运筹学第7章 最大流问题(精简)

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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。

最大流问题最大流问题的数学模型可行流和分割集合流量与容量流量

最大流问题最大流问题的数学模型可行流和分割集合流量与容量流量

v3
v3 v2
10 5 vs
6,3
3
增大流量3
v3 v2
3 7,7 4,4
v5 v4 11,9 vt
v3
5,2
3
10,10 v5
v3
6,6
3
v2 v2
15,10 vs 3,1 5,2 9,9 10,10 v5 vs 5 1 3 7,7 4,4 v4 11,9 vt vs 9 10 5 2 1
7 4 3 2
v4 9 2 vt 10
v3
v4
6 2
v5
v3
6,6
增大流量1
vt v4 11,10 vt
v2
10 5 vs 9 2 1
7 4 3 2
v4 9 2
v3 v2
15,11 vt 10 vs 3,0 5,3 9,9 7,7 4,4
v3
6
v5
10,10 v5
v3
6,6
v2
15,11 vs 3,0
7,7 4,4
– 其上的正向弧均为非饱和弧. – 其上的逆向弧均为非零流弧. – vs到增广链上任一点也有增广链; – 增广链上任一点到vt也有增广链;
最大流判定和性质
最大流 伴随增量网络中不含有任何从 vs到vt的的路径.对应于原网络,即不存在 从vs到vt的流量增广链. 分割定义 性质
性质说明
φ(Q,P)=0. 若不然,φ([u,v])>0, u∈ Q, v∈ P, 则在伴随增量网络中包含一条从v到u的逆 向弧,从而u可达.这与u ∈ Q矛盾.
v4 11,10 vt
算法讨论
算法只对整数容量适用. 最大流解不唯一.如下图
v2
7,7 4,4 3,0 9,9 5,3

运筹学课件 最短路、最大流、邮路

运筹学课件 最短路、最大流、邮路
第i年 价格 ai 使用寿命 费用 bi 1 11 0-1 b1 5 2 11 1-2 b2 6 3 12 2-3 b3 8 4 12 3-4 b4 11 5 13 4-5 b5 18
最短路径问题的应用

例 设备更新问题
把求总费用最小问题化为最短路径问题。用点 i (i=1,2,3,4,5)表示第 i 年买进一台新 设备。增设一点 6 表示第五年末。从i点到i+1,……, 6 各画一条弧,弧(i , j)表示在 第 i 年买进的设备一直使用到第 j 年年初(第 j -1年年末)。求1点到6点的最短路径。 路径的权数为购买和维修费用。 弧(i , j)的权数为第i年的购置费ai+从第i年使用至第j-1年末的维修费之和。 从第i年使用至第j-1年末的维修费:b1+…+bj-i
1 1 2 3 4 5 2 16 3 22 16
(使用寿命为j-i年) 具体权数计算结果如下:
5 41 30 23 17 6 59 41 31 23 18
如:(2-4)权数为:a2+b1+b2=11+5+6=22
4 30 22 17
通过一个网络的最短路径

例 设备更新问题 :
2 16 30 22 41 4 23

最大流问题
两个重要结论: 1、任何一个可行流的流量都不会超过任一截集的容量。 2、若对于一个可行流f *,网络中有一个截集( V1*,V1*), 使v( f *)=C(V1*,V1 *),则f *必是最大流,而( V1*, V1 *)必是所有截集中容量最小的一个,即最小截集。
定理:可行流f *是最大流,当且仅当不存在关于f *的增广链。 于是有如下结论:最大流量最小截量定理:任一个网络中,从vs 到vt的最大流量等于分离vs,vt的最小截集的容量。

《运筹学最大流问题》课件

《运筹学最大流问题》课件
解决方案:可以通过建立最大流模型,求解出最优的运输路径,从而提高物流运输效率,降低运输 成本。
实际应用效果:在实际应用中,最大流问题可以有效地解决物流运输中的路径规划、车辆调度等问 题,提高物流运输效率,降低运输成本。
网络流量优化中的最大流问题
背景:随着互联网 技术的发展,网络 流量优化成为重要 问题
预流推进法的实现
预流推进法是一种求解最大流问题的算法 基本思想:通过寻找增广路径,逐步增大流值
实现步骤:初始化、寻找增广路径、更新流值、重复以上步骤直到找不到增广路径
优点:效率较高,适用于大规模网络流问题
Dinic算法的实现
初始化:设置源 点s和汇点t,初 始化网络流网络
寻找增广路径: 使用BFS寻找从 s到t的增广路径
汇报人:
EdmondsKarp算法等
扩展问题:最小 费用最大流问题 的扩展问题包括 最小费用最大流 问题、最小费用 最大流问题等。
多终端最大流问题
定义:在一个网络中,有多个源点和多个汇点,每个源点和汇点之间都有一条或多条边相连,每条边上都有一个容 量限制,求从源点到汇点的最大流量。
应用场景:多终端最大流问题在物流、交通、网络等领域有广泛的应用。
电力分配中的最大流问题
电力分配:将电力从发电站分配到各个用户 最大流问题:在电力分配中,需要找到一种最优的分配方案,使得电力分配达到最大 实际应用:在实际电力分配中,可以使用最大流算法来寻找最优的分配方案 应用效果:使用最大流算法可以大大提高电力分配的效率和准确性,降低电力损耗和成本
感谢您的观看
更新流量:沿 着增广路径更 新流量
重复步骤2和3, 直到找不到增 广路径
输出最大流值: 计算从s到t的 最大流值
Ford-Fulkerson算法的实现

运筹学_最大流问题(精选)共15页文档

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❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
运筹学_最大流问题(精选)
46、法律有权打破平静。——马·格林 47、在一千磅法律里,没有一盎司仁 爱。— —英国
48、法律一多,公正就少罚才能 使犯罪 得到偿 还。— —达雷 尔
50、弱者比强者更能得到法律的保护 。—— 威·厄尔
谢谢你的阅读

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.

运筹学第7章 最大流问题(精简)

运筹学第7章 最大流问题(精简)

vs [v , 1]
5
(2, 0)
v5 v1
[vs, 3] (2, 2)
v3
(4, 0)
[v3, 1]
[-v4, 1]
如图已经得到增广链,然后进行调整。
调整后的可行流如下图: v2
(4, 4) (1, 0) [-, ∞] vs (5, 2) (1, 0) (3, 1) (2, 1)
(4, 4)
v4
网络上的流,是指定义在边集E上的 函数f={f(vi,vj)},并称f(vi,vj)为边 (vi,vj)上的流量,简记为fij。
v2 3,1 vs 5,2 1,0 v1 1,0 3,1 2,1 2,2 v3 4,1 v4 5,2 vt
标示方式:每条边上标示两个数字,第一个是容量,第二 是流量
可行流、可行流的流量、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。 (3)重复步骤(2),直到vt成为标号点或所有标号点 都检查过。若vt成为标号点,表明得到一条vs到vt的 增广链,转入调整过程;若所有标号点都检查过, 表明这时的可行流就是最大流,算法结束。 调整过程:在增广链上,前向边流量增加l(vt),后 向边流量减少l(vt)。
v2 3 vs 5 v1 2 v3 1 1 3 2 4 v4 5 vt

最大流问题

最大流问题

v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——Vn
v1
v0
v2
vn
V0——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V1——V2——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
v0
v2
vn
V0——V2——Vn
v1
v0
v2
vn
v1
f(i,j)+ (P)
f(i,j)= f(i,j)- (P)
(vi,vj)是前向弧
(vi,vj)是后向弧
f(i,j)
其他
新流f(i,j)的流值为 :f= f + (P)
称f为基于P的修改流;
显然 f> f
定理:当且仅当N中不包含 f 增长道 路时,N中的流 f 是最大流。
算法的基本思想:
1 从任一已知流(如零流)开始,递推 地构造一个其值不断增加的流的序列。 2 在每一个新流构成之后,如果N有f 的可增长道路,则f不是最大流。 3 可得基于P的修改流f,并作为递增流 序列的下一个流,如果不存在f 可增长 道路,则f 是最大流,停止,否则重复。
v1 b
v0
v2
vn
截集b:v1vn,v2vn,v0vn
v1
v0
v2
vn
c
截集c:v1vn,v1v2,v2v1,v0v2 ,v0vn
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给定容量网络G=(V,E,C),若点集V被剖分
为两个非空集合V1和V2,使 vs∈V1 ,vt∈V2,则 把边集(V1,V2)称为(分离vs和vt的)割集。
v2 3
4
v4
5
vs
1
1
3
vt
5
2
v1
2
v3
显然,若把某一割集的边从网络中去掉,
则从vs到vt便不存在路。所以,直观上说,割集 是从vs到vt的必经之路。
调整后的可行流如下图:
[vv2 s, 1] (4, 3)
(4, 3) [, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
(5, 2)
v1
[vs, 3]
(2, 2)
如图已经得到增广链,然后进行调整。
[v2v,4 1]
(5, 5)
(1,1) (1,1)
(v3,1)
(3,0) vt (2,1)
v1 (2,2)
v3
(vs,4)
(-v2,1)
(3,3) v2 (4,3)
(,+∞)
vs
(1,0) (1,0)
(5,2)
v1 (2,2)
(vs,3)
v4(5,3)
(3,0) vt (2,2)
v3
得增广链,标号结束, 进入调整过程
无增广链,标号结束,得 最大流。同时得最小割。
v1
v2
vs
v3
vt
v4
边集(vs,v1),(v1,v3),(v2,v3),(v3,vt),(v4,vt)是G的割集。其顶点分 别属于两个互补不相交的点集。去掉这五条边,则图不连通,去掉这五条边中的任意14条,图仍然连通。
割集的容量(简称割量) 最小割集
割集(V1, V2)中所有起点在V1,终点在V2的边的容量的和称为割集容量。例如下图 中所示割集的容量为5
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。 (3)重复步骤(2),直到vt成为标号点或所有标号点都检查过。若vt成为标号点, 表明得到一条vs到vt的增广链,转入调整过程;若所有标号点都检查过,表明这时 的可行流就是最大流,算法结束。 调整过程:在增广链上,前向边流量增加l(vt),后向边流量减少l(vt)。
下图中已经标示出了一个可行流,求最大流
v[2vs, 4] (4, 0)
(4, 0) [, ∞] vs
(1, 0) (1, 0)
(5, 2)
v1
[vs, 3]
(2, 2)
如图已经得到增广链,然后进行调整。
[v2,v44] (3, 2)
(5, 2)
vs
[v4, 3]
(2, 0)
v5
(4, 0)
v3
[-v4, 2]
网络上的流,是指定义在边集E上的 函数f={f(vi,vj)},并称f(vi,vj)为边 (vi,vj)上的流量,简记为fij。
v2 3,1
vs
1,0
5,2 v1
4,1 v4
5,2
1,0 3,1
vt
2,1
2,2 v3
标示方式:每条边上标示两个数字,第一个是容量,第二 是流量
可行流、可行流的流量、最大流。
可行流是指满足如下条件的流:
(1)容量限制条件:对G中每条边(vi,vj), 有
(2)平衡条件:
0 fij cij
对中间点,有:
fij fki
j
k
(即中间点vi的物资输入量等于输出量)
对i
j
(即vs发出的物资总量等于vt接收的物资总量),W是网络的总流量。
vs
1,0
5,2
4,1 1,0
v4 5,2
3,1 2,1 vt
vs和收点vt的一条链,
我们规定链的方向是
从vs到vt,则链上的
v1
2,2 v3
边被分成两类:前向
边、后向边。
设f是一个可行流,μ是从vs到vt的一条链,若μ 满足前向边都是非饱和边,后向边都是都是非零 流边,则称μ是(可行流f的)一条可增广链。
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)。
可行流总是存在的,例如f={0}就是一个流量为0的可行流。 所谓最大流问题就是在容量网络中寻找流量最大的可行流。 一个流f={fij},当fij=cij,则称f对边(vi, vj)是饱和的,否则称f对边(vi, vj)不饱和。对于 不饱和的,其间隙为δij=cij-fij 最大流问题实际上是一个线性规划问题。 但利用它与图的密切关系,可以利用图直观简便地求解。
下面用实例说明具体的操作方法:例
v2 (4,3) (3,3)
vs (5,1)
(1,1) (1,1)
v1 (2,2)
v4 (5,3)
(3,0) vt (2,1)
v3
在图中给出的可行 流的基础上,求vs 到vt的最大流。
(-vv21,1)(4,3)
(3,3)
(v2,1)
v4 (5,3)
(,+∞)
vs
(5,1)
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。
v2 3
vs
1
5 v1
4
v4
5
1
3
vt
2
2
v3
在容量网络的所有割集中,割集容量最小的割集称为最小割集(最小割)。
对于可行流f={fij},我们把网络中使fij=cij的
边称为饱和边,使fij<cij的边称为非饱和边;把
使fij=0的边称为零流边,使fij>0的边称为非零
流边。
若μ是联结发点
v2 3,1
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