图论模型最短路
数学建模最短路问题

设链W=v0e1v1e2…eivi已选定,则从E\{e1,e2,…,ei}中选取一条与ei相邻的边ei+1,除非已无选择余地,否则不要选G\{e1,e2,…,ei}的桥。
直到(2)不能进行为止,算法终止时得到的是Euler回路。
欧拉图与Fleury算法
01
02
如果G不是连通的Euler图,则G中含有奇度顶点(但奇度顶点的个数为偶数),此时图G的一条邮递路线必定在某些街着上重复走了一次或多次,它等价于在这些边上加一条或多条重复边,使新图G' 不含奇度顶点,并且所加边的总权为最小。
01
Dijkstra Algorithm
02
Dijkstra算法所需时间与n2成正比。
最短路问题求解算法
用Dijkstra求解最短路问题
例 求从顶点u0到其余顶点的最短路。
解:先写出距离矩阵(实际应为对称矩阵)
Dijkstra算法的迭代步骤如下
u0 u1 u2 u3 u4 u5 u6 u7
1 0 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 2 2 1 8 ∞ ∞ ∞ ∞ 3 2 8 ∞ ∞ 10 ∞ 4 8 3 ∞ 10 ∞ 5 8 6 10 12 6 7 10 12 7 9 12 8 12
第11章 最短路问题
添加副标题
1 问题的提出
STEP2
STEP1
图论是离散数学的重要分支,在物理学、化学、系统控制、电力通讯、编码理论、可靠性理论、科学管理、电子计算机等各个领域都具有极其广泛的应用。
1
图论的历史可以追溯到1736年,这一年发表了图论的第一篇论文,解决了著名的哥尼斯堡(Königsberg)七桥问题。
02
1 匹配与覆盖
基本概念
定义1设若M的边互不相邻,则称M是G的一个匹配。M的边称为匹配边,E\M的边称为自由边,若(u, v)∈M,则称u(或v)是v(或u)的配偶。若顶点v与M的一条边关联,则称v是M-饱和的;否则称为M-非饱和的。若M使G中每个顶点都是M-饱和的,称M是G的完美(理想)匹配。设M是G的一个匹配,若不存在M' 使|M'|>|M|,则称M为G的最大匹配。
最短路问题的求解方法

最短路问题的求解方法最短路问题是图论中的一个经典问题,它在很多实际应用中都有着重要的作用。
在现实生活中,我们经常需要求解最短路径,比如在地图导航、网络通信、交通运输等领域。
因此,研究最短路问题的求解方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
在图论中,最短路问题的求解方法有很多种,其中比较经典的有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法等。
这些算法各有特点,适用于不同的场景和要求。
下面我们就逐一介绍这些算法的原理和求解方法。
Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径的算法,它采用贪心策略,每次找到当前距离最短的节点进行松弛操作,直到所有节点都被遍历。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V为节点的个数。
这种算法适用于边权值为正的图,可以求解从单个源点到其他所有点的最短路径。
Bellman-Ford算法是一种用于求解单源最短路径的算法,它可以处理边权值为负的图,并且可以检测负权回路。
Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE),其中V为节点的个数,E为边的个数。
这种算法适用于一般情况下的最短路径求解,但是由于其时间复杂度较高,不适用于大规模图的求解。
Floyd-Warshall算法是一种用于求解所有点对最短路径的算法,它可以处理边权值为正或负的图,但是不能检测负权回路。
Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(V^3),其中V为节点的个数。
这种算法适用于求解图中所有点对之间的最短路径,可以同时求解多个源点到多个目标点的最短路径。
除了上述几种经典的最短路求解算法外,还有一些其他的方法,比如A算法、SPFA算法等。
这些算法在不同的场景和要求下有着各自的优势和局限性,需要根据具体情况进行选择和应用。
在实际应用中,最短路问题的求解方法需要根据具体的场景和要求进行选择,需要综合考虑图的规模、边权值的情况、时间效率等因素。
同时,对于大规模图的求解,还需要考虑算法的优化和并行化问题,以提高求解效率。
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
最短路问题数学模型

最短路问题数学模型
最短路问题是指在带权有向图中,求两个顶点之间的最短路径。
这个问题在现实生活中有很多应用,如在交通规划、电信网络设计、人工智能等领域。
为了解决这个问题,需要建立一个数学模型。
数学模型是指用数学方法对实际问题进行抽象和描述,从而进行定量分析和求解的方法。
对于最短路问题,可以使用图论和运筹学的方法建立数学模型。
在图论中,最短路问题可以使用迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法求解。
这些算法基于图的边权和,采用动态规划的思想,逐步计算每个节点到源节点的最短距离,最终得到整个图中每对节点之间的最短路径。
在运筹学中,最短路问题可以被看作是一种线性规划问题。
可以将每个节点看作是一个决策变量,节点之间的边权看作是线性约束条件,目标函数则是从源节点到目标节点的路径长度。
通过对目标函数进行最小化,可以得到最短路径的解。
总之,最短路问题数学模型可以通过图论和运筹学的方法进行建立和求解。
建立好的数学模型可以为实际问题提供科学解决方案,优化效率和效果。
- 1 -。
图论模型:最短路

T (v3 ) min{ T (v3 ), P(v0 ) f 03 } min{ ,0 1} 1
(3)比较所有的T标号,T(v3 )最小,所以令: P(v3 ) 1;
V1 5 1 5 2 V5 1 V6 3 1 V2 5 1 V4 3 T 7 4
4 1 S 4 5
2 V3
解:狄克斯特拉(Dijkstra)算法列表如下:
V1
4 1 S 4 5
2 V3
5 1 5 2 V5 1 V6 3 1 V2 5 7
4
1 V4 3
T
迭代次数 T(S) T(V1) T(V2) T(V3) T(V4) T(V5) T(V6) T(T) P标号 1 2 3 4 0 +∞ 4 3 3 +∞ +∞ 2 +∞ 1 +∞ +∞ 6 6 +∞ 4 3 3 +∞ 5 5 5 +∞ +∞ +∞ 9 S V3 V2 V1
T (v6 ) 9
(9)比较所有T标号,T(v5 )最小,所以令P(v5 ) 6;
(10)v5为刚得到P标号的点,考察边v5 v2 , v5 v6 , v5 v7的端点 v2 , v6 , v7 :
T (v2 ) min{ T (v2 ), P(v5 ) f 52 } min{ 8,6 1} 7
5
6 7 8 最短路权 父点 0 S 3 V3 2 V3 1 S
6
6 6 6 V3
3
5
5
7
7 7 7
V5
V6 V4 D
3 V3
已知起点的最短路问题数学模型

一、概述已知起点的最短路问题是图论中的一个经典问题,它在实际生活中有着广泛的应用,如交通规划、通信网络设计、物流配送等领域。
本文将对已知起点的最短路问题进行数学建模,并探讨其求解方法。
二、问题描述已知起点的最短路问题可以描述为在一个加权有向图中,从给定的起点出发,求得到其他所有顶点的最短路径。
其中,图的顶点表示位置,边的权重表示移动的代价或者距离。
问题的输入包括图的结构和起点的位置,输出包括从起点到所有其他顶点的最短路径。
三、数学建模1. 图的表示为了进行数学建模,我们需要选取恰当的数据结构来表示图。
常用的数据结构包括邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵适用于稠密图,适合于求解任意两个顶点之间的最短路径;邻接表适用于稀疏图,适合于求解从一个起点到其他所有顶点的最短路径。
在实际应用中,根据具体问题的规模和特点选择合适的数据结构。
2. 最短路径的定义最短路径可以通过不同的度量标准来定义,比如长度最短、耗费最少等。
在已知起点的最短路问题中,最常见的度量标准是路径的长度。
我们的数学建模将以路径的长度为目标函数。
3. 数学模型我们可以使用图论中的单源最短路径算法来解决已知起点的最短路问题。
常见的算法包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
以下是这两种算法的数学模型:(1)Dijkstra算法Dijkstra算法通过维护一个距离集合来逐步求得起点到其他各顶点的最短路径。
具体流程如下:初始化距离集合,将起点到自身的距离设为0,其余顶点的距离设为无穷大。
选择一个顶点加入最短路径集合,更新起点到所有其他顶点的距离。
重复上述步骤,直到所有顶点都加入了最短路径集合。
(2)Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法通过对边进行松弛操作来逐步求得起点到其他各顶点的最短路径。
具体流程如下:初始化距离数组,将起点到自身的距离设为0,其余顶点的距离设为无穷大。
在图的所有边上进行|V|-1次松弛操作,其中|V|表示图的顶点数。
图与网络分析-最短路

② 给 v2 标号(4)。
③ 划第二个弧。
v2 (4)
4
5
4
v4
7
9
5
v6
1
v1 (0)
①
②
5
v8
1
6
4
v3
7
v5
6
v7
表明走出 v1 后走向 v8 的最短路目前看是 (v1 , v2 ) ,最优距离 是4 。 现已考察完毕第二个圈内的路,或者说,已完成 v1 , v2 的标号。
v1 v3 v6
59 40 28 30
21
v1 (0)
①
12
19 13
v2 (12)
② ③
v3 (19)14 20
v4 (28) 15
29
④
15 v5 (40)
22
v6
41
⑤
最短路路长为49。 即:在第一年、第三年初各购买一台新设备为最优决策。 这时5年的总费用为49。
例3 (选址问题 ) 已知某地区的交通网络如图所示, 其中点代表居民小区,边代表公路,边权为小区间公路距离, 问区中心医院应建在哪个小区,可使离医院最远的小区居民就 诊时所走的路程最近? 解 求中心的问题。 解决方法:先求出 vi 到 其它各点的最短路长 d j
min{ 24 , k34 , k56 , k57 } min{ ,10,13,14} 9 k 9
① 给 (v2 , v4 ) 划成粗线。 ② 给 v4 标号(9)。 ③ 划第5个弧。
v2 (4)
4
5
4
v4(9)
7
9
5
v6 (13)
1
v1 (0)
图_最短路_2

图论——单源最短路一、最短路两点之间的最短路:给定一个带权图,图中两点i与j的最短路是指从i到j的一条路径,这条路径经过的边的权值之和最小。
求单源最短路:给定一个带权图,求图以结点start为起点的单源最短路是指对每一个结点j<>start,求出start到j的最短路。
二、图的存储方式对于求最短路类问题的算法,图的不同存储方式会产生很大的影响,总的来说,图的存储方式有邻接矩阵,邻接表,前向星等几种。
邻接矩阵:这种存储方法需要开设一个V^2的二维数组edge,对于每两个顶点i和j,如果ij有边,则edge[i,j]=w[i,j],否则edge[i,j]=-1,这里w[i,j]为边Eij的权。
邻接表:邻接表有链表与数组两种实现方式,如果用数组实现,同邻接矩阵一样需要一个V^2的二维数组edge,edge的每个元素包含两个信息:终点和权值。
另有一个数组a记录从指定顶点出发的边数。
对于每个顶点i,edge[i, j](j=1~a[i])表示从i出发的第j条边的终点与权值。
若用链表实现邻接表,我们可以将edge减成一维,在每个edge[i]后面连一条链表,链表上的每个结点都表示由i出发的一条边。
前向星:前向星的存法只需两个一维数组pos与edge,其中edge[i]存储了第i条边的信息,这些边是按照起点由小到大排好序的,而pos[i]则表示以i为起点的第一条边的位置。
这样在edge[pos[i]~pos[i+1]-1]中便可找到从i出发的所有边的信息。
以下的例子显示了这四种存储图的方法:2 4邻接矩阵:邻接表(数组):邻接表(链表):edge各种存储方法的比较:#对于稀疏图而言,复杂度约为常数。
*需要一个O(ElogE)的预处理(排序)。
总的来说,邻接矩阵比较好编写,存储方式简单明了,适合中小规模数据;用数组实现的邻接表与邻接矩阵相差不多;用链表实现的邻接表编程复杂度较高,但效率很好,适合各种各样的图论类题目;前向星只对数组进行操作,编写不是很难,同时效率也不错,在不需要修改边的最短路问题中,前向星是遇到大数据时的最佳选择。
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§7.1 图论的基本概念
定义1 一个有序二元组(V,E)称为一个图,记为G= (V,E),其中① V称为G的顶点集,V≠Φ,V中的元 素称为顶点或结点,简称点;② E称为G的边集,其 元素称为边,它连接V中的两个点,如果这两个点是 无序的,则称该边为无向边;否则,称为有向边。
如果V={v1,v2,…,vn}是有限非空点集,则称G为有 限图或n阶图。
根据上述定理,著名计算机专家狄克斯特拉 (Dijkstra)给出了求G中某一点到其他各点最短 路径的算法——标号法:T标号与P标号。T标号为 试探性标号,P标号为永久性标号。
给vi点一个P标号时,表示从v0(起点)到点vi的 最短路权,vi点的标号不再改变;给vi点一个T标 号时,表示从v0到vi的估计最短路权,是一种临时 标号。凡没有得到P标号的点都标有T标号。
(3)比较所有T标号的点,把最小者改为P标号,
即:P(vj* ) min{T (v j )}
当存在两个以上最小时,可同时改为P标号,若全部 点均为P标号,则停止;
否则,用vj*代替vi ,转回(2).
例2 求下图中V0到其余各点的最短路。
解 :(1)首 先 给v0以P标 号 , P(v0 ) 0,其 余 各 点 为T标 号 ,
则称是G的一个通路。如果通路中没有相同的边,则称此 通路为道路;始点和终点相同的道路称为圈或回路;如果
通路中既没有相同的边,又没有相同的顶点,则称此通路
为路径,简称路。
定义4 任意两点都有通路的图称为连通图。
定义5 连通而无圈的图称为树,常用T表示树。
§7.2 最短路模型及其算法
最短路问题是网络理论中应用最为广泛的问题之一, 不少优化问题可化为这个模型。如管道的铺设、运 输网络的设计、线路安排、设备更新、厂区布局等。
T (v1) 2
f 36 } V0
8miVn2{
17
1,1
V5
2
96 }
4
3
9
V7
(5)比 较 所 有T标 号 ,T(v1 )最 小 ,V3 所9以 令P(vV16 ) 2
T (v2 ) min{T (v2 ), P(v0 ) f02} min{ ,0 8} 8
T (v3 ) min{T (v3 ), P(v0 ) f03} min{ ,0 1} 1
(3)比 较 所 有 的T标 号 ,T(v3 )最 小 , 所 以 令 :P(v3 ) 1;
(v)表示图G中所有与顶点v相邻的顶点的集合。
定义2 若将图G的每条边e都对应一个实数F(e),则称F(e) 为该边的权,并称图G为赋权图,记为G=(V,E,F)。
定义3 设G=(V,E)是一个图,
,
v0 , v1, v2 ,, vk V ,且1 i k, vi1vi E
算法每一步是把某一点的T标号改为P标号,当终点 得到P标号时全部计算结束。其具体步骤如下:
(1)赋初值:给起点v0以P标号,P(v0)=0,其余 各点vi均为T标号,T(vi)=+∞;
(2)更新所有的T标号:若vi点为刚得到的P标号的 点,考虑这样的点vj,边vivj∈E,且vj为T标号,对 vj的T标号进行如下的更改: T(vj ) min{T(vj ), P(vi ) f i j}, fij 为边vi vj的权数.
(4)v3为 刚 得 到P标 号 的 点 , 考 察 边v3v2 , v3v6的 端 点v2 , v3 :
V1
1
V4
T (v2 ) min{T (v2 ), P(v3 ) f32} min{8,1 7} 8
2
6
5
3
8
T (v6 ) min{T (v6 ), P(v3 )
称点vi,vj为边vivj的端点。在有向图中,称点vi,vj 分别为有向边vivj的始点和终点;称边vivj为点vi 的出边,为点vj入边。
由边连接的两个点称为相邻的点;有一个公共端点的边称 为相邻边;边和它的端点称为互相关联。常用d(v)表示图
G中与顶点v关联的边的数目,d(v)称为顶点v的度数;用N
例 如 设V=v1, v2 , v3, v4},E {v1v2 , v1v3, v1v4 , v2v3, v2v4 , v3v4}
则G=(V,E)是一个有4个顶点、6条边的图,其图
解如下图: v3
v4
e6
v3
e2 e3
e6
v4
e4
e5
v1
e1
v2
e3 e2
e5
e4
v1
e1
v2
一个图会有许多外形不同的图解,如上图。
定义1 设P(u,v)是赋权图G=(V,E,F)中从点u到点
v的路径,用E(P)表示路径P(u,v)的全部边的集合,
记为,
,则称F(P)为路径P(u,v) 的
权或长度。 F(P) F(e) eE(P)
定义2 若P0(u,v)是G中连接u,v的路径,且对任意在 G中连接u,v的路径P(u,v),都有F(P0)≤F(P),则称
V1Βιβλιοθήκη 268 V2
T(vi ) ,i 1,2,,7.
V0 17
(2)由于边v0v1 , v0v2 , v0v3 E,
V3
且v1 , v2 , v3为T标号,所以修正这些点的标号.
1
V4
5
3
1
6
V5 2
4
8
V7 3
9
V6
T (v1) min{T (v1), P(v0 ) f01} min{ ,0 2} 2
P0(u,v)是G中连接u,v的最短路径。
定 理若v0v1 v2 vk 是G中 从v0到vm的 最短 路 , 则 对i, j,
1 i j m,
vi vi 1
v
必
j
为G中
从vi
到v
的
j
最
短
路.
定义3 设v0v1v2 vm是G中从v0到vm的最短路,则对k,
1 k m,称vk1为vk的父点.
如果G的每条边都是无向边,则称G为无向图;如果G 的每条边都是有向边,则称G为有向图。否则称G为混 合图。并且常记E={e1,e2,…,em},
(ek=vivj,i,j=1,2,…,n), 对于一个图G=(V,E),人们通常用一个图形来表示,
称其为图解。凡是有向图,在图解上用箭头标明其方 向。