运 筹讲义学图论
运筹学课件:第7章 图论与网络分析-第1,2节
v1
v2 a
v3
v4 c
b v1
a
v2
b
v3
d
d
v4
c
第2节 最小树问题
一、树及其性质 定义1: 无圈的连通图称为树。树一般用T表示。
定理1: 任给树T=(V,E),若P(T)≥2,则 T中至少有两个悬挂点。
证明:设µ=(v1,v2,…,vk)是G中含边数最多的 一条初等链,因P(T)≥2,并且T是连通的, 故链µ中至少有一条边,从而v1与vk是不同的 。
不少数学家都尝试去解析这个事例。而这些解析,最 后发展成为了数学中的图论。
例:中国邮路问题 一个邮递员送信,要走完他所负责的全部街道分送
信件,最后返回邮局。邮递员都会本能地以尽可能少的 行程完成送信任务。
问题:他如何走?
点:路口; 边:两路口之间道路,第i条道路长ei。
问题:求一个圈,过每边至少一次,并使圈长度最短。
由于T是树,由定义知T连通且无圈。只须证明m=n-1。
归纳法: 当n=2时,由于T是树,所以两点间显然有且 仅有一条边,满足m=n-1。
假设 n=k-1时命题成立,即有k-1个顶点时,T有k-2条边。
当n=k时,因为T连通无圈,k个顶点中至少有一个点次 为1。设此点为u,即u为悬挂点,设连接点u的悬挂边 为[v,u],从T中去掉[v,u]边及点u ,不会影响T的连 通性,得图T’,T’为有k-1个顶点的树,所以T’有k-2条 边,再把( v,u)、点u加上去,可知当T有k个顶点 时有k-1条边。
4
2
v4
94
v2
3
v3 8
0 9 2 4 7 9 0 3 4 0 其权矩阵为: A 2 3 0 8 5 4 4 8 0 6 7 0 5 6 0
运筹学 第八章 图论 - 全
(a)明显为二部图,(b)也是二部图,但不明显,改画为(c) 时即可看出。
2017/7/13 11
图与网络的基本知识
次,奇点,偶点,孤立点 与某一个点vi相关联的边的数目称为 点vi的次(也叫做度),记作d(vi)。 右图中d(v1)=4,d(v3)=5,d(v5)=1。次 为奇数的点称作奇点,次为偶数的
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图与网络的基本知识
有向图 无向图
道路
回路
链
圈
道路(边的方向一致)
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图与网络的基本知识
连通图
定义10 一个图中任意两点间至少有一条链相连,则称此图为 连通图。任何一个不连通图总可以分为若干个连通子图,每 一个称为原图的一个分图(连通分支)。
连通图
2017/7/13
边,对余下的图重复这个步骤,直至无圈为止。
2、避圈法:每次增加一条边,且与已有边不构成圈,直至恰 有n-1条边为止。
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24
树
例1、下图是某建筑物的平面图,要求在其内部从每一房间都能走到 别的所有的房间,问至少要在墙上开多少门? 试给出一个开门的方案。
三
七
Байду номын сангаас
三 八 一 四 二 五
七 八 九 六
无向图
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有向图
8
图与网络的基本知识
环, 多重边, 简单图 如果边e的两个端点相重,称该边为 环。如右图中边e1为环。如果两个点 之间边多于一条,称为多重边,如右
v2 e5
多重边
e2
e1 v1
环
e3 v3
e4
图中的e4和e5,对无环、无多重边的
图论在运筹学中的名词解释
图论在运筹学中的名词解释一、引言运筹学是一门研究复杂问题的学科,它借助各种数学方法和技术,帮助我们做出最佳的决策。
图论作为运筹学的重要工具之一,被广泛应用于解决各类实际问题。
本文将就图论在运筹学中的几个重要名词进行解释和探讨。
二、图图是图论的核心概念之一。
它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。
在运筹学中,图可以用来描述和分析各种现实场景。
比如,交通网络可以用图来表示,道路是边,路口是顶点;社交网络可以用图来表示,用户是顶点,社交关系是边。
通过构建和分析图,我们可以揭示事物之间的关联性和特征,并利用这些信息进行决策。
三、路径路径是图论中一个重要概念。
它指的是在图中顶点之间连接的一系列边的序列。
在运筹学中,路径常常被用来表示两个顶点之间的最佳路线或最优解。
比如,在物流配送中,我们需要找到从仓库到目的地的最短路径,以最大程度地降低运输成本和时间。
通过图论的路径算法,我们可以高效地找到这样的最短路径,为物流管理提供有效支持。
四、最小生成树最小生成树是一种特殊的图结构,它是原图的一个子图,包含了所有顶点,但只有足够的边连接这些顶点,并使得整个图的总权重最小。
在运筹学中,最小生成树常常被用于解决资源分配和网络设计等问题。
比如,在电力输送系统中,我们需要将发电站和各个消费点以最短的电网连接起来,以确保电能的高效分配和传输。
通过构建最小生成树,我们可以优化电网的布局,降低能源损耗,提高供电可靠性。
五、网络流网络流是图论中的一个重要概念,它用来描述在一个有向图中通过各个边所能承载的最大流量。
在运筹学中,网络流被广泛应用于流程设计和资源调度问题。
比如,在工厂生产调度中,我们需要在供应链上对原材料、组件和成品进行优化配送,以实现最佳生产效率和降低成本。
通过分析网络流,我们可以确定各个节点的产能和需求,从而优化生产计划和物流调度。
六、最短路径最短路径是图论中的一个重要问题,即在图中找到连接两个顶点的最短路径。
在运筹学中,最短路径经常被用于解决物流和通信等问题。
华南理工大学 运筹学 第7章 图论-2(简) 工商管理学院
节点标号—对已标号未检查的节点v1,对与其相邻 、未标号的节点v4(前向非饱和弧)进行标号。
[+vs,4]
(7,3) v1 (7,2)
[+v1,4]
v4 (9,6)
(5,1) v2
[-, ∞]
vs
(8,4)
(4,0) (7,1) (16,5) (6,4) v5
18
(10,4)
vt
(4,0)
(10,4)
[-, ∞]
vs
(10,4)
(4,0) (10,4) v3
(16,5)
(6,4) v5
22
Ford-Fulkerson标号算法示例1
(第2轮迭代) 1-搜索过程:
节点标号—对节点v4(前向非饱和弧)进行标号。
[+vs,1]
(7,6) v1 (7,5)
[+v1,1]
v4 (9,9)
(5,1) v2
图G为流量网络。
2
最大流问题示例1
Petro公司的天然气管道输送网络:vs为Petro公 司的制气厂,vt为输送目的地的储气库,其它 中间节点为流量检测和控制站。各点间的弧代 表输送管道,其权值的两个数字分别表示容量 和当前的流量。问:如何利用输送管道,可以 使从制气厂运输到目的地的天然气最多?
(1) 已标号已检查;(2)已标号未检查;(3)未标号。
检查是指从一个已取得标号、未检查的节点vi 出发,搜寻与之邻接的其它未取得标号的节点 vj ,并根据vi的标号计算得到vj的标号。
7
Ford-Fulkerson标号算法
节点vj的标号为[+vi,θj]或[−vi,θj]:
运筹学--图论 ppt课件
4
5
4 9 8
v1
v3
2
v6
[8,v2]
v8
5 33
1
[2,v1]
v4
v7
[10,v4]
33
Dijkstra算法示例1
3)迭代计算(c)—更新与永久标号节点v2相连的节 (d2+w25=3+7=)10< ∞ (=d5) 点的临时标号。
[3,v1]
v2
[0,-]
7
v5
[10,v2]
2 [+∞,v1] 6
v4
v7
[+∞,v1]
22
Dijkstra算法示例1
2)迭代计算(a)—从临时标号中找到距离上界dk最 小的节点v4,d4=min{dk},将其变换为永久编号。
[3,v1] [+∞,v1]
v2
[0,-]
7
v5
2 [+∞,v1] 6 1 2 [+∞,v1]
3
5 2 [5,v1]
4
5
4 9 8
v1
v3
最小树问题不一定有唯一解。
10
10
最小支撑树问题的解法
破圈法 算法
初始化 将图G的边按权值从大到小的次序排列,从 原图开始迭代; 迭代
第1步(删边) 从排列中顺序选择一条与图中剩余边构成圈 的边,则将此边从图中删除,进入第2步(结束判断); 第2步(结束判断) 若图中剩下n-1条边,则已经得到最小支 撑树;否则,进入下一轮迭代,返回第1步(加边);
柯尼斯堡七桥问题
柯尼斯堡市区横跨普雷格尔河两岸,在河中心有两 个小岛。小岛的两岸共有七座桥将岛与岛、岛与河 岸连接起来。一个人怎样才能一次走遍七座桥,每 座桥只走过一次,并最后回到出发点?
运筹学图论 ppt课件
• “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
什么是图?
图论中所谓的图是由一些点(vertices),和一 些连接兩点的边(edges)所形成的
5.1 图的基本概念与基本定理
图论是应用非常广泛的运筹学分支,它已经广 泛地应用于物理学控制论、信息论、工程技术、交 通运输、经济管理、电子计算机等各项领域。对于 科学研究、市场和社会生活中的许多问题,可以同 图论的理论和方法来加以解决。例如:各种通信线 路的架设,输油管道的铺设,铁路或者公路交通网 络的合理布局等问题,都可以应用图论的方法,简 便、快捷地加以解决问题。
矩阵A的元素全为0的行所对应的点称为汇 点 上图v8
图,记作D=(V, A),其中V表示有向图D的点集合,A表 示有向图D的弧集合。一条方向从vi 指向vj 的弧,记作(vi , vj)。
图5.4是一个无向图G=(V,E),
其中V={v1 , v2 , v3 , v4}
v1
v2
E={[v1 , v2],[v2 ,v1],[v2 ,v3],
[v3 ,v4],[v1 ,v4],
郑州
济南 徐州
青岛 连云港
重庆
武汉 南京
上海
图5.3
例5.2 有六支球队进行足球比赛,我们分别用
点v1 ,…,v6表示这六支球队,它们之间的比赛情 况,也可以用图反映出来,已知v1队战胜v2 队,v2 队战胜v3 队,v3 队战胜v5队,如此等等。这个胜负
情况,可以用图5.3所示的有向图反映出来
v2 v
(0,1,0,1) (0,1,0,0) (0,0,1,0) (0,0,0,1) (0,0,0,0) (1,0,1,0) (1,0,1,1) (1,1,0,1) (1,1,1,0) (1,1,1,1)
运筹学基础-图论方法
间V的弧即为最小V截集,最小截集容量即为该网络最大流量;
最大流最小截 的标号法步骤
第二步:增广过程
1、对增广链中的前向弧,令 f=f +q (t),q(t) 为节点 t 的标记 值
2、对增广链中的后向弧,令 f=fq (t) 3、非增广链上的所有支路流量保持不变
第三步:抹除图上所有标号,回到第一步
1
2
3
5
6 Θ=2
1
2
4
3 截止
截止,最大流量=9+5=14(或者最大流量=7+5+2=14
(六)利用 EXCEL求网 络最大流量
建立各结点间的流量矩阵
各结点间的流量矩阵
v1
v2
v3
v1
30
80
v2
v3
10
v4
v5
20 60
v6
2
20 30
1 80
10
100 3
v4
v5
60 100
10
4 70
10
5(34)
2(0)
6(01)
t
最大流量为5+9=14
7(65)
2
4
(s+, 1) 9(9)
10(98)
第二条链:(s+,)→(s+,1) → (2-,1) → (1+,1)截止
又例:利用标 号法(确定最 小截集)求最
大流量
(3-,1)
(1+,1)
1
3(2)
4
5(5)
(s+,) s
3(3)
3(3(5) -,41()4)
1(0)
(s+,)
运筹学基础-图论方法(1)
回路:若起始点和终点是同一个点的路称为回路。 连通图:一个图中,任意两个顶点至少存在一条链,则称这样的图 为连通图。否则称为不连通的。
图的名词和基本概念
次:与一个点相关联的边的数目称为次, 如v1 的次为2, v5的次 为3,次为奇数的点称为奇点,次为偶数的点称为偶点,次为0 的点称为孤立点,如v6 悬挂节点: 次为1的点称为悬挂节点: v1 e1 e 5 v3 e2 v5 e7 e4 e6 e3 v4 v6 v2
1 1
利用EXCEL求起点到终点的最短路径 利用EXCEL求起点到终点的最短路径
第三步: 第三步:定义最小路线运行方案
最小路线物运行方案
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
流入 结点流 结点流限制 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
v7
流出
100 600
3
500
600
5
400 1100
7 2
900
此为最小树杈,最小线路长度为2400 此为最小树杈,最小线路长度为2400
练习:求最小树杈 v3 5 6 v1 5 v2 2 v4 1 7 3 4 4 v6 v5
破圈法答案
v3 6 v1 5 v2 1
5 7 3
v5 4 v6 4 v4
2
避圈法答案
弧:若点与点之间的连线有方向,称为弧,由此构成的图为有向图。 环:如果边的两个端点相重,称该边为环,如e10;如果两个端点之 间的边多于一条, 称为具有多重边,如[v2, v4] ,无环,无多重边的图为 简单图。
图的名词和基本概念
v1 e4 v3 e1 v5 e5 e3 e6 e9 e2 e7 v4 e10 v2 e8 v6 e1 e5 v5 e7 e6 e3 v6 v1 e2 v2 e9 e10 e8 v7
运筹学_20 图论基本概念
13
基本概念:(6-2)路、回路
• 在一个有向图中,从起点开始沿着弧的正向前进,经过一系列的点、弧交替到达终
点,形成的这个序列称为路。如:(v0,a1,v1,a2,v2,a3,v3 ,…,vn-1, an, vn),其中a1的起点是终点是,其它弧类似。路也可简单记作(v0,v1,v2,v3 ,…,vn-1,vn)。其中v0,vn分别称为路的起点和终点。
• 非正向前进的弧的序列也称链和圈。
Operational Research
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基本概念:(7)连通图
• 任意两点之间均至少有一条链或路,则称此图为连通图,否则称为不连通图。 • 以下哪些是连通图?
Operational Research
15
基本概念:(8)树和生成树、根树(见书)
树:
• 不含圈的连通无向图,记为“T”
3
何为图论
哥尼斯堡七桥问题
C A B D A B D C
从岸上某点出发,能否恰好经过每座桥一次又回到出发点? 如果可以,路线如何?
Operational Research
4
何为图论
哥尼斯堡七桥问题
C A B D A B D C
问:从岸上某点出发,能否恰好经过每座桥一次又回到出发点?如果可 以,路线如何? 答:欧拉(1736)认为图中每个点都是奇数连线,因此无法完成
A
C
D B
Operational Research
8
基本概念:(3)简单(无向图)
环: • 连接同一顶点的边是环。 平行边(多重边): • 两点之间有多于一个的边。 简单图: • 无环且无平行边的图。
A D B C
Operational Research
第八章 图论(第1-3节)
集合。
由点和弧所构成的图,称为有向图,记为 D = ( V, A )
,式中 V 是有向图的点集合G ; A 是有向图 G 的弧集
合。
第10页
无向图
有向图
第11页
5. 无向图中顶点数、边数的表示方式
顶点数:p(G),简记为p。
边 数:q(G),简记为q。
6. 有向图中顶点数、弧数的表示方式
顶点数:p(D),简记为p。
边 数:q(D),简记为q。
第12页
二、图的引申概念
1. 端点、始点、终点 无向图 G = ( V, E ) 中,边 e = [ u, v ]∈ E,称
顶点 u 和 v 是边 e 的端点,也称顶点 u 和 v 是
相邻的。 u e v
第13页
有向图 D = ( V, A ) 中,弧 a = ( u, v )∈ A,称
第42页
3. 简单链和简单路
若链
v
i1
, e i , v i , e i ,..., v i
1 2 2
k 1
, ei
k 1
,vi
k
中,边
e i , e i ,..., e i
1 2
k 1
均不相同,则称之为简单链。
注:简单链中边无相同的,但可有相同的点。
第43页
若路
v
i1
, a i , v i , a i ,..., v i
第49页
v1
a4
v5
a5
a6 a1 a3
v4
v2
a2 v3
(v1,a1,v2,a2,v3,a6,v1)不是一个回路。
第50页
5. 初等圈和初等回路
若圈 v i1 , e i1 , v i 2 , e i 2 ,..., v i k 1 , e i k 1 , v i1
