v) 2.
vV
推论 任何图中奇点 的个数为偶数. d (v1) 4
d (u3) 1
d (u3) 2
一个顶点记为 ui1,置 Si1 Si {ui1}.
3) 若 i 1,则停Hale Waihona Puke ;若 i 1,则用 i+1 代
替i,并转2).
S0 {u0},l(u j ) , j 1,2,...,7.
u1 S0 l(u1) min{,0 1}
Dijkstra算法: 求G中从顶点u0到其余顶点的最短路.
G[{v1,v2,v3}] G[{e3,e4,e5,e6}]
3) 若 V V,且 V ,以 V 为顶点集,以两端点 均在V 中的边的全体为边集的图 G 的子图,称 为G的由V 导出的子图,记为 G[V ] .
4) 若E E,且 E ,以 E为边集,以 E 的端点 集为顶点集的图 G 的子图,称为 G 的由E 导出的
第二讲 图论模型
1. 问题引入与分析
2. 图论的基本概念
3. 最短路问题及算法
4. 最小生成树及算法
回
5. 旅行售货员问题
停
6. 模型建立与求解 下
1. 问题引入与分析
1) 98年全国大学生数学建模竞赛B题“最佳灾 情巡视路线”中的前两个问题是这样的:
今年(1998年)夏天某县遭受水灾. 为考察灾情、 组织自救,县领导决定,带领有关部门负责人到 全县各乡(镇)、村巡视. 巡视路线指从县政府 所在地出发,走遍各乡(镇)、村,又回到县政 府所在地的路线.
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M 1 1 0
0
0
u2
0 1 1 0 1 u3
0 0 0 1 1 u4
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4) 图的顶点度
定义 1) 在无向图G中,与顶点v关联的边的数目(环
算两次),称为顶点v的度或次数,记为d(v)或 称dG(度v)为. 奇数的顶点为奇点,度为偶数的顶点为偶点.
2) 在有向图中,从顶点v引出的边的数目称为顶 点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). 称d(v)= d+(v)+d -(v)为 顶点度v或的次数.
例 设 G (V (G), E(G)) , 其
中 : V (G) {v1,v2,v3,v4} ,
E(G) {e1,e2, e3,e4,e5,e6} , e1 v1v1,e2 v2v3,e3 v1v3, e4 v1v4,e5 v3v4,e6 v3v4. (见图 2)
定义 若一个图的顶点集和边集都是有限集,则称 其为有限图. 只有一个顶点的图称为平凡图,其他 的 所有图都称为非平凡图.
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定义若图G中的边均为有序偶对(vi,vj),称G为有
图向. 称边 e (vi,v j为) 有向边或弧,称 e (vi,v是j )从 vi
连接 v j , 称 vi为e的尾, 称 v为j e的头. 若图G中的边均为无序偶对 viv,j 称G为无向图.称
边e viv j为无向边,称e连接 v和i v,j 顶点 v和i v称j
边导出的子图,记为 G[E] .目录 上页 下页 返回 结束
G[{v1,v2,v3}] G[{e3,e4,e5,e6}]
3) 若 V V,且 V , 以 V为 顶点集,以两端点 均在 V 中的边的全体为边集的图 G的子图,称 为 G的由 V导 出的子图,记为 G[V ].
4) 若E E,且 E ,以 E为边集,以 E 的端点 集为顶点集的图 G的子图,称为 G的由 E导 出的
个旅行售货员问题.
众所周知,旅行售货员问题属于NP完全问题,
即求解没有多项式时间算法.
显然本问题更应属于NP完全问题. 有鉴于此,
一定要针对问题的实际特点寻找简便方法,想找到 解决此类问题的一般方法是不现实的,对于规模较 大的问题可使用近似算法来求得近似最优解.
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二、图论的基本概念
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定义 1) 途径 W v0e1v1...ekvk中由相继项构成子序列
viei1vi1...e jv称j 为途径W的节. 2) 起点与终点重合的途径称为闭途径.
3) 起点与终点重合的的路称为圈(或回路),
长为k的圈称为k阶圈,记为Ck.
4) 若在图G中存在(u,v)路,则称顶点u和v 在中图连G通.
络图中寻找从给定点O出发,行遍所有顶点至少一 次再回到点O,使得总权(路程或时间)最小.
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本题是旅行售货员问题的延伸-多旅行售货员问题.
本题所求的分组巡视的最佳路线,也就是m条
经过同一点并覆盖所有其他顶点又使边权之和达
到最小的闭链(闭迹). 如第一问是三个旅行售货员问题,第二问是四
定理 d (v) 2.
vV
推论 任何图中奇点 的个数为偶数. d (v1) 4
d (u3) 1
d (u3) 2
d (u3) 3
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5) 路和连通
定义1) 无向图G的一条途径(或通道或链)是
指一个有限非空序列 W v0e1v1e2 ekvk,它的项交替
地为顶点和边,使得对 1 i k, e的i 端点是 vi和1 v,i 称W是从v0到 vk的一条途径,或一条 (v0,vk )途径.
5) 若在图G中顶点u和v是连通的,则顶点u 和之v之间的距离d(u,v)是指图G中最短(u,v)路的长;若 没没有路连接u和v,则定义为无穷大.
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6) 图G中任意两点皆连通的图称为连通图.
7) 对于有向图G,若 W v0e1v1e2 ekv,k 且 有ei
头 vi 和尾 vi1,则称W为有向途径. 类似地,可定义有向迹,有向路和有向圈.
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常用术语
6) 任意两顶点都相邻的简单图,称为完全图. 记为
K7)v. 若V (G) X Y X Y ,
,
且X 相中邻任,意Y两中顶任点意不两顶点不相邻,则称为二部图
或 偶图;若X中每一顶点皆与Y 中一切顶点相邻,
称为完全二部图或完全偶图,记为Km,n (m=|X|,n=|
整数k称为W的长. 顶点 v0和 vk分别称为起点和终点, 而 v1,v2, ,vk称1 为W的内部顶点.
2) 若途径W的边互不相同但顶点可重复,则 称为W迹或简单链.
3) 若途径W的顶点和边均互不相同,则称W为
路或路径. 一条起点为 v0,终点为 vk的路称为 (v0,vk )
路记为 P(v0,vk ).
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常用术语
1) 边和它的两端点称为互相关
联2).与同一条边关联的两个端点 称为相邻的顶点,与同一个顶点
点关联的两条边称为相邻的边. 3) 端点重合为一点的边称为环,
端点不相同的边称为连杆. 4) 若一对顶点之间有两条以上的边联结,则这些 边 称为重边. 5) 既没有环也没有重边的图,称为单图.
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3) 对有向赋权图G (V , E),其邻接矩阵 A (aij ),
其中: aij w0i,j ,
若(vi ,v j ) E,且wij为其权, i j,
,
若(vi ,v j ) E.
u1 u2 u3 u4
0 3 7 8 u1 A 0 u2
6 0 u3 4 0 u4
对于无向赋权图的邻接矩阵可类似定义.
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关联矩阵
1) 对无向图 G (V , E),其关联矩阵 M (mij ),
其中:
1,
mij 0,
若vi与e j相关联, 若vi与e j不关联.
e1 e2 e3 e4 e5
1 1 0 0 0 v1
1
0
1
0 0 v2
M 0 1 1 1 1 v3
•最短路的定义
•最短路问题的两种方法:Dijkstra和Floyd算
法. 1) 求赋权图中从给定点到其余顶点的最短路. 2) 求赋权图中任意两点间的最短路.
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定义 1) 若H是赋权图G的一个子图,则称H的
边各的权和 w(H ) w(e)为H的权. 类似地,若
eE(H )
数学建模简明教程
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第二章 图论模型
▪ 一、问题引入与分析 ▪ 二、图论的基本概念 ▪ 三、最短路问题及算法 ▪ 四、最小生成树及算法 ▪ 五、旅行售货员问题 ▪ 六、模型建立与求解
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一、问题引入与分析
1. 98年全国大学生数学建模竞赛B题“最佳灾
情巡视路线”中的前两个问题是这样的: 今年(1998年)夏天某县遭受水灾. 为考察灾
为e的端点. 既有无向边又有有向边的图称为混合图.
例 设H (V (H ),E(H )),其中:
V (H ) {u1,u2,u3,u4,u5}, E(H ) {a1,a2,a3, a4, a5, a6, a7}, a1 (u1,u2),a2 (u2,u2 ), a3 (u4,u2 ),a4 (u4,u5), a5 (u4,u3),a6 (u3,u4), a7 (u1,u3). (见右图 3)
=35公里/小时. 要在24小时内完成巡视,至少应 分
几组;给出这种分组下最佳的巡视路线.
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公路边的数字为该路段的公里数.
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2.问题分析:
本题给出了某县的公路网络图,要求的是在不 同的条件下,灾情巡视的最佳分组方案和路线.
将每个乡(镇)或村看作一个图的顶点, 各镇乡、村之间的公路看作此图对应顶点间的边,各 条公路的长度(或行驶时间)看作对应边上的权, 所给公路网就转化为加权网络图,问题就转化图论 中一类称之为旅行售货员问题,即在给定的加权网
1) 图的概念
2) 赋权图与子图 3) 图的矩阵表示 4) 图的顶点度 5) 路和连通
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1) 图的概念
定义 一个图G是指一个二元组(V(G),E(G)),其
中:1) V (G) {v1,v2, ,v }是非空有限集,称为顶点集,
其中元素称为图G的顶点. 2) E(G)是顶点集V(G)中的无序或有序的元素偶
8) 图K1,n
叫做星.
X : x1 x2 x3
X : x1 x2 x3
K6
Y : y1 y2 y3 y4 二部图
Y : y1
y2 y3 K3,4
y4
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K1,4
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2) 赋权图与子图
定义 若图G=(V(G),E(G)) 的每一条边e 都赋以
一个实数w(e),称w(e)为边e的权,G 连同边上的
(vi对,v j ) 组成的集合,即称为边集,其中元素称为边. 定义 图G的阶是指图的顶点数|V(G)|, 用 v 来表示;
图的边的数目|E(G)|用 来表示. 用 G (V (G), E(G)) 表示图,简记 G (V , E).
也用 viv j 来表示边 (vi ,v j ).
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0 0 1 0 0 v5
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2) 对有向图 G (V , E),其邻接矩阵
1,
aij 0,
若(vi ,v j ) E, 若(vi ,v j ) E.