04 最大流

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网络最大流

网络最大流

容量为20 容量为
• 最小截集: • 容量最小截集的称为网络G的最小截集。 • 最大流-最小截集定理: • 在任一个网络D中,从vs到vt的最大流的 流量等于分离的最小截集的容量。
(二)、 求最大流的标号法
标号过程: 1. 给发点vs 标号(0,+∞)。 2. 取一个已标号的点vi,对于vi一切未标号的邻 接点vj 按下列规则处理: (1)如果边 (v j , vi ) ∈ E ,且 f j i > 0 ,那么给vj 标 号 (−vi , δ j ) ,其中: δ j = min( f j i , δ i ) (2)如果边 (vi , v j ) ∈ E ,且 f ij < cij,那么给vj 标号 ( +vi , δ δ j = min(ci j − f i j , δ i ) ,其中:j ) 3.重复步骤2,直到vt被标号或标号过程无法进 行下去,则标号结束。若vt被标号,则存在一条增广 链,转调整过程;若vt未被标号,而标号过程无法进 行下去,这时的可行流就是最大流。
2.去掉所有标号,回到第一步,对可行流 重新标号。
求下图所示网络中的最大流,弧旁数为
v2 (3 , 3) vs (5 , 1) (1 , 1) v1 (-v1, 1) ) v2 (3 , 3) (0,+∞) , ) vs (5 , 1) v1 (+ vs , 4) ) (2 , 2) (1 ,1) (1 , 1) (3 ,0) (2 ,1) v3 (-v2 ,1) ) (2 , 2) (4 ,3) (1 ,1) (3 ,0) (2 ,1) v3 (+v2,1) ) v4 (5 ,3) v4 (5 ,3) vt
f = f (v i , v j ) = { f i j }

最大流常见算法

最大流常见算法

最大流常见算法最大流问题是图论中的一个重要问题,其求解方法有多种,本文将介绍最常见的几种算法。

一、最大流问题简介最大流问题是在一个网络中寻找从源点到汇点的最大流量的问题。

网络是由一些节点和连接这些节点的边构成的,每条边都有一个容量,表示该边所能承载的最大流量。

源点是流量的起点,汇点是流量的终点。

在网络中,还可能存在其他节点和边。

二、Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是最早用于解决最大流问题的算法之一。

该算法基于增广路径来不断增加流量,直到无法再找到增广路径为止。

1. 算法步骤(1)初始化:将所有边上的流量设为0。

(2)寻找增广路径:从源点开始进行深度优先或广度优先搜索,在搜索过程中只选择剩余容量不为0且没有被标记过的边,并记录路径上容量最小值min。

(3)更新路径上各个边上的流量:将路径上各个边上的流量加上min。

(4)返回第二步,直到无法找到增广路径为止。

2. 算法分析Ford-Fulkerson算法可以保证在有限步内求解出最大流,但是其时间复杂度与增广路径的选择有关,最坏情况下可能需要指数级的时间复杂度。

三、Edmonds-Karp算法Edmonds-Karp算法是基于Ford-Fulkerson算法的一种改进算法。

该算法使用BFS来寻找增广路径,可以保证在多项式时间内求解出最大流。

1. 算法步骤(1)初始化:将所有边上的流量设为0。

(2)寻找增广路径:从源点开始进行BFS,在搜索过程中只选择剩余容量不为0且没有被标记过的边,并记录路径上容量最小值min。

(3)更新路径上各个边上的流量:将路径上各个边上的流量加上min。

(4)返回第二步,直到无法找到增广路径为止。

2. 算法分析Edmonds-Karp算法相对于Ford-Fulkerson算法来说,在同样的网络中,其时间复杂度更低,可以保证在O(VE^2)的时间内求解出最大流。

但是在某些特殊情况下仍然可能需要指数级时间复杂度。

最大流的概念

最大流的概念

最大流的概念最大流(Maximum Flow)是指在一个有向图中,给每条边一个容量限制,然后寻找一条从源点到汇点的路径,使得路径上的每条边的流量都不超过其容量限制的最大值。

最大流问题是网络流理论中的一种经典问题,具有广泛的应用领域,如网络优化、流量分配、资源调度等。

最大流问题可以用图论中的图来进行模型表示,其中图中的节点表示流经的位置,边表示流量通路,每条边还有一个容量值,表示该边所能承载的最大流量。

图中通常包括一个源点(Source)和一个汇点(Sink),各个节点与源点和汇点之间的连接关系构成了一个流量网络。

每个节点上的流量是指通过该节点的流量总和,而边上的流量是指该边上的实际流量。

最大流问题的求解可以采用不同的算法,其中最常见的是Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法。

下面将对这两种算法进行详细介绍。

1. Ford-Fulkerson算法Ford-Fulkerson算法是最大流问题的经典算法,它的思想是不断寻找增广路径,并通过增加该路径上各边的流量来增加整个流量网络的流量。

算法的基本步骤如下:(1) 初始化流量网络的流量为0。

(2) 通过任意的路径查找算法(如深度优先搜索)找到一条从源点到汇点的增广路径。

(3) 在该增广路径上增加流量的值为该路径上残余容量的最小值。

(4) 更新整个流量网络中各边的残余容量和反向边的流量。

(5) 重复步骤2至4,直到无法找到增广路径为止。

2. Edmonds-Karp算法Edmonds-Karp算法是Ford-Fulkerson算法的一种改进,它通过使用广度优先搜索来寻找增广路径,使得算法的时间复杂度优于Ford-Fulkerson算法。

算法的具体步骤如下:(1) 初始化流量网络的流量为0。

(2) 通过广度优先搜索查找一条从源点到汇点的最短增广路径。

(3) 在该增广路径上增加流量的值为该路径上残余容量的最小值。

(4) 更新整个流量网络中各边的残余容量和反向边的流量。

btb04一s可控硅参数

btb04一s可控硅参数

btb04一s可控硅参数BTB04是一种可控硅,也被称为双向三极晶体管(Bidirectional Triode Thyristor)。

它具有多种参数,如最大额定电压、最大额定电流、触发电流等。

本文将围绕这些参数展开,介绍BTB04的特性和应用。

一、最大额定电压(VDRM)BTB04的最大额定电压是指在正向工作状态下,它所能承受的最大电压。

一般来说,BTB04的最大额定电压为400V。

当电路中的电压超过这个值时,BTB04可能会损坏或无法正常工作。

因此,在选择BTB04时,需要根据实际电路需求来确定最大额定电压的值。

二、最大额定电流(IT(AV))BTB04的最大额定电流是指在正常工作状态下,它所能承受的最大电流。

一般来说,BTB04的最大额定电流为4A。

当电路中的电流超过这个值时,BTB04可能会过载而损坏。

因此,在设计电路时,需要根据实际电流需求来选择合适的BTB04。

三、触发电流(IT(RMS))BTB04的触发电流是指在控制端加上足够的电流时,它开始导通的最小电流值。

一般来说,BTB04的触发电流为10mA。

当控制端电流小于触发电流时,BTB04处于断开状态;当控制端电流大于触发电流时,BTB04开始导通。

触发电流的大小决定了BTB04的开启灵敏度和可靠性。

四、保持电流(IH)BTB04的保持电流是指在导通状态下,控制端所需的最小电流值,以保持BTB04处于导通状态。

一般来说,BTB04的保持电流为10mA。

当控制端电流小于保持电流时,BTB04会自动关断。

保持电流的大小决定了BTB04的稳定性和可靠性。

五、导通电压降(VTM)BTB04的导通电压降是指在导通状态下,BTB04两个主导电极之间的电压降。

一般来说,BTB04的导通电压降为1.7V。

导通电压降的大小决定了BTB04的功耗和效率。

BTB04可控硅具有以上几个重要参数,它的特性使它在电子电路中有着广泛的应用。

例如,BTB04常被用于交流电控制、电能测量和电动机控制等领域。

5-4 最 大 流 问题

5-4 最 大 流 问题

(2)标号过程 标号过程
给起点v 标上标号( , 1给起点 s标上标号(-,+∞); ); (表示 s是源点(起点),能够得到任意多的量。 表示v 是源点(起点),能够得到任意多的量。 ),能够得到任意多的量 表示 vs称为已标记的点。让S表示已标记点的集合 S 表示 称为已标记的点。 表示已标记点的集合, 表示已标记点的集合 未标记点的集合, 未标记点的集合 VS ∈ S ) 2考察起点的所有相邻未标号点: 考察起点的所有相邻未标号 所有相邻未标号点 若存在以S中的点为起点, 若存在以 中的点为起点,以 S 中的点为终点的非饱 中的点为起点 [vi+ , ε j ] ,否则不加标记。 和弧( 否则不加标记。 和弧(vi,vj)则vj可标记为
从S出发到 S 终止的所有边的集合即割集。 终止的所有边的集合即割集。
v2
e1
e3 e6
v4
e8
v1
e2
e4 e7
v6
e5
v3
v5
e9
不包括从 S 出发到S终 止的边!
4、弧的分类
(1)在可行流X={xij}中,按流量的特征 在可行流X 分有: 分有: ①饱和弧——xij=bij 饱和弧 ②非饱和弧——xij<bij 非饱和弧 ③零流弧——xij=0 零流弧 ④非零流弧——xij>0 非零流弧
顶点3的标记化 顶点 的标记化: 的标记化 ∵ x s 3 = bs 3 , 但
正向饱和 弧 ∴不能从v 不能从
得到标记; 标记 s得到标记;
x
32
得到标记 标记。 > 0,故可从v2得到标记。
反向非零流
于是
ε ε3 = min { 2 , x 32 } = min {6 , 4 } = 4

铜线在不同温度下的线径和所能承受的最大电流表

铜线在不同温度下的线径和所能承受的最大电流表

铜线在不同温度下的线径与所能承受的最大电流表2009-04-16 10:08铜线安全载流量计算方法就是:2、5平方毫米铜电源线的安全载流量――28A。

4平方毫米铜电源线的安全载流量――35A。

6平方毫米铜电源线的安全载流量――48A。

10平方毫米铜电源线的安全载流量――65A。

16平方毫米铜电源线的安全载流量--91A。

25平方毫米铜电源线的安全载流量--120A。

如果就是铝线,线径要取铜线的1、5-2倍。

如果铜线电流小于28A,按每平方毫米10A来取肯定安全。

如果铜线电流大于120A,按每平方毫米5A来取。

导线的截面积所能正常通过的电流可根据其所需要导通的电流总数进行选择,一般可按照如下顺口溜进行确定:十下五,百上二,二五三五四三界,柒拾玖五两倍半,铜线升级算、给您解释一下,就就是10平方一下的铝线,平方毫米数乘以5就可以了,要就是铜线呢,就升一个档,比如2、5平方的铜线,就按4平方计算、一百以上的都就是截面积乘以2,二十五平方以下的乘以4,三十五平方以上的乘以3,柒拾与95平方都乘以2、5,这么几句口诀应该很好记吧,说明:只能作为估算,不就是很准确。

另外如果按室内记住电线6平方毫米以下的铜线,每平方电流不超过10A就就是安全的,从这个角度讲,您可以选择1、5平方的铜线或2、5平方的铝线。

10米内,导线电流密度6A/平方毫米比较合适,10-50米,3A/平方毫米,50-200米,2A/平方毫米,500米以上要小于1A/平方毫米。

从这个角度,如果不就是很远的情况下,您可以选择4平方铜线或者6平方铝线。

如果真就是距离150米供电(不说就是不就是高楼),一定采用4平方的铜线。

导线的阻抗与其长度成正比,与其线径成反比。

请在使用电源时,特别注意输入与输出导线的线材与线径问题。

以防止电流过大使导线过热而造成事故。

F面就是铜线在不同温度下的线径与所能承受的最大电流表格导线线径一般按如下公式计算:铜线:S= IL / 54 、4*U'铝线:S= IL / 34*U'式中:I ――导线中通过的最大电流(A)L――导线的长度(M)U' ――充许的电源降(V)S——导线的截面积(MM2)说明:1、U'电压降可由整个系统中所用的设备(如探测器)范围分给系统供电用的电源电压额定值综合起来考虑选用。

运筹学第7章 最大流问题(精简)


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。
.
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 。
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)。
但利用它与图的密切关系,可以利用图直观简便地求 解。

最小费用最大流问题


近似算法和启发式算法
要点一
近似算法
近似算法是一种用于求解NP-hard问题的有效方法,它可 以在多项式时间内找到一个近似最优解。最小费用最大流 问题的近似算法包括Ford-Fulkerson算法、EdmondsKarp算法等。
要点二
启发式算法
启发式算法是一种基于经验或直观的算法,它可以在合理 的时间内找到一个近似最优解。最小费用最大流问题的启 发式算法包括基于增广路径的算法、基于贪婪的算法等。
研究如何将最小费用最大流问题 应用于计算机科学领域,例如计 算机网络、云计算等。
物理学
研究如何借鉴物理学中的理论和 思想,解决最小费用最大流问题, 例如利用流体动力学中的思想来 研究网络中的流。
谢谢观看
Hale Waihona Puke 06未来研究方向和展望算法优化和改进
动态规划算法
研究如何优化动态规划算法,减少时间复杂度 和空间复杂度,提高求解效率。
近似算法
研究近似算法,在保证求解质量的前提下,提 高求解速度。
并行计算和分布式计算
研究如何利用并行计算和分布式计算技术,加速最小费用最大流问题的求解。
新的问题定义和模型
考虑更复杂的情况
和技术。
有界容量和无界容量
总结词
有界容量和无界容量是指在网络中节点之间 的容量是否有限制。
详细描述
在最小费用最大流问题中,如果节点之间的 容量有限制,即为有界容量问题;如果节点 之间的容量没有限制,即为无界容量问题。 有界容量问题可以通过增广路径算法、预流 推进算法等求解,而无界容量问题则需要采
用其他算法和技术进行求解。
算法概述
最小费用最大流问题是一种网络流问 题,旨在在给定有向图中寻找一条路 径,使得从源节点到汇点之间的总流 量最大,同时满足每个节点的流入量 等于流出量,以及每条边的容量限制。

世界流量最大的河流排名

流量01.亚马孙河 21975002.刚果河4180003.马代拉河3120004.长江3048005.内格罗河2670006.奥里诺科河2520007.巴拉那河2290008.叶尼塞河1983009.布拉马普特拉河1960010.密西西比河1839011.托坎廷斯河1800012.雅普拉河1796013.恒河1744014.勒拿河1712015.欣古河1700016.马拉尼翁河1543617.伊洛瓦底江1540018.湄公河1506019.圣劳伦斯河1417020.塔帕若斯河1354021.鄂毕河1220022.马更些河1132823.黑龙江1125024.普鲁斯河1097025.珠江10650长度1、尼罗河全长6670公里,流域面积为3,349,000平方公里,起源于非洲中部的乌干达与衣索匹亚,往北途经尼罗河三角洲后注入地中海。

2、亚马孙河全长约6400公里,是世界上流量最大、流域面积最广的河流。

3、长江全长约6300公里,自己国家的。

4、密西西比河全长6262公里,全河于美国境内,注入墨西哥湾。

5、黄河全长5464公里,也是自己国家的。

6、澜沧江-湄公河全长4880公里,流域总面积81万平方公里,发源于青藏高原,自北向南流经中国青海、西藏、云南三省区和缅甸、老挝、泰国、柬埔寨、越南五国,于越南胡志明市附近湄公河三角洲注入南中国海。

在中国境内的河段称为澜沧江,长2198公里。

7、伏尔加河全长4690公里,流域总面积138万平方公里,注入里海,是世界上最大的内陆河。

8、黑龙江全长4370千米,流域总面积184.3万平方千米,它穿越中国、前苏联和蒙古,从海拉尔河河源算起。

在我国境内的长度为3474千米,流域面积88.7万平方千米。

9、勒拿河全长4300公里,流域面积249万平方公里,发源于俄罗斯西伯利亚南部贝加尔山脉,由南向北流,最后注入北冰洋拉普捷夫海。

10、尼日尔河全长4197公里,她发源于几内亚,源头离大西洋只有250公里。

用Excel求解运筹学中最大流问题详细操作示例


打开Excel,新建一个工作簿。
在工作簿中创建三个工作表 ,分别命名为“源点”、“
汇点”和“网络”。
02
01
03
在“源点”工作表中输入源 点的名称和容量。
在“汇点”工作表中输入汇 点的名称。
04
05
在“网络”工作表中输入所 有边的起点、终点、当前容
量和剩余容量。
初始化变量
在“源点”工作表中,为源点的流量 分配一个初始值,例如0。
用Excel求解运筹学中最大 流问题详细操作示例
目录
• 最大流问题概述 • Excel求解最大流问题的准备工作 • 使用Excel求解最大流问题 • Excel求解最大流问题的结果分析 • 案例分析 • 总结与展望
01
最大流问题概述
最大流问题的定义
最大流问题是指在给定网络中,确定通过该网络的最大流量 。这个网络由若干个节点和边组成,每条边都有一定的容量 ,表示该条边允许通过的最大流量。
使用Excel求解案例中的最大流问题
打开Excel,创建一个新的工作表,将 数据整理到相应的单元格中。
在一个空白的单元格中输入 “=MAX(SUMIF(起始列,条件,费用 列))”,例如 “=MAX(SUMIF(A2:A100,">=1",C2: C100))”,表示从起始列中选择大于 等于1的单元格,并计算对应的费用列 的总和,然后找出最大的总和。
结果
01
最大流量
增广路径
02
03
残量网络
通过Excel求解,可以得到最大流 量值,这是运筹学中最大流问题 的核心目标。
在Excel的结果中,增广路径的详 细信息也会被列出,这是求解过 程中关键的步骤之一。
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f
ij

• 最大流问题是一个特殊的线性规划问题。即求一组 {fij},在满足条件①和②下使v(f)达到极大。将会看 到利用图的特点,解决这个问题的方法较之线性规划 的一般方法要方便、直观得多。
增广网络
作出一个和原网络G具有相同顶点并具有相同发点和收点的增 广网络G’,G’包含两类边,对G中每一条边(i,j): 1.若fij<cij ,作正向边(i,j),规定容量c’ij=cij –fij,即剩余容量。(正 规边) 2.若fij>0,作反向边(j,i), 规定容量c’ ji= fji, c’ ji事实上是边(j,i),上最 多可以减少的容量.(增广边) 如果增广网络上存在着由s到t的通路P(称为原网络的一条增广 路)
思考题
• 四个人:张三、李四、王五、赵六,四种乐器: 小提琴、大提琴、钢琴、吉他。 • 已知四人的擅长如下: • 张三擅长拉大提琴和弹钢琴; • 李四擅长拉小提琴、大提琴和吉他; • 王五擅长拉小提琴、大提琴; • 赵六只会弹吉他。 • 今假设四人同同台演出,每人各奏一种乐器,问 四人同时各演奏一种乐器时所有可能的方案,试 把此问题化为最大流问题。
量多的人能就业。 其中 x1 ,, x5 表示工人。
y1 ,, y5 表示工作。
x1
y1 y2
x2
x3
x4
y3
y4
x5
y5
x1
y1 y2
x2
vs
x3
x4
y3
y4
vt
x5
y5
二部图中最大匹配问题,可以转化为最大流问题求解。在 二部图中增加两个新点 vs , vt 分别作为发点,收点。并用 有向边把它们与原二部图中顶点相连,令全部边上的容量 均为1。当网络流达到最大时,如果 ( xi , y j ) 上的流量为1,
带下界约束的最大流问题
• 解决这种问题分两个阶段: • 第一个阶段先找满足约束条件的可行流, 第二个阶段把找到的可行流扩展成最大流。
2,6
S 4 S 2 1 1
3,4 2
1 2 3
3,7
y5
工人 x1 , x2 , x3 , x4 分别作 y2 , y1 , y4 , y5
故最多安排四个人工作。
阿P与阿Q都是四驱车好手,他们各有N辆四 驱车。为了一比高下,他们约好进行一场比 赛。这次比赛共有M个分站赛,赢得分站赛 场次多的获得总冠军。每个分站赛中,两人 各选一辆自己的赛车比赛。分站赛的胜负大 部分取决于两车的性能,但由于种种原因 (如相互之间的干扰),性能并不是决定胜 负的唯一指标,有时会出现A赢B、B赢C、C 赢D、D又赢A的局面。幸好有一种高智能机 器,只要给定两辆四驱车,就能立刻判断谁 会赢,在总比赛前它就已经把阿p的每辆车与 阿q的每辆车都两两测试过了,并且还把输赢 表输入了电脑。
增广网络
最大流的构造 1.寻找增广网络上由s到t的通路P(称为原网络的一条增广路) (Dijkstra算法) 2.记 min C (i, j )
( i , j )P
3.在P中的一切正规边上增加流量α,而在对应增广边上减少流 量α,就得到G的一个由s到t的增大了流量α的更大的流. (当初有些弧上的流选择不“恰当”,要“退流”) 4.回到步骤1,直至增广网络上不在存在由s到t的增广路
引言
上图是联结某产品产地v1和销地v6的交通网, 每一弧(vi,vj)代表从vi到vj的运输线,产品 经这条弧由vi输送到vj,弧旁的数字表示这 条运输线的最大通过能力。产品经过交通网 从v1输送到v6。现在要求制定一个运输方案 使从v1运到v6的产品数量最多。
引言
给出了一个运输方案,每条弧旁的数字表示 在这个方案中,每条运输线上的运输数量。 这个方案使8个单位的产品从v1运到v6,在这 个交通网上输送量是否还可以增多,或者说 这个运输网络中,从v1到v6的最大输送量是 多少呢?
f 0
* ij
(vi ,v j ) (V1* , V1* )
由上述可见,用标号法找增广链以求最大流的 结果,同时得到一个最小截集。最小截集容量 的大小影响总的输送量的提高。因此,为提高 总的输送量,必须首先考虑改善最小截集中各 弧的输送状况,提高它们的通过能力。另一方 面,一旦最小截集中弧的通过能力被降低,就 会使总的输送量减少。
例 求图所示网络的最大流。弧旁的数是(cij,fij)。
最大流问题的应用
运输网络的用途不限于解决运输问题。例 如求一个二部图G=〈X,E,Y〉的最大匹配问 题,可转化为运输网络求解。方法是把X的元 素都看作源点,Y的元素都看 作阱点,边的方向都是从源点指向阱点,再用 上述方法,虚设一个源点a和一个阱点z,并设 所有边的权均为1。对所得的图求得最大流 的值就是最大匹配的边数,最大流通过的属 于E的边集,就是最大匹配。
网络D=(V,A,C):给一个有向图D=(V,A),在V中 指定了一点称为发点(记为vs),而另一点称为收点(记为 vt),其余的点叫中间点。对于每一个弧(vi,vj)∈A,对 应有一个c(vi,vj)≥0(或简写为ci j),表示弧(i,j)上的最大 通过能力,称为弧的容量。 网络上的流:定义在弧集合A上的一个函数f ={f(vi, vj)},并称f(vi,vj)为弧(vi,vj)上的流量(有时也简记作fi j) •左图就是一个网络,指定v1是 发点,v6是收点,其他的点是 中间点。弧旁的数字为cij。
1、建立N个点代表阿P的N辆车,分别以1到N标号;
2、建立N个点代表阿Q的N辆车,分别以N+1到2N标号;
3、如果阿P的第I辆车能够跑赢阿Q的第J辆车,则加一条 弧IN+J,容量为1,表示两辆四驱车最多只能交手一次;
4、增加一个源点S,S与 1到N中的每一个结点I都连一条 弧SI,容量为阿P的第I辆车的寿命; 5、增加一个汇点T,N+1到2N中的每一个结点N+J到T都 连一条弧N+JT,容量为阿Q的第J辆车的寿命; 6、再增加一个源点S2,加一条弧S2S,容量为)的点集分割成两部分 V1、 1 并且
__
vs V1及vt V 1 ,则箭尾在V1箭头在V 1 的弧集合(V1, 1 〕 V
称为一个截集,截集中所有弧的容量之和称为截集的截量。直 观上说,截集是从vs到vt的必经之道。
下图所示的截集为(V1 ,V1 ) (1,2), (3,4), (3,5)截量C (V ,V ) 6 2 2 10
v2
v5 v6
v3
2.匹配:
对给定的二部图G =(X,Y,E),若有M⊆E,且M中 任意两条边都没有公共端点,则称M为G的一个匹配 (也称对集)。
v1
v4
v1
v4
v2
v5 v6
v2
v5 v6
v3
v3
既满足:一个人只多做一件工作,每件工作只多由一人来 做。即为工作集与工人集之间的一个匹配。
3.最大匹配问题:
网络D=(V,A,C):给一个有向图D=(V,A),在V中 指定了一点称为发点(记为vs),而另一点称为收点(记为 vt),其余的点叫中间点。对于每一个弧(vi,vj)∈A,对 应有一个c(vi,vj)≥0(或简写为ci j),表示弧(i,j)上的最大 通过能力,称为弧的容量。 网络上的流:定义在弧集合A上的一个函数f ={f(vi, vj)},并称f(vi,vj)为弧(vi,vj)上的流量(有时也简记作fi j) 左图所示的运输方案,就可看作 是这个网络上的一个流,每个弧 上的运输量就是该弧上的流量, 即f12=5,f24=2,f13=3,f34=1等 。 通过每一条弧的流只允许沿 着弧的箭头方向流动
② 6 ① 8 ③ 4 1 4
1 1
__
__
__

7 ⑥ 9
6 2
2 ⑤
不难证明,任何一个可行流的流量v(f )都不会 超过任一截集的容量。即
v(f )≤C (V1, V1 )
显然,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* (V1* , V1* ) 必定是D的所有截集 是最大流,而 中,容量最小的一个,即最小截集。
1. 最大匹配问题 ⑴ 二部图(也叫二分图) 图G= (V, E), 若V=X∪Y且X∩Y=ф,使得E中每一条边 的两个端点必有一个属于X,另一个属于Y,则称G为二 部图。记G=(X,Y,E),或G=(X,E,Y)。
v1
v4
X {v1 , v2 , v3} Y {v4 , v5 , v6 }
表示G中所有的匹配集,即
={M | M为G的匹配集}
|M|表示M的边数,若存在 M0 使对任意的M∈ ,有
| M0 | | M |
则称 M0 是G 的最大匹配。
注:G中最大匹配方案可能不唯一。
2。多端网络问题: 例6 设有5位待业者,5项工作,他们各自能胜任
工作的情况如图所示,要求设计一个就业方案,使尽
可行流: 1.每个弧上的流量不能超过该弧的最大通过能 力(即弧的容量);2.中间点的流量为零。 因为对于每个点,运出这点的产品总量与运进这点的产品 总量之差,是这点的净输出量,简称为是这一点的流量; 由于中间点只起转运作用,所以中间点的流量必为零。易 见发点的净流出量和收点的净流入量必相等,也是这个方 案的总输送量。因此有:
另外,由于比赛的磨损,每辆四驱车都 有自己的寿命(即它们能参加分站赛的 场次),不同的四驱车寿命可能不同, 但最多不会超过50场。两辆四驱车最多 只能交手一次。 现 给 定 N 、 M ( 1<=N<=100 , 1<=M<=1000)、N*N的一个输赢表、每 辆四驱车的寿命,并假设每次分站赛两 人都有可选的赛车,请你计算一下阿P最 多能够赢得多少个分站赛。
则称流量集合{f ij}为网络的一个可行流,简记为 f , v称为可行流的流量或值,记为v(f).
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