最小生成树模型与实验
基于高维空间最小生成树自适应覆盖模型的可拒绝分类算法

21 0 0年 1 2月
电
子
与ห้องสมุดไป่ตู้
信
息
学
报
Vo13 . 2NO. 2 1
J u n l f e t o i s& I f r to e h o o y o r a c r n c o El n o ma i n T c n l g
De . 0 0 c 2 1
t i p r a c r i g t h a a d s rb to n h g — m e so a p c . e ag r t m e c i e h a g t c a s h spa e c o d n o t e d t it i u i n i i h di n i n l a e Th l o ih d s rb s t e t r e l s s
A C as c t nAlo i m t j c p in B sdo a t e lsi ai g r h wi Ree tO t ae nAd p i i f o t h o v
M i m u pa n n r e Co e i g M o e n H i h d m e so a pa e ni m S n i g T e v rn d li g - i n i n lS c
u i g M S wih t e a s m p i n t a h d e ft e g a h a e as a i l me t ft e ca sf r wh c fe s sn T t h s u to h tt e e g s o h r p r lo b sc e e n so h ls i e ih o f r i
关键词 :信号处理 ;可拒绝分类模型;高维 问 ;最小生成树 ; 自适应覆盖
基于点云数据的树木骨架线提取研究

基于点云数据的树木骨架线提取研究李杨;李秀峰【摘要】为了构建树木骨架线,利用三维激光扫描仪对树木扫描得到点云数据,以此为数据源,利用Geomagic软件去噪配准后构建树木三维模型,对树木主干、枝干分割后,利用Excel对点云数据进行微分后计算出每一小段的重心即骨架点,最后基于单源最短路径算法来构建出树木的骨架线,实验证明该方法简单可行,对树木三维建模以及林业研究有重要的意义.【期刊名称】《科技创新与生产力》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】3页(P53-55)【关键词】三维激光扫描;点云数据;骨架线;单源最短路径算法【作者】李杨;李秀峰【作者单位】安徽理工大学测绘学院, 安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TN249;S758树木骨架在树木研究中发挥着重要作用,它不仅是树木三维几何造型构建的基础,而且对计算机图形学、景观设计、精准林业等领域研究具有重要意义[1]。
目前,树木骨架线的构建通常是从图像处理的角度出发,只是片面地考虑点云数据,提取出来的骨架线也只是单纯地反映树木某一侧的形状,难以描述树木真正的参数[2]。
笔者利用三维激光扫描仪对树木进行扫描,得到树木的点云数据,去噪配准后建立树木的点云模型,将树木主干、枝干分割分块,利用Excel软件对分块的点云数据微分,计算微分后每一小区间的重心坐标,借以代替该小区域内树木的骨架点,最后利用单源最短路径算法将各个骨架点连接,构成该树木的骨架线。
针对树木建模的研究已经有几十年的历史。
早期,研究者们根据植物生长特性,通过研究植物生长规则和形态特征,用计算机近似模拟出各种植物的三维模型,其中比较有代表性的方法有基于分形的方法、粒子系统、基于二维枝干草图等。
这些方法只是模拟出了与现实形状相似的三维模型,并利用相应的计算机软件通过调整大量的参数生成需要的树木模型。
该模型实际上只是模拟的三维模型,并不足以代替真实树木。
最小生成树模型与实验

第六章最小生成树模型与实验树是图论中的一个重要概念,由于树的模型简单而实用,它在企业管理、线路设计等方面都有很重要的应用。
§ 6.1树与树的性质上章已讨论了图和树的简单基本性质。
为使更清楚明了,现在使用实例来说明。
例6.1 已知有五个城市,要在它们之间架设电话线,要求任何两个城市都可以互相通话(允许通过其它城市),并且电话线的根数最少。
用五个点V「V2,V3,V4,V5代表五个城市,如果图6.1在某两个城市之间架设电话线,则在相应的两个点之间联一条边,这样一个电话线网就可以用一个图来表示。
为了任何两个城市都可以通话,这样的图必须是连通的。
其次,若图中有圈的话,从圈上任意去掉一条边,余下的图仍是连通的,这样可以省去一根电话线。
因而,满足要求的电话线网所对应的图必定是不含圈的连通图。
图 6.1的表达式满足要求的一个电话线网。
定义6.1 —个无圈的连通图称为树例6.2某大学的组织机构如下所示财务科 ■行政科理工学院 人事学院 校教学办公室〈外语学院如果用图表示,该工厂的组织机构图就是一个树。
上章给出了一 些树的性质,为使能进一步研究这部分知识,先再列出常用一些树和 生成树的性质。
树的性质:(1) 树必连通,但无回路(圈); (2) n 个顶点的树必有n —1条边; (3) 树中任意两点间,恰有一条初等链; (4) 树连通,但去掉任一条边,必变为不连通;(5) 树无回路(圈),但不相邻顶点连一条边,恰得一回路(圈)。
生成树与最小树定义6.2 设图G i =(V,E i )是图G 二{V,E }的生成子图,如果G i 是一 棵树,记T =(V,E i ),则称T 是G 的一棵生成树。
定理6・1 图G 有生成树的充分必要条件是图G 的连通的。
证:必要性是显然的充分性:设G 是连通图。
(i )如果G 不含圈,由定义6.1可知,G 本身就是一棵树,从而G 是 它自身的生成树。
(i i )如果G 含圈,任取一圈,从圈中任意去掉一条边,得到图 G 的「教务处 研究处厂校行政办公室 < 研究生院文科办公{理科办-数学系物理系一个生成子图G i,如果Q不含圈,那么S是G的一棵生成树(因为易见$是连通的);如果3仍含少量圈,那么从3中任取一个圈,从圈中再任意去掉一条边,得到图G的一个生成子图G2,如此重复,最终可以得到G的一个生成子图G k,它不含圈,则G k是图G的一棵生成树。
高维空间多分辨率最小生成树模型的自适应一类分类算法

高维空间多分辨率最小生成树模型的自适应一类分类算法胡正平;冯凯【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2012(038)005【摘要】The coverage radii in the algorithm of MSTCD (Minimum spanning tree class descriptor) are generally fixed without diversification, which makes it difficult to construct a close coverage for the local structure. This article combines multi-resolution thought and minimum spanning tree (MST) covering model, and proposes an adaptive multi-resolution covering model based MST in high-dimensional space. In this algorithm, multi-resolution of data is determined by the distributed feature of data manifold itself. The resolution of any location is depended on the structure of sample point and edge. The proposed novel algorithm permits that the whole covering model could have different coverage radii or resolutions and the resolution has relationship with location. Experiments show that the algorithm is reasonable.%基于最小生成树数据描述(Minimum spanning tree class descriptor,MSTCD)法覆盖半径固定不变,难以形成局部结构紧致性描述.本文将多尺度分析思想和最小生成树(Minimum spanning tree,MST)结构相结合,提出最小生成树的自适应多分辨率覆盖模型.该模型利用样本流形的自身结构特点实现对数据的多分辨分析,任意位置的分辨率由对应的“点”结构和“边”结构共同决定,整体覆盖模型拥有多个覆盖半径,数据当前位置不同、分辨率不同,实现在多分辨尺度下对数据流形的自适应紧致覆盖.实验结果表明该方法具有一定的合理性.【总页数】7页(P769-775)【作者】胡正平;冯凯【作者单位】燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066000;燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066000【正文语种】中文【相关文献】1.基于条件随机场模型的多分辨率遥感图像复合分类算法 [J], 王琼华;马洪兵;孙卫东2.基于高维空间最小生成树自适应覆盖模型的可拒绝分类算法 [J], 胡正平;许成谦;贾千文3.基于高维空间典型样本Steiner最小树覆盖模型的一类分类算法 [J], 胡正平;路亮;许成谦4.一类反应扩散捕食模型高维空间中的古典解 [J], 侯立春5.基于粒度空间的最小生成树分类算法 [J], 孙梦梦;唐旭清因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
一种新的求解最小生成树问题的DNA算法

I N 0 9 3 4 SS 1 0 - 0 4
E mal e u @c C .e .l — i d f C Cn t 1 : e
C m u r n we g n e h o g o p t K o l ea d T c n l y电脑 知识 与技术 e d o
h t :w . n sn t a t / ww d z .e . p/ c
经解 决 很 多 的 N P完 全 问题 , 在 图 论 中对 图的 最 小生 成 树 问题 ( T ) 但 MS P 的研 究 不 是 很 多 , 文设 计 了一 种 D A 计算 模 型 来 解 决 这 本 N 个 问 题 , 其在 编 码 的策 略 上 给 出 了一 些创 新 的思路 。 尤
计 算 智 能 是 当今 国际 上 迅 速发 展 的前 沿 交 叉 学科 . 是模 拟 人 的智 能 行 为 来 进 行 计 算 , 于解 决 不 确 定 、 它 对 非线 性 、 杂 的 各 类 复、 问题 , 有 非 常广 阔的 应用 前 景 。 其 自从 A l n 出 D A计算 模 型 以来【 更 加 拓 展 了计 算 智 能 的研究 领域 。 N 计算 是 一 种 具 尤 de ma 提 N 】 1 , DA 以 D A链 与 相关 的某 些生 物 酶 等作 为 最 基 本 材 料 的 、 于 某些 生 化 反 应 原 理 的一 种 新 型 的 分 子 生物 计 算 方 法 。利 用 D A计 算 已 N 基 N
基于最小生成树理论的空间结构分解模型

A Spatial Structural Decomposition Model Based on
Minimum Spanning Tree
作者: 蒋雪梅
作者机构: 中国科学院数学与系统科学研究院,中国科学院预测科学研究中心
出版物刊名: 数量经济技术经济研究
页码: 150-160页
年卷期: 2011年 第4期
主题词: 空间结构分解模型;最小生成树;帕式-拉式偏离指数;区位商
摘要:现有空间结构分解模型存在测算结果不唯一及不满足传递性两大问题。
本文提出了一种基于最小生成树理论的空间结构分解模型,在保证多个地区间比较传递性的同时,减小了结
构分解模型测算结果不唯一性对模型应用的影响。
基于我国地区投入产出袁,本文以ICT产业区住商比较的五变量结构分解为例,示范了如何定义帕式-拉式偏离指数(PLS),建立了基于PLS指数的最小生成树,并将结论应用于空间结构分解,对该模型的有效性进行了验证。
网络拓扑设计与优化的算法与策略
网络拓扑设计与优化的算法与策略网络拓扑设计是指在建立计算机网络时,根据需求和限制确定网络中节点之间的连接方式和通信路径,以达到高性能、高可靠性和高效能的目标。
网络的拓扑设计直接影响网络的性能和可扩展性,因此需要合理地选择拓扑结构和优化网络整体架构。
本文将介绍网络拓扑设计与优化的算法与策略,帮助读者更好地理解和应用相关知识。
一、拓扑设计基本原则网络拓扑设计时需要遵循一些基本原则,以确保网络的稳定性和高性能。
以下是网络拓扑设计的一些基本原则:1. 高可用性:网络拓扑应具备良好的冗余机制,当某个节点或链路发生故障时,仍然能够保持网络的正常运行。
2. 低延迟:网络拓扑应尽量减少数据传输的延迟,确保数据能够以最短时间传输到目的地。
3. 高带宽:网络拓扑应具备较高的带宽,能够满足大量数据传输的需求,并提供良好的用户体验。
4. 可扩展性:网络拓扑应具备良好的扩展性,能够满足未来网络发展的需求,并方便网络的扩容和升级。
二、拓扑设计算法与策略在进行网络拓扑设计时,可以使用一些算法和策略进行辅助决策,以得到合理的网络拓扑结构。
以下介绍几种常用的拓扑设计算法与策略。
1. 最小生成树算法最小生成树算法通过选取最小消耗的方式将所有节点连接起来,从而得到一个无环的连通图。
最常用的最小生成树算法是Kruskal算法和Prim算法。
这些算法使得网络拓扑具有较好的可扩展性和冗余能力。
2. 贪心算法贪心算法是一种启发式算法,它在每一步选择中都采取当前最优的选择,希望最终能够得到全局最优的结果。
在网络拓扑设计中,贪心算法可以用于选择节点和链路,以优化网络的性能和成本。
3. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化的优化算法,通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。
在网络拓扑设计中,遗传算法可以通过运用基因编码和选择交叉变异的方式,逐步改进网络结构,使其达到更好的性能。
4. 建模和仿真建模和仿真是网络拓扑设计中常用的一种策略,通过建立网络模型和进行大量仿真实验来评估不同的设计方案。
实验目的和要求
一、实验目的和要求:目的:本实验目的熟悉LINGO软件开发环境;了解并熟练掌握LINGO语言的数学模型的结构;掌握并应用LINGO语言来解决线性规划问题的能力;并了解灵敏度分析的含义..要求:1、了解LINGO软件应用界面;熟悉使用菜单及工具条的功能;2、使用LINGO完成例题验证;3、使用LINGO完成线性规划问题与对偶线性规划问题求解;并分析解题结果;二、实验内容:1 使用LINGO验证下列题目;并进行结果分析MODEL:SETS:QUATERS/Q1;Q2;Q3;Q4/:TIME;DEM;RP;OP;INV;ENDSETSMIN=@SUMQUATERS:400*RP+450*OP+20*INV;@FORQUATERSI:RPI<=40;@FORQUATERSI|TIMEI#GT#1:INVI=INVI-1+RPI+OPI-DEMI;INV1=10+RP1+OP1-DEM1;DATA:DEM=40;60;75;25;TIME=1;2;3;4;ENDDATAEND2使用LINGO验证下列题目;并进行结果分析MODEL:SETS:DAYS/D1;D2;D3;D4;D5;D6;D7/:RQMT;START;ENDSETSMIN=@SUMDAYS:START;@FORDAYSI:@SUMDAYSJ|J#GT#I+2#OR#J#LE#I#AND#J#GT3I-5:STARTJ>RQMTI;;DATA:RQMT=17;13;15;19;14;16;11;ENDDATAEND3 使用LINGO求解实验一两道题目;并进行结果分析min z =4*x1+4*x2+x3s.t. x1+x2+x3<=22*x1+x2<=32*x1+x2+3*x3>=3x1;x2;x3>=04max z=3*x1+x2s.t. x1+x2>=32*x1+x2<=4x1+x2=3x1;x2>=05使用LINGO求解实验一两道题目;并进行结果分析max z=3*x1+2*x22*x1+3*x2<=14.54*x1+x2<=16.5x1;x2>=0x1;x2为整数三、实验过程1、源程序MODEL:SETS:QUATERS/Q1;Q2;Q3;Q4/:TIME;DEM;RP;OP;INV;ENDSETSMIN=@SUM QUATERS:400*RP+450*OP+20*INV;@FOR QUATERSI:RPI<=40;@FOR QUATERSI|TIMEI#GT#1:INVI=INVI-1+RPI+OPI-DEMI;INV1=10+RP1+OP1-DEM1;;DATA:DEM=40;60;75;25;TIME=1;2;3;4;ENDDATAEND运行结果Global optimal solution found.Objective value: 78450.00Total solver iterations: 2变量函数值目标函数减少量 TIME Q1 1.000000 0.000000TIME Q2 2.000000 0.000000TIME Q3 3.000000 0.000000TIME Q4 4.000000 0.000000DEM Q1 40.00000 0.000000DEM Q2 60.00000 0.000000DEM Q3 75.00000 0.000000DEM Q4 25.00000 0.000000RP Q1 40.00000 0.000000RP Q2 40.00000 0.000000RP Q3 40.00000 0.000000RP Q4 25.00000 0.000000OP Q1 0.000000 20.00000OP Q2 10.00000 0.000000OP Q3 35.00000 0.000000OP Q4 0.000000 50.00000INV Q1 10.00000 0.000000INV Q2 0.000000 20.00000INV Q3 0.000000 70.00000INV Q4 0.000000 420.0000行号松弛或剩余值对偶价格1 78450.00 -1.0000002 0.000000 30.000003 0.000000 50.000004 0.000000 50.000005 15.00000 0.0000006 0.000000 450.00007 0.000000 0.0000008 0.000000 450.00009 0.000000 430.000010 0.000000 400.000011 0.000000 0.000000结果分析:经过两次迭代;已经找到全局最优解;得到最小值78450.00;此时TIMEQ1=1;TIMEQ2=2;TIMEQ3=3;TIMEQ4=4;DEMQ1=40;DEMQ2=60;DEMQ3=75;DEMQ4= 25;RPQ1=40;RPQ2=40;RPQ3=40;RPQ4=25;OPQ1=0;OPQ2=15;OPQ3=35;OPQ4=0;INVQ 1=10;INVQ2=0;INVQ3=0;INVQ4=02、源程序MODEL:SETS:DAYS/D1;D2;D3;D4;D5;D6;D7/:RQMT;START;ENDSETSMIN=@SUM DAYS:START;@FOR DAYSI:@SUM DAYSJ|J#GT#I+2#OR#J#LE#I#AND#J#GT#I-5:STARTJ>RQMTI;;DATA:RQMT=17;13;15;19;14;16;11;ENDDATAEND运行结果Global optimal solution found.Objective value: 22.33333Total solver iterations: 11变量函数值目标函数减少量RQMT D1 17.00000 0.000000RQMT D2 13.00000 0.000000RQMT D3 15.00000 0.000000RQMT D4 19.00000 0.000000RQMT D5 14.00000 0.000000RQMT D6 16.00000 0.000000RQMT D7 11.00000 0.000000START D1 6.000000 0.000000START D2 5.333333 0.000000START D3 0.000000 0.000000START D4 7.333333 0.000000START D5 0.000000 0.3333333START D6 3.333333 0.000000START D7 0.3333333 0.000000行号松弛或剩余值对偶价格1 22.33333 -1.0000002 0.000000 -0.33333333 2.000000 0.0000004 0.000000 -0.33333335 0.000000 -0.33333336 4.666667 0.0000007 0.000000 -0.33333338 0.000000 0.000000结果分析:经过11次迭代;已经找到全局最优解;最小值为22.33333;此时RQMTD1=17;RQMTD2=13;RQMTD3=15;RQMTD4=19;RQMTD5=14;RQMTD6=16;RQMTD7=11 ;STARTD1=6;STARTD2=5.333333;STARTD3=0;STARTD4=7.333333;STARTD5=0;STAR TD6=3.333333;STARTD7=0.3333333、源程序MODEL:MIN=4*X1+4*X2+X3;X1+X2+X3<=2;2*X1+X2<=3;2*X1+X2+3*X3>=3;X1>=0;X2>=0;X3>=0;END运行结果Global optimal solution found.Objective value: 1.000000Total solver iterations: 1变量函数值目标函数减少量X1 0.000000 3.333333X2 0.000000 3.666667X3 1.000000 0.000000行号松弛或剩余值对偶价格1 1.000000 -1.0000002 1.000000 0.0000003 3.000000 0.0000004 0.000000 -0.33333335 0.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 1.000000 0.000000结果分析:经过一次迭代;已经找到全局最优解;最小值为1;此时x1=0;x2=0;x3=1 4、源程序MODEL:MAX=3*X1+X2;X1+X2>=3;2*X1+X2<=4;X1+X2=3;X1>=0;X2>=0;END运行结果:Global optimal solution found.Objective value: 5.000000Total solver iterations: 0变量函数值目标函数减少量X1 1.000000 0.000000X2 2.000000 0.000000行号松弛或剩余值对偶价格1 5.000000 1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 2.0000004 0.000000 -1.0000005 1.000000 0.0000006 2.000000 0.000000结果分析:已经找到全局最优解;函数最大值为5;此时x1=1;x2=25、源程序MODEL:MAX=3*X1+2*X2;2*X1+3*X2<=14.5;4*X1+X2<=16.5;X1>=0;X2>=0;@GIN X1;@GIN X2;END运行结果:Global optimal solution found.Objective value: 13.00000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 3变量函数值目标函数减少量X1 3.000000 -3.000000X2 2.000000 -2.000000行号松弛或剩余值对偶价格1 13.00000 1.0000002 2.500000 0.0000003 2.500000 0.0000004 3.000000 0.0000005 2.000000 0.000000结果分析:经过三次迭代;已经得到全局最优解;函数最大值为13;此时x1=3;x2=2四、思考题1、LINGO软件主要能解决哪些问题主要用来解决将实际问题模型化后;在几条限制条件下;编程解决一些优化、规划问题;诸如最短路线问题、最少费用问题、分配问题指派问题、最小生成树问题、二次分配问题;;得出局部或全局最优解;经常构造0—1变量;解决实际中的整数规划问题;;还可以做灵敏度分析等等...2、使用LINGO编程与LINDO解决LP问题的区别LINDO是一种专门用于求解数学规划问题的软件包..由于LINDO执行速度很快、易于方便输入、求解和分析数学规划问题..LINDO主要用于解线性规划、非线性规划、二次规划和整数规划等问题..也可以用于一些非线性和线性方程组的求解以及代数方程求根等..LINDO中包含了一种建模语言和许多常用的数学函数包括大量概论函数;可供使用者建立规划问题时调用..LINGO是在LINDO的基础上做的软件; 除了解线性规划问题之外;还加了非线性的求解器;另外有集的概念;可以用集操作函数方便写模型可以更方便的处理复杂的问题..3、说说对偶价格的含义当求目标函数的最大值时;增加的数量就是改进的数量;所以影子价格就等于对偶价格;当求目标函数的最小值时;改进的数量应该是减少的数量;所以影子价格即为负的对偶价格..影子价格又称影子利率..用线性规则方法计算出来的反映资源最优使用效果的价格..用微积分描述资源的影子价格;即当资源增加一个数量而得到目标函数新的最大值时;目标函数最大值的增量与资源的增量的比值;就是目标函数对约束条件即资源的一阶偏导数..用线性规划方法求解资源最优利用时;即在解决如何使有限资源的总产出最大的过程中;得出相应的极小值;其解就是对偶解;极小值作为对资源的经济评价;表现为影子价格..这种影子价格反映劳动产品、自然资源、劳动力的最优使用效果..另外一种影子价格用于效用与费用分析..广泛地被用于投资项目和进出口活动的经济评价..例如;把投资的影子价格理解为资本的边际生产率与社会贴现率的比值时;用来评价一笔钱用于投资还是用于消费的利亏;把外汇的影子价格理解为使市场供求均衡价格与官方到岸价格的比率;用来评价用外汇购买商品的利亏;使有限外汇进口值最大..因此;这种影子价格含有机会成本即替代比较的意思;一般人们称之为广义的影子价格..实验体会:通过这次实验熟悉了LINGO软件开发环境;并掌握LINGO语言的数学模型的结构;知道它在企业与决策过程中的重要..熟悉了LINGO工作界面;也了解了LINDO与LINGO的异同性;以及求解过程的注意..在做完这格试验后;我了解到;我们可以借助lingo软件将一些生产问题;进行合理的数学建模并得出理论上的最优解;但同时要求我们考虑到建模范围内的方方面面;一旦没有考虑到一个约束条件的话;得出的结论会大相径庭..通过实验;我收获很多;要善于将理论与实际结合;合理运用计算机软件解决实际问题..。
最小生成树的模型数学公式
最小生成树的模型数学公式
最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称MST)是一个连通图的生成树,它的权重之和最小。
对于一个图G=(V,E),其中V为图中的顶点集合,E为边的集合。
假设G是一个连通无向图,权重函数w:E->R是一个从边集E到实数域R的映射。
上述问题的模型数学公式为:
最小生成树问题的数学模型为:在连通图G=(V,E)中,找出一个边子集T,使得该子集包含图中所有顶点,且图T是一个树(也即没有环),并且T的边的权重之和最小。
可以用如下的公式来表示MST问题:
min ∑w(u,v)
(u,v)∈E
s.t.
T⊆E
T是一棵树
V(T)=V(G)
其中,∑w(u,v)表示权重的和,(u,v)∈E表示(u,v)是图G中的边,T表示生成树的边子集,T⊆E表示T是边集E的子集,
V(T)=V(G)表示生成树包括图中所有的顶点。
最小生成树问题可通过贪心算法(如Prim算法、Kruskal算法等)来求解。
封闭图形的植树问题
实验数据
每个算法都使用100个随机生成的封闭图形,每个图形的大小 和难度均不相同。
实验环境
在Windows 10操作系统的64位计算机上进行,使用Python 3.8编写程序,内存为16GB。
不同算法的实验结果和分析
算法1
使用暴力搜索算法,直接在图中搜索所有可能的 位置进行植树。
算法3
利用分治策略,将封闭图形划分为多个小封闭图 形,分别求解每个小图形的最优解,再合并成整 体最优解。
封闭图形的植树问题
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 封闭图形植树问题的基本性质 • 封闭图形植树问题的求解算法 • 实验分析和比较 • 应用实例 • 结论与展望
01
引言
定义和背景
定义
封闭图形是指在有限区域内,由线条和角组成的闭合图形。
背景
植树问题是一种应用广泛的组合优化问题,它可以应用于城 市绿化、网络优化、交通运输等多个领域。
05
应用实例
求解实际问题的封闭图形植树模型
道路绿化带植树
根据道路长度和宽度,选择合 适的树种,按照一定的株行距 进行种植,以达到美化环境和
减缓车辆噪音的目的。
公园草坪植树
在公园草坪上选择合适的树种, 按照一定的株行距进行种植,以 达到美化环境和提供休息空间的 目的。
河岸护堤植树
在河岸护堤上选择合适的树种,按 照一定的株行距进行种植,以达到 防止水土流失和美化的目的。
应用实例的算法实现和结果展示
算法实现
利用图论中的最小生成树算法(如Prim算法或Kruskal算法),求解最优化 的封闭图形植树方案。
结果展示
通过计算机程序计算得出最优化的植树方案,可以给出每种树种的种类、数 量、位置和种植方式等具体信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第六章 最小生成树模型与实验树是图论中的一个重要概念,由于树的模型简单而实用,它在企业管理、线路设计等方面都有很重要的应用。
§6.1树与树的性质上章已讨论了图和树的简单基本性质。
为使更清楚明了,现在使用实例来说明。
例6.1 已知有五个城市,要在它们之间架设电话线,要求任何两个城市都可以互相通话(允许通过其它城市),并且电话线的根数最少。
用五个点54321,,,,v v v v v 代表五个城市,如果在某两个城市之间架设电话线,则在相应的两个点之间联一条边,这样一个电话线网就可以用一个图来表示。
为了任何两个城市都可以通话,这样的图必须是连通的。
其次,若图中有圈的话,从圈上任意去掉一条边,余下的图仍是连通的,这样可以省去一根电话线。
因而,满足要求的电话线网所对应的图必定是不含圈的连通图。
图6.1的表达式满足要求的一个电话线网。
定义6.1 一个无圈的连通图称为树.例6.2 某大学的组织机构如下所示:v 5v4v图 6.1教务处 研究处校行政办公室 研究生院 财务科 行政科理工学院 人事学院 外语学院 ……如果用图表示,该工厂的组织机构图就是一个树。
上章给出了一些树的性质,为使能进一步研究这部分知识,先再列出常用一些树和生成树的性质。
树的性质:(1) 树必连通,但无回路(圈); (2) n 个顶点的树必有1-n 条边; (3) 树中任意两点间,恰有一条初等链; (4) 树连通,但去掉任一条边,必变为不连通;(5) 树无回路(圈),但不相邻顶点连一条边,恰得一回路(圈)。
生成树与最小树定义6.2 设图),(11E V G =是图},{E V G =的生成子图,如果1G 是一棵树,记),(1E V T =,则称T 是G 的一棵生成树。
定理6.1 图G 有生成树的充分必要条件是图G 的连通的。
数学系物理系 文科办公理科办校教学办公室 校长证:必要性是显然的 充分性:设G 是连通图。
(i )如果G 不含圈,由定义6.1可知,G 本身就是一棵树,从而G 是它自身的生成树。
(i i )如果G 含圈,任取一圈,从圈中任意去掉一条边,得到图G 的一个生成子图1G ,如果1G 不含圈,那么1G 是G 的一棵生成树(因为易见1G 是连通的);如果1G 仍含少量圈,那么从1G 中任取一个圈,从圈中再任意去掉一条边,得到图G 的一个生成子图2G ,如此重复,最终可以得到G 的一个生成子图k G ,它不含圈,则k G 是图G 的一棵生成树。
§6.2 最小生成树的实例与求解由以上充分性的证明中,提供了一个寻求连通图的生成树的方法,称这种方法为“破圈法”。
例6.4 在图6.1中,用破圈法求出图的一棵生成树解: 取一圈}{1233211v e v e v e v 去掉3e ;取一圈}{123544211v e v e v e v e v 去掉5e ;取一圈}{2657442v e v e v e v 去掉7e ;取一圈}{123856211v e v e v e v e v 去掉6e ;如图6.3所示,此图是图6.2的一个生成子图,且为一棵树(无圈),所以我们找一棵生成树},{11E V T =,其中,},,,{82411e e e e E =。
不难发现,图的生成树不是唯一的,对于上例若这样做:v 5v3图 6.2取一圈}{1233211v e v e v e v 去掉3e ;取一圈}{123554211v e v e v e v e v 去掉4e ;取一圈}{123856211v e v e v e v e v 去掉6e ;取一圈}{4538574v e v e v e v 去掉8e 。
图6.3 图6.4如图G 的生成树还有另外一种方法“避圈法”,主要步骤是在图中任取一条边1e ,找出一条不与1e 构成圈的边2e ,再找出不与},{21e e 构成圈的边3e 。
一般地,设已有},,,{21k e e e Λ,找出一条不与},,,{21k e e e Λ构成圈的边1+k e ,重复这个过程,直到不能进行下去为止。
这时,由所有取出的边所构成的图是图G 的一棵生成树。
定义6.2 设},{E V T =是赋权图},{E V G =的一棵生成树,称E '中全部边上的权数之和为生成树T 的权,记为)(T w 。
即 ∑∈=Tv v ijj i wT w ],[)(。
(7.1)如果生成树*T 的权)(*T W 是G 的所有生成树的权中最小者,则称*T 是G 的最小生成树,简称为最小树。
即)}({min )(*T w T w T= (7.2)式中对G 的所有生成树T 取最小。
求最小树通常用以下两种方法。
(1)破圈法:在给定连通图G 中,任取一圈,去掉一条最大权边(如果有两条或两条以上的边都是权最大的边,则任意去掉其中一条),在余图中(是图G 的生成子图)任取一圈,去掉一条最大权边,重复下去,直到余图中无圈为止,即可得到图G 的最小树。
例 6.4 用破圈法求图6.5的最小树。
图6.5是一赋权图。
],[211v v e =,1)(1=e w ;],[312v v e =, 4)(2=e w ;],[323v v e =,2)(3=e w ,],[424v v e =,3)(4=e w ;],[435v v e =, 1)(5=e w ;],[526v v e =,5)(2=e w ,],[547v v e =,2)(7=e w ; ],[528v v e =, 3)(8=e w 。
解: 取一圈}{1233211v e v e v e v 去掉2e ;取一圈}{2338562v e v e v e v 去掉6e ;取一圈}{2335442v e v e v e v 去掉8e ;取一圈}{4538574v e v e v e v 去掉8e 。
如图6.6所示,得到一棵生成树,即为所求最小树*T ,62121)(*=+++=T w 。
(2)避圈法(Kruskal 算法):在连通图G 中,任取权值最小的一条边(若有两条或两条以上权相同且最小,则任取一条),在未选边中选一条权值最小的边,要求所选边与已选边不构成圈,重复下去,直到不存在与已选边不构成圈的边为止。
已选边与顶点构成的图T 就是所求最小树。
算法的具体步骤如下:第一步:令1=i ,φ=0E (空集)第二步:选一条边i i E E e \∈,且i e 是使图}){,(1E E V G i i ⋃=-中不含圈的所有边)\(i E E e e ∈中权最小的边。
如果这样的边不存在,由v 5v3图 6.5),(1-=i E V T 是最小树。
第三步:把i 换成1+i ,返回第二步。
例6.5 用避圈法求图6.5的最小树。
解: 在},,,{821e e e Λ中权值最小的边有51,e e ,从中任取一条1e ;在},,,{832e e e Λ中选取权值最小的边5e ;在},,,{822e e e Λ中权值最小边有3e ,7e ,从中任取一条边3e ;在},,,,{87642e e e e e 中选取7e ;在},,,{8642e e e e 中选取84,e e 。
但4e 与8e 都会与已选边构成圈,故停止,得到与图6.6一样的结果。
最小生成树(minimal spanning tree , MST )模型概括为:给定网络中一些点和这些点之间的距离,寻找连接所有这些点的最小总距离。
使用LINGO 软件编制此题的程序如下:MODEL:!Given the number of nodes and the distance between them, finding the shortest total distance of links on the network to connect all the nodes is the classic problem called minimal spanning tree (MST); SETS:CITY / 1.. 5/: U; ! U( I) = level of city I; ! U( 1) = 0;3v5vv 图6.6LINK( CITY, CITY):DIST, ! The distance matrix;X; ! X( I, J) = 1 if we use link I, J; ENDSETSDATA: ! Distance matrix need not be symmetric;! However, city 1 is base of the tree;!to: A B C D E;DIST = 0 1 3 4 6 !from A;1 023 5 !from B;3 2 0 1 3 !from C;4 3 1 0 2 !from D;6 5 3 2 0;!from E; ENDDATA! The model size: Warning, may be slow for N >= 8; N = @SIZE( CITY);! Minimize total distance of the links;MIN = @SUM( LINK: DIST * X);! For city K, except the base, ... ;@FOR( CITY( K)| K #GT# 1:! It must be entered;@SUM( CITY( I)| I #NE# K: X( I, K)) = 1;! If there are 2 disjoint tours from 1 city toanother, we can remove a link without breaking connections. Note: These are not very powerful for large problems;@FOR( CITY( J)| J #GT# 1 #AND# J #NE# K: U( J) >= U( K) + X ( K, J) -( N - 2) * ( 1 - X( K, J)) +( N - 3) * X( J, K); ););! There must be an arc out of city 1;@SUM( CITY( J)| J #GT# 1: X( 1, J)) >= 1;! Make the X's 0/1;@FOR( LINK: @BIN( X); );! The level of a city except the base is at least1 but no more than N-1, and is 1 if it links tothe base;@FOR( CITY( K)| K #GT# 1:@BND( 1, U( K), 999999);U( K) <= N - 1 - ( N - 2) * X( 1, K); );END使用Solve求解获得如下结果:得到与图6.6一样的结果, X(1,2)=1, X(2,3)=1, X(3,4)=1,X(4,5)=1, 其它X(I,J)=0。