运筹学_3 网络分析_31 图论与网络分析简介_
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网络分析
地理位置、地理实体、地理区域，譬如，山顶、河流汇聚点、车站、 地理位置、地理实体、地理区域，譬如，山顶、河流汇聚点、车站、 码头、村庄、城镇等——点 码头、村庄、城镇等 点 它们之间的相互联系，譬如，构造线、河流、交通线、 它们之间的相互联系，譬如，构造线、河流、交通线、供电与通讯 线路、人口流、物质流、资金流、信息流、技术流等 线路、人口流、物质流、资金流、信息流、技术流等——点与点的 点与点的 连线。 连线。 一个由基本流域单元组成的复杂的流域地貌系统， 一个由基本流域单元组成的复杂的流域地貌系统，如果舍弃各种复 杂的地貌形态，各条河流 杂的地貌形态，各条河流——线，河流分岔或汇聚处 线 河流分岔或汇聚处——点，流域 点 地貌系统——水系的基本结局（树）。 水系的基本结局（ 地貌系统 水系的基本结局
（4 ）环 的两个端点相同， 若e的两个端点相同，即u＝v，则称为环。 的两个端点相同 ＝ ，则称为环。 （5）多重边 若连接两个端点的边多于一条以上， 若连接两个端点的边多于一条以上，则称为 多重边。 多重边。 （6）多重图 含有多重边的图，称为多重图。 含有多重边的图，称为多重图。 （7）简单图 无环、无多重边的图，称为简单图。 无环、无多重边的图，称为简单图。
（13）基础图 13）
从一个有向图D＝（ ， ） 从一个有向图 ＝（V，A）中去掉所有边上的箭头所 ＝（ 得到的无向图，就称为D 的基础图，记之为G（ ）。 得到的无向图，就称为 的基础图，记之为 （D）。
（14）截 14）
如果从图中移去边的一个集合将增加亚图的数目时， 如果从图中移去边的一个集合将增加亚图的数目时， 被移去的边的集合就称为截。 被移去的边的集合就称为截。
需要说明的是——图的定义只关注点之间是否 图的定义只关注点之间是否 需要说明的是 连通，而不关注点之间的连结方式。 连通，而不关注点之间的连结方式。对于任何一个 图的画法并不唯一。 图的画法并不唯一。
（4 ）环 的两个端点相同， 若e的两个端点相同，即u＝v，则称为环。 的两个端点相同 ＝ ，则称为环。 （5）多重边 若连接两个端点的边多于一条以上， 若连接两个端点的边多于一条以上，则称为 多重边。 多重边。 （6）多重图 含有多重边的图，称为多重图。 含有多重边的图，称为多重图。 （7）简单图 无环、无多重边的图，称为简单图。 无环、无多重边的图，称为简单图。
（13）基础图 13）
从一个有向图D＝（ ， ） 从一个有向图 ＝（V，A）中去掉所有边上的箭头所 ＝（ 得到的无向图，就称为D 的基础图，记之为G（ ）。 得到的无向图，就称为 的基础图，记之为 （D）。
（14）截 14）
如果从图中移去边的一个集合将增加亚图的数目时， 如果从图中移去边的一个集合将增加亚图的数目时， 被移去的边的集合就称为截。 被移去的边的集合就称为截。
需要说明的是——图的定义只关注点之间是否 图的定义只关注点之间是否 需要说明的是 连通，而不关注点之间的连结方式。 连通，而不关注点之间的连结方式。对于任何一个 图的画法并不唯一。 图的画法并不唯一。
运筹学图与网络分析
第5章 图论与网络分析
网络分析
➢ 图的基本概念 ➢最小支撑树问题 ➢ 最短路径问题 ➢网络最大流问题
图论起源：哥尼斯堡七桥问题
A
A
C
D
C
D
B
B
问题：一个散步者能否从任一块陆地出发;走过七 座桥;且每座桥只走过一次;最后回到出发点
结论：每个结点关联的边数均为偶数
§1 图的基本概念
1图
由点和边组成;记作G=V;E;其中 V=v1;v2;……;vn为结点的集 合;E=e1;e2;……;em 为边的集合; 点表示研究对象 边表示研究对象之间的特定关系
例 ： G1为不连通图; G2为连通图
G1
G2
5 支撑子图
图G=V;E和G'=V ' ;E ';若V =V ' 且E ' E ;则 称G' 为
G的支撑子图;
例 ：G2为G1的支撑子图
v5
v5
v1
v4 v1
v4
v2
v3
G1
v2
v3
G2
例 ： G2 是G1 的子图；
v2
e1 v1
e6 e7
e2
v3
e8 e9
两条以上的边都是权数最大的边;则任意去掉其 中一条： ③若所余下的图已不含圈;则计算结束;所余下的图 即为最小支撑树;否则;返问①;
例 求上例中的最小支撑树
v1
5
v2
7.5 4
5.5
3
v5
2
解：
v3 3.5 v4 v1
5
v2
75 4
55
3
v5
2
v3 3 5 v4
算法2避圈法：从某一点开始;把边按权从小到大 依次添入图中;若出现圈;则删去其中最大边;直至 填满n1条边为止n为结点数 ;
网络分析
➢ 图的基本概念 ➢最小支撑树问题 ➢ 最短路径问题 ➢网络最大流问题
图论起源：哥尼斯堡七桥问题
A
A
C
D
C
D
B
B
问题：一个散步者能否从任一块陆地出发;走过七 座桥;且每座桥只走过一次;最后回到出发点
结论：每个结点关联的边数均为偶数
§1 图的基本概念
1图
由点和边组成;记作G=V;E;其中 V=v1;v2;……;vn为结点的集 合;E=e1;e2;……;em 为边的集合; 点表示研究对象 边表示研究对象之间的特定关系
例 ： G1为不连通图; G2为连通图
G1
G2
5 支撑子图
图G=V;E和G'=V ' ;E ';若V =V ' 且E ' E ;则 称G' 为
G的支撑子图;
例 ：G2为G1的支撑子图
v5
v5
v1
v4 v1
v4
v2
v3
G1
v2
v3
G2
例 ： G2 是G1 的子图；
v2
e1 v1
e6 e7
e2
v3
e8 e9
两条以上的边都是权数最大的边;则任意去掉其 中一条： ③若所余下的图已不含圈;则计算结束;所余下的图 即为最小支撑树;否则;返问①;
例 求上例中的最小支撑树
v1
5
v2
7.5 4
5.5
3
v5
2
解：
v3 3.5 v4 v1
5
v2
75 4
55
3
v5
2
v3 3 5 v4
算法2避圈法：从某一点开始;把边按权从小到大 依次添入图中;若出现圈;则删去其中最大边;直至 填满n1条边为止n为结点数 ;
第六章图与网络分析
e3
v3
若链中所有的顶点也互不相同,这样的链称为路.
e4
v4
起点和终点重合的链称为圈. 起点和终点重合的路称为回路.
若图中的每一对顶点之间至少存在一条链, 称这 样的图为连通图, 否则称该图是不连通的. 第10页
完全图，偶图
任意两点之间均有边相连的简单图, 称为完全图. K n
K2
K3
K4
2 | E | Cn
第20页
6.2树图和图的最小部分树问题 Minimal tree problem 6.2.1树的概念
若图中的每一对顶点之间至少存在一条链, 称这样的图 为连通图. 树图(简称树Tree)： 无圈的连通的图，记作T(V, E)
组织机构、家谱、学科分支、因特网络、通讯网络及高压线路 网络等都能表达成一个树图 。
第13页
有向图 G ： (V,E)，记为 G=(V,E)
G 的点集合： V {v1 , v2 ,...,vn } G 的弧集合： E {eij } 且 eij 是一个有序二元组 (vi , v j ) ，记
为 eij (vi , v j ) 。下图就是一个有向图，简记 G 。 若 eij (vi , v j ) ，则称 eij 从 v i 连向 v j ，点 v i 称为 eij 的尾，v j 称为 eij 的头。 v i 称为 v j 的前继， v j 称为 v i 的后继。 基本图：去掉有向图的每条弧上的方向所得到的无向图。
有向图 G (V , E ) 的关联矩阵：一个 | V | | E | 阶矩阵
B (bik ) ，
1, 当 弧ek以 点i为 尾 其中 bik 1, 当 弧ek以 点i为 头 0, 否 则
运筹学课件—网络分析
v3 : v2 ,lv3 v2 ,1
lv3 minlv2 , f32 min1,1 1
v3 vt : f3t 1 c3t
vt : v3 ,lvt v3 ,1
lvt minlv3 ,c3t f3t min1,1 1
二.调整
lvt 1
在u
上：f
s1
fs1 1 1 2
vi vk ,若fki 0,则v j不标号;若fki 0,则v j可标号
vk： vi ,lvk lvk minlvk , fki
.
.
. 可能结局：（1）标号中断，已得最大流
（2）v t 得到标号，得一条增广链
二. 调整过程：
. lvt 调整量
f ij
f ij f ij
vi ,v j u vi ,v j u
非零流
定义2：给定网络D (V , A,C ) 若将V V1 , V1 , Vs V1 , Vt V1
V1 V1 (空)，则称弧集（V1 , V1）为截集
定义3：截集（V1 , V1）所有弧容量之和为截量
C（V1 , V1）
C ij
(Vi ,Vj )(V1 ,V1 )
例1. V1 vs V1 v1,v2 ,v3 ,v4 ,vt
C （V1 , V1） C S1 C S2 5 3 8
2. V1 vs ,v1 ,v2 ,v3 ,v4V1 vt
C （V1 , V1） C4t C流量等于分离Vs ,Vt
的最小截量，则max( f ) minC(V1,V1 )
定理2：可行性f *是最大流，当且仅当不存
v2 (3,3)
(3,3)
vs
(1,1) (1,1)
(5,1)
v1 (2,2)
运筹学课件 第六章图与网络分析
v 若 eij i , v j ，称 vi , v j 是边 eij 的端 点，反之，称边 eij 为点 v i 或 v j 的关联边。 若点 vi , v j 与同一条边关联，称点 vi v j 相邻； 若边 和 具有公共的端点，称 ei ei ej 和 相邻
e3 e13 v1, v3 v3 , v1 e31
2013-12-3
18
图中有些点和边的交替顺序 0 , e1 , v1 ,...,ek , vk v ，若其中各边 e1 , e2 ,...,ek 互不相同，且对 任意 vt 1 和 vt (2 t k ) 均相邻，称为 链。 上图中 1 v5 , e8 , v3, e3, v1, e2 , v2 , e4 , v3, e7 , v4
27
解
因要使上述村镇全部通上电，村镇之间必 须连通，又图中必不存在圈，否则从图中去掉一 条边图仍连通，就一定不是最短路线，故架设长 度最短的路线就是从上图中寻找一棵最小树。
2013-12-3
28
用避圈法时，先从图中任选一点 S , 令 S V ，其余点 V , V 与 V 间的最 短边为（ S , A) ，将该边加粗，标志它是最小 树内的边。再令 V A V ,V V A 重复上述步骤，一直到所有点连通为止。过程 如下：
如果用点表示研究的对象，用边表示这些 对象之间的联系，则图G可以定义为点与边的集 合，记作 G , E V
V v1 , v2 ,...,vn
E e1 , e2 ,..,em
式V是点的集合，E是边的集合。
2013-12-3 13
注意，上面定义的图G区别于几何学中的图。 几何学中，图中点的位置、线的长度和斜率等都 十分重要，而这里只关心图中有多少个点以及哪 些点之间有线相连。 如果给图中的点和边以具体的含义和权数 （如距离、费用、容量等）。把这样的图称为网 络图，记作N。 图和网络分析的方法已广泛应用于物理、化 学、控制论、信息论、计算机科学和经济管理等 各领域。
图论与网络分析
图论是数学的一个分支，研究图的性质和特点，而网络分析是应用图论于实际问题中，通过分析网络结构和关系来揭示其潜在的规律和模式。
图论和网络分析在现代科学、技术和社会的各个领域都有广泛的应用，如社交网络、交通网络、生物网络等。
本文将以图论与网络分析为题，探讨其重要性和应用范围。
首先，图论和网络分析对于社交网络的研究具有重要意义。
社交网络是人们日常生活中相互联系和交流的重要方式，通过图论和网络分析可以分析社交网络中的人际关系和信息传播。
例如，研究一个社交网络中的节点（人）的连接和交流模式，可以找出核心节点、社区结构以及信息传播路径，从而帮助我们理解人们之间的联系及其对社会的影响。
其次，图论和网络分析在交通网络中的应用也非常重要。
交通网络是现代社会运行的重要基础，图论和网络分析可以帮助我们优化交通规划和管理。
例如，研究交通网络中的节点（道路和交通枢纽）之间的连接和交通流量可以帮助我们找出瓶颈节点和拥堵原因，从而设计更有效的交通流管理策略，提高交通运输的效率和便利性。
此外，图论和网络分析在生物网络研究中也占据重要地位。
生物网络是研究生物学和医学的重要工具，可以帮助我们理解生物体的复杂系统和相互作用。
例如，研究蛋白质相互作用网络，可以发现重要节点和模式，从而帮助我们预测蛋白质的功能和相互作用方式，为疾病诊断和药物设计提供重要依据。
最后，图论和网络分析在计算机科学中的应用也不可忽视。
计算机网络是现代信息科技的基础，而图论和网络分析可以帮助我们研究和设计高效的网络结构和优化算法。
例如，研究互联网中的路由器和通信节点之间的连接方式和流量分配可以帮助我们提高网络的性能和吞吐量，保证网络的可靠性和安全性。
综上所述，图论与网络分析在社交网络、交通网络、生物网络和计算机网络等领域的应用都是十分重要的。
通过图论和网络分析的方法，我们可以从整体和局部的角度来研究和理解不同领域中的网络结构和关系，揭示其内在的规律和模式。
图论与网络分析的发展将为我们提供更多解决实际问题的方法和思路，推动科学、技术和社会的进步。
运筹学课件-第六章图与网络分析
运筹学课件-第六章 图与网络分析
contents
目录
•的算法 • 图的应用
01
CATALOGUE
图的基本概念
图的定义
总结词
图是由顶点（或节点）和边（或弧） 组成的数据结构。
详细描述
图是由顶点（或节点）和边（或弧） 组成的数据结构，其中顶点表示对象 ，边表示对象之间的关系。根据边的 方向，图可以分为有向图和无向图。
04
CATALOGUE
图的算法
深度优先搜索
要点一
总结词
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
要点二
详细描述
该算法通过沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索 树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到 发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发 现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的 节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个 进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
物流网络设计的应用
在物流规划、供应链管理、运输优化等领域有广泛应用，例如通过物 流网络设计优化货物运输路径、提高仓储管理效率等。
生物信息学中的图分析
生物信息学中的图分析
利用图论的方法对生物信息进 行建模和分析，以揭示生物系 统的结构和功能。
生物信息学中的节点
代表生物分子、基因、蛋白质 等。
生物信息学中的边
Dijkstra算法
总结词：Dijkstra算法是一种用于在有向图中查找单源 最短路径的算法。
详细描述：Dijkstra算法的基本思想是从源节点开始， 逐步向外扩展，每次找到离源节点最近的节点，并更新 最短路径。该算法使用一个优先级队列来保存待访问的 节点，并将源节点加入队列中。然后，从队列中取出具 有最小优先级的节点进行访问，并将其相邻节点加入队 列中。这一过程一直进行，直到队列为空，即所有可到 达的节点都已被访问。Dijkstra算法的时间复杂度为 O((V+E)logV)，其中V是节点的数量，E是边的数量。
contents
目录
•的算法 • 图的应用
01
CATALOGUE
图的基本概念
图的定义
总结词
图是由顶点（或节点）和边（或弧） 组成的数据结构。
详细描述
图是由顶点（或节点）和边（或弧） 组成的数据结构，其中顶点表示对象 ，边表示对象之间的关系。根据边的 方向，图可以分为有向图和无向图。
04
CATALOGUE
图的算法
深度优先搜索
要点一
总结词
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
要点二
详细描述
该算法通过沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索 树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到 发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发 现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的 节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个 进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
物流网络设计的应用
在物流规划、供应链管理、运输优化等领域有广泛应用，例如通过物 流网络设计优化货物运输路径、提高仓储管理效率等。
生物信息学中的图分析
生物信息学中的图分析
利用图论的方法对生物信息进 行建模和分析，以揭示生物系 统的结构和功能。
生物信息学中的节点
代表生物分子、基因、蛋白质 等。
生物信息学中的边
Dijkstra算法
总结词：Dijkstra算法是一种用于在有向图中查找单源 最短路径的算法。
详细描述：Dijkstra算法的基本思想是从源节点开始， 逐步向外扩展，每次找到离源节点最近的节点，并更新 最短路径。该算法使用一个优先级队列来保存待访问的 节点，并将源节点加入队列中。然后，从队列中取出具 有最小优先级的节点进行访问，并将其相邻节点加入队 列中。这一过程一直进行，直到队列为空，即所有可到 达的节点都已被访问。Dijkstra算法的时间复杂度为 O((V+E)logV)，其中V是节点的数量，E是边的数量。
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{a12,a14,a34}
{a26,a46 } φ
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+3,0+2,0+5}=2= l1+W13 min{l1+W12, l1+W13, l3+W34}= min{0+3,0+5,2+1}=3= l1+W12, l3+W34 min{l2+W26, l4+W46}= min{3+7,3+5}=8= l4+W46
{ a57,a68 }
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+2,0+6,0+3}=2= l1+W12 min{l1+W13, l1+W14, l2+W23, l2+W26}= min{0+6,0+3,2+3, 2+7}=3= l1+W14 min{l1+W13,l2+W23, l2+W26, l4+W45}= min{0+6,2+3,2+7,3+6}=5= l2+W23 min{l2+W26, l3+W35, l3+W36, l4+W45}= min{2+7,5+3,5+7,3+6}=8= l3+W35 min{l2+W26, l3+W36, l5+W56, l5+W57}= min{2+7,5+7,8+1,8+6}=9= l2+W26, l5+W56 min{ l5+W57, l6+W68}= min{8+6,9+4}=13= l6+W68
{a26,a46 } φ
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
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min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+2,0+6,0+3}=2= l1+W12 min{l1+W13, l1+W14, l2+W23, l2+W26}= min{0+6,0+3,2+3, 2+7}=3= l1+W14 min{l1+W13,l2+W23, l2+W26, l4+W45}= min{0+6,2+3,2+7,3+6}=5= l2+W23 min{l2+W26, l3+W35, l3+W36, l4+W45}= min{2+7,5+3,5+7,3+6}=8= l3+W35 min{l2+W26, l3+W36, l5+W56, l5+W57}= min{2+7,5+7,8+1,8+6}=9= l2+W26, l5+W56 min{ l5+W57, l6+W68}= min{8+6,9+4}=13= l6+W68