最短路模型

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图论模型(最优连线问题最短路问题)PPT课件

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择的边组成图为无圈图,②新选边是满足①的尽可能 小的权。
(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



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
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7
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u1
u3
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0
8
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u4
10
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第六步:min{11,12,11,11,9},u7。
u2
1
2

双目标模糊最短路问题的数学模型及算法

双目标模糊最短路问题的数学模型及算法

双目标模糊最短路问题的数学模型及算法双目标模糊最短路问题是在图论领域中一个重要的问题。

其基本思想是考虑在一个图中寻找从起点到终点的最短路径,但是这个问题是有两个目标的。

其一是长度,即路径的长度要最短。

其二是模糊程度,即路径上的边要尽量避免模糊。

在这个问题中,模糊是一种特殊情况的边权,它表示了图中一些边的权重并不确定,而是在一定的区间内取值。

这种情况在实际生活中很常见,如在交通网络中,一些路段的速度并不完全确定,而是在一定范围内变动。

数学模型假设有一个加权有向图G=(V,E),其中V表示节点集,E表示边集。

每条边(i,j)∈E的权重长度为W1(i,j),模糊程度为W2(i,j)。

顶点s表示起点,顶点t表示终点。

一个从s到t的路径是一个顺序的节点序列s, v1, v2, …, vt,其中任意相邻的两个节点(v_i,v_{i+1})∈E。

路径的长度可以定义为路径上有边的总权重和:L = \sum_{i=1}^{t-1}w_1(v_i,v_{i+1})模糊程度可以定义为路径上边权的取值不确定性之和:F = \sum_{i=1}^{t-1}w_2(v_i,v_{i+1})最短路径问题是要找到一条从s到t的路径,使得路径的长度最小。

双目标模糊最短路问题要找到一条从s到t的路径,使得路径的长度最短同时路径的模糊程度最小。

算法存在两个目标函数,需要采用一个多目标优化算法来解决该问题。

目前最常用的算法为Pareto最优优化算法。

其基本思想是,首先找到一组Pareto最优解,然后再进行选择,从而确定最终的解。

由于Pareto最优优化算法需要寻找所有的Pareto最优解,所以当节点非常多,图形复杂时,该算法代价较大。

因此,为了更快地找到最短路径,可以考虑采用一种启发式搜索算法。

这种算法可以通过处理子问题来大大缩小问题的规模,进而加快问题的求解过程。

具体来说,启发式搜索算法可以采用A*算法。

在该算法中,它根据一组特定的评价函数来评价每个节点和相应的路径段,因此可以优化搜索过程。

最短路问题的0-1规划法

最短路问题的0-1规划法
• 设起点为1,终点为n,引入0-1变量xij,弧(i,j)在最 短路上,则xij=1,对起点和终点以外的任意一个 顶点,如果
n
x ij 1
j1
说明从i出发的所有弧中必然有一条在最短路 上,即最短路经过该顶点,则从其它顶点到该 顶点的弧中必然有一条弧在最短路上,所以有
n
x ji 1
j1
•1
• 对于1点和n点,则必然满足
从一个城市到另一个城市的最短路. 下图表示的是公路网, 节点表
示货车可以停靠的城市,弧上的权表示两个城市之间的距离(百公
里). 那么,货车从城市S出发到达城市T,如何选择行驶路线,使所经
过的路程最短? 6 A1 5 6
B1 6 C1
S
3 3
A2
8 67
A3 4
7
B2
8 9
5 C2 6
T
•4
n
n
x1j 1, xjn 1
j1
j1
0-1规划的最短路模型为
•2
min z Wij X ij (i , j )E
st.(i,
j )E
X ij
X
(i , j )E
X1j 1
ji
(i , j )E j )E

•3
例. (最短路问题) 在纵横交错的公路网中,货车司机希望找到一条

最短路问题数学模型

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

图论模型:最短路
T (v2 ) min{ T (v2 ), P(v0 ) f 02 } min{ ,0 8} 8
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

数学建模模最短路

数学建模模最短路

基于最短路问题的研究及应用令狐采学姓名:Fanmeng学号:指导老师:摘要最短路问题是图论中的一大问题,对最短路的研究在数学建模和实际生活中具有很重要的实际意义,介绍最短路问题的定义及这类问题的解决办法Dijkstra算法,并且能够在水渠修建实例运用到此数学建模的方法,为我们解决这类图论问题提供了基本思路与方法。

关键字数学建模最短路问题Dijkstra算法水渠修建。

目录第一章.研究背景1第二章.理论基础22.1 定义22.2 单源最短路问题Dijkstra求解:22.2.1 局限性22.2.2 Dijkstra算法求解步骤22.2.3 时间复杂度22.3 简单样例3第三章.应用实例43.1 题目描述43.2 问题分析43.3符号说明43.4 模型假设53.5模型建立与求解53.5.1模型选用53.5.2模型应用及求解53.6模型评价5第四章. 参考文献5第五章.附录6第一章.研究背景在现实生活中中,我们经常会遇到图类问题,图是一种有顶点和边组成,顶点代表对象,在示意图中我们经常使用点或者原来表示,边表示的是两个对象之间的连接关系,在示意图中,我们使用连接两点G点直接按的下端来表示。

顶点的集合是V,边的集合是E的图记为G[V,E] ,连接两点u和v的边用e(u,v)表示[1]。

最短问题是图论中的基础问题,也是解决图类问题的有效办法之一,在数学建模中会经常遇到,通常会把一个实际问题抽象成一个图,然后来进行求的接任意两点之间的最短距离。

因此掌握最短路问题具有很重要的意义。

第二章.理论基础2.1 定义最短路问题(short-path problem ):若网络中的每条边都有一个数值(长度、成本、时间等),则找出两节点,(通常是源节点和目标节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。

最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管道铺设,线路安装,厂区布局和设备更新等实际问题[2]。

2.2 单源最短路问题Dijkstra 求解: 2.2.1局限性Dijkstra 算法不能够处理带有负边的图,即图中任意两点之间的权值必须非负。

excel最短路问题求解模型

excel最短路问题求解模型
使用说明
最短路问题求解模板需要对发弧点、收 弧点、距离、节点(节点名称字符随便,但 必须与发弧点和收弧点一致)和供应/需求 栏数据的录入,这里要求供应/需求栏数据 发点为‘1’,收点为“-1”,其余为‘0’。 录完数据,点“工具”→“规划求 解”→“求解”后,在“是否走”栏显示最 优解、“净流量”栏显示相应的约束条件实 际值,最优值显示在N6单元格。 注:使用本模板时,模板中的浅灰色区 域是录入数据的区域;黄色区域是标示区, 尽量不要修改;深浅灰色区域是系统显示最 优解数据的区域,也尽量不要修改;红色区 域中都录有公式,禁止往这些单元格中录入 数据。
最短路问题求解模板
弧数据区 发弧点 O O O A A B B B B C C D D E E E E F F G G G H H 收弧点 A B C B D A C D E B E E F D F G H G T F H T G T 距离 3 6 4 1 6 1 2 4 5 2 7 3 8 3 6 6 4 3 4 3 2 6 2 7 是否走 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 节点数据区 节点 净流量 O 1 A 0 B 0 C 0 D 0 E 0 F 0 G 0 H 0 T -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 供应/需求 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

已知起点的最短路问题数学模型

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。

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以引例为例,说明标号法的基本思想。
s =1,因所有wij0,故d(v1,v1)=0, 这 时v1 是具有P 标号的点。 考察从v1出发的三条弧(v1,v2), (v1,v3), (v1,v4) 。如果从v1出发沿(v1,v2)到达v2, 则需要d(v1,v1)+w12=6单位费用;如果 v1
v2
一、引例 例1:已知如图所示的单行线交通网, 每弧旁的数字表示通过这条单行线所 需的费用。现在某人要从v1出发通过 v1 这个交通网到v8 ,求使总费用最小的 旅行路线。
v2
6 3 2
1
v5
2 6 3
v9
3
v3
2
1
6 4 10
10
v4
v6
2
v7 4 v8
对于有向图G 或无向图G 的每一条边e ,附加一个实数w(e),则称 w(e)为边e 上的权,当e=(vi,vj)时,w(e)也可记为wij 。G 连同其各边 上的权称为带权图,带权图常记为G=<V,E,W>。
例2 求右图所示带权图中从v1到 v8 的最短路 解:这里只给出结果 P(v1)=0 , P(v4)=1 , P(v3)=3 , P(v2)=5 ,
6
v2
2 3 1
1
v5
2 6 3
v9
3
v1
v3
2
6 10
4
P(v5)=6 , P(v9)=8 , P(v7)=9 , P(v6)=10 ,
v4
v6
2
v7 4
6 3 2
1
v5
2 6 3
v9
3
v3
2
1
6 4 10
10
v4
v6
2
v7 4
v8
从v1出发沿(v1,v3)到达v3 ,则需要d(v1,v1)+w13=3单位费用;类似地 若沿(v1,v4)到达v4 , 则需要d(v1,v1)+w14=1单位费用。由于 min {d(v1,v1)+w12 , d(v1,v1)+w13 , d(v1,v1)+w14}= d(v1,v1)+w14=1 所以从v1出发到达v4所需要的最小费用必定是1单位,即从v1到v4的 最短路是(v1,v4) ,d(v1,v4)=1 。v4 变成具有P 标号点。
如果T(vj)>P(vk) +wkj ,则把T(vj) 修改为P(vk) +wkj ,把 (vj) 修改为k; 否则转入(3) 。
(3) 令T (v ji ) min {T (v j )}
v j S i
如果T (v ji ) , 则把v ji 的T 标号变为P标号,P(v ji ) T (v ji ), 令S i 1 S i {v ji }, k ji 把 i 换成 i 1, 转入( 1);否则终止, 这时对每个v Si , d (v s , v ) P(v ), 而对每个v S i , d (v s , v ) T (v )
(3)在所有的T 标号中,T(v5)=6最小,令P(v5)=6 , 令 S4={v1,v4,v3,v2,v5} , k=5 。
i=4: (2)把T(v6) ,T(v7) ,T(v8)分别 修改为10,9,12 ; (v6), (v7), (v8)修改为5 (3)在所有的T 标号中,T(v7)=9最小, 令P(v7)=9 , 令S5={v1,v4,v3,v2,v5 ,v7} , k=7 。
v2
6 3 2
1
v5
2 6 3
v9
3
v3
2
1
6 4 10
10
v4
v6
2
v7 4
v8
(2)把T(v2)修改为P(v3)+w32=5 , (v2)修改为3
(3)在所有的T 标号中,T(v2)=5最小,令P(v2)=5,令S3={v1,v4,v3,v2} , k=2 。 i=3 : (2)把T(v5)修改为P(v2)+w25=6 , (v5)修改为2
v0
4
2
v2
1
v4
例3 设备更新问题
某企业使用一台设备,每年年初,经理就要决定是购置新设备,还 是继续使用旧的。若购置新设备,就要支付一定的购置费;若继续 使用旧的,则需要支付一定的维修费。现在的问题是如何制定一个 几年之内的设备更新计划,使得总的支付费用最少。我们用一个五 年内要更新某设备的计划为例,若该种设备在各年年初的价格为下 表1;还已知使用不同时间的设备所需维修费为下表2。
1 6
v221来自v52 6v9
3
3
v3
2
6 4 10
10
3
v4
v6
2
v7 4 v8
同理,把T(v3)修改为P(v1)+w13=3 , (v3)修改为1 ;把T(v4)修改为 P(v1)+w14=1, (v4)修改为1 。
(3)在所有的T 标号中,T(v4)=1最 小,令P(v4)=1,令S1=S0{v4} , k=4 。 i=1 : (2)把T(v6)修改为P(v4)+w46=11 , v1 (v6)修改为4 (3)在所有的T 标号中,T(v3)=3最小, 令P(v3)=3,令S2={v1,v4,v3} , k=3 。 i=2 :
i=6: 在所有的T 标号中,T(v8)=12最小,令P(v8)=12 , 令 S7={v1,v4,v3,v2,v5 ,v7 ,v6,v8 } , k=8 。 最短路:(v1,v3,v2,v5,v8)
i=7: T(v9)=+ ,算法终止。 d(v1,v8)=12 算法终止时:d(v1,vi)=P(vi) , i =1 ,2 , …, 8 ;从v1到v9不存在路。
标号法:标号法是由E.W.Dijkstra于1959年提出来的,其基本思想 是:从vs出发,逐步地向外探寻最短路。在执行过程中,与每点对 应,记录下一个数(称为这个点的标号),它或者表示从vs到该点 的最短路的权(称为P 标号),或者表示从vs 到该点的最短路的权 的上界(称为T 标号),方法的每步是去修改T 标号,并把某个T 标号的点改变为具有P 标号的点,从而使G 中具有P 标号的顶点数 多一个,这样,至多经过p-1步,就可以求出从vs到各点的最短路。
1 7 5
v3
2 3 6
v0
4
2
v5
用标号法解题时,可将计算过程用 一张图表来表示。
v2
1
v4
vk
i 0 1 2 3 4 5
v0
v1
v2
v3
v4
v5
0
1 1/v0
4 3 3/v1
+ 8 8 7 7/v4
v1
1
+ 6 4 4/v2
+ + + 10 9 9/v3
v3
2 3 6
7
5
最短路:T=v0v1v2v4v3v5
第 1年 11 使用年数 维修费用
第 2年 11 0- 1 5
第 3年 12 1- 2 6 2- 3 8
第 4年 12 3- 4 11
第 5年 13 4- 5 18
第1,3年年初 或1,4年年初 购进 v1 总费用:53 Vi表示第i 年 年初购进一 台新设备, 弧(vi,vj)表 示第i 年初购 进的设备一 直使用到第j 年年初。
所以从v1出发到达v3所需要的最小费用必定是3 单位,即从v1到v3的 最短路是(v1,v3) ,d(v1,v3)=3 。v3变成具有P 标号点。如此重复此过 程,可以求出从v1到任意一点的最短路。 几个记号:用P ,T 分别表示某点具有P 标号,T 标号,用Si 表示 第i 步时具有P 标号点的集合。在每个点v 处给一个值 (v) 。如果 算法结束时, (v) =m ,表示从vs 到v 的最短路上,v 的前一个点 是vm ;如果(v) =M ,则表示G 中不含从vs 到v 的最短路;如果 (v) =0,则表示v =vs 。 Dijkstra方法的步骤: 开始(i =0)令S0 ={vs },P(vs )=0 , (vs) =0 ,对每个v ≠vs ,令T(v)=+, (v)=M ,令k = s 。 (1)如果Si =V ,算法终止,这时,对每个v Si ,d(vs ,v) =P(v);否 则转(2) (2)考察每个使(vk ,vj) E ,且vj Si 的点vj 。
v2
6 2 3
1
v5
2 6 3
v9
3
v1
1
v3
2
6 4 10
10
v4
v6
2
v7 4
v8
i=5: (2)因T(v8)<P(v7)+w78 , 所以T(v8)不变 (3)在所有的T 标号中,T(v6)=10最小,令P(v6)=10 , 令 S6={v1,v4,v3,v2,v5 ,v7 ,v6} , k=6 。
i=0 : S0={v1} , P(v1) = 0 , (v1) =0 , T(vi)=+, (v) =M ,(i =2,3, …,9) , k=1 (2)因为(v1 ,v2) E ,且v2 S0, P(v1)+w12 v1 <T(v2), 把T(v2)修改为P(v1)+w12=6 , (v2) 修改为1 ;
v8
P(v8)=11; (v1)=0 , (v4)=1 , (v3)=1 , (v2)=3 , (v5)=2, (v9)=5 , (v7)=5 , (v6)=5, (v8)=9 。 最短路:(v1,v3,v2,v5,v9,v8) , d(v1,v8)=11 v1 例3 求右图中从v0到v5 的最短路
16
22
30 16
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59
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