运筹学第八章 图与网络分析 胡运权
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运筹学胡运权第五版课件

V5 12 7
5
4
3
2
0
1 3
1
0 4
3
4 0
v7 ∞ 10 10 8
⑶ 构造任意两点间最多可经过3个中间点到达 的最短距离矩阵 D(2)= dij(2) 其中 dij(2)= min { dir(1)+ drj(1)}
r
i
dir
(1)
r
drj(1)
j
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
• • •
悬挂边 孤立点 偶点 奇点
悬挂点的关联边,如 e8 次为0的点 次为偶数的点,如 v2 次为奇数的点, 如 v5
5、链:图中保持关联关系的点和边的交替序列,其 中点可重复,但边不能重复。 路:点不能重复的链。 圈:起点和终点重合的链。 回路:起点和终点重合的路。 连通图:任意两点之间至少存在一条链的图。 完全图:任意两点之间都有边相连的简单图。 n(n 1) 2 n阶完全图用Kn表示,边数= C n
狄克斯屈拉算法
既可以求两点之间的最短 距离,又可以确定最短路
求某两点之间的最短距离
(0)= V2 D
5
2
∞ ∞ ∞ ∞
5
0
∞ 2
7 0 2 7
7
6
∞ ∞
∞ ∞ 2
V3 2
∞ 0
∞ 4
V4 ∞ 2
V5 ∞ 7
∞ 6
0
1
1
0 6
3
6 0
V6 ∞ ∞ 4
v7 ∞ ∞ ∞ ∞ 3
注意:D(0)是一个对称矩阵,且对角线上的元素全是0.
⑵ 构造任意两点间直接到达、或者最多经过1 个中间点到达的最短距离矩阵D(1)= dij(1) 其中
《运筹学》第8章_图与网络分析

V = {v1 ,v 2 , v 3 , v 4 , v 5 , v 6 }
v1 e1 e2 e5 e8 v5 e6 e7 v3 v2 e3 e v4 4
e 5 = { v1 , v 3 }
e9 = {v 6 , v 6 }
E = {e1 ,2 , e3 , e4 , e5 , e6 , e7 , e8 , e9 , e10 } e e1 = {v1 , v 2 } e 2 = { v1 , v 2 } e10 e 3 = {v 2 , v 3 } e = {v , v }
引
C
言
B A
D
图的基本概念与基本定理
在实际的生产和生活中,人们为了 反映事物之间的关系,常常在纸上用点 点 和线来画出各式各样的示意图。 和线 是我国北京、上海、重庆等十四个城 市之间的铁路交通图,这里用点表示城 市,用点与点之间的线表示城市之间的 铁路线。诸如此类还有城市中的市政管 道图,民用航空线图等等。
例
v6
v1 3 6
4 7 3
v2 2 v3 5
3
4 2
权矩阵
v1 0 v 2 4 v 3 0 A= v4 6 v5 4 v6 3 v1
v5
v4
邻接矩阵
v1 0 v 2 1 v 3 0 B= v 4 1 v 5 1 v 6 1 v1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 v 2 v 3 v4 v5 v6
4 3 4
e6 = {v 3 , v 5 }
e8 = {v 5 , v 6 } e10 = {v1 , v6 }
v6
e 7 = {v 3 , v 5 }
v1 e1 e2 e5 e8 v5 e6 e7 v3 v2 e3 e v4 4
e 5 = { v1 , v 3 }
e9 = {v 6 , v 6 }
E = {e1 ,2 , e3 , e4 , e5 , e6 , e7 , e8 , e9 , e10 } e e1 = {v1 , v 2 } e 2 = { v1 , v 2 } e10 e 3 = {v 2 , v 3 } e = {v , v }
引
C
言
B A
D
图的基本概念与基本定理
在实际的生产和生活中,人们为了 反映事物之间的关系,常常在纸上用点 点 和线来画出各式各样的示意图。 和线 是我国北京、上海、重庆等十四个城 市之间的铁路交通图,这里用点表示城 市,用点与点之间的线表示城市之间的 铁路线。诸如此类还有城市中的市政管 道图,民用航空线图等等。
例
v6
v1 3 6
4 7 3
v2 2 v3 5
3
4 2
权矩阵
v1 0 v 2 4 v 3 0 A= v4 6 v5 4 v6 3 v1
v5
v4
邻接矩阵
v1 0 v 2 1 v 3 0 B= v 4 1 v 5 1 v 6 1 v1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 v 2 v 3 v4 v5 v6
4 3 4
e6 = {v 3 , v 5 }
e8 = {v 5 , v 6 } e10 = {v1 , v6 }
v6
e 7 = {v 3 , v 5 }
运筹学完整版胡运权

运筹学简述
运筹学的历史
“运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如:
1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航,使船队遭受德国潜
艇攻击时损失最少; 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深
度,才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
线性规划问题的数学模型
Page 16
2. 线性规划的数学模型由三个要素构成 决策变量 Decision variables 目标函数 Objective function 约束条件 Constraints
怎样辨别一个模型是线性规划模型?
其特征是: (1)问题的目标函数是多个决策变量的线性函数, 通常是求最大值或最小值; (2)问题的约束条件是一组多个决策变量的线性不 等式或等式。
x3) x3)
x5 2 5
x1 , x2 , x3 , x3, x4 , x5 0
Page 25
线性规划问题的数学模型
Page 26
4. 线性规划问题的解
线性规划问题
n
max Z c j x j (1) j1
s.t
n j1
aij x j
bi
(i 1,2,, m)
每年节约成本600万美元 每年节约成本7000万
优化商业用户的电话销售中心选址
控制成本库存(制定最优再定购点和定购 量确保安全库存) 制定最优铁路时刻表并调整铁路日运营量
优化员工安排,以最低成本服务客户
每年节约成本4.06亿美元,销 售额大幅增加 每年节约成本380万美元
每年节约成本1500万美元, 年收入大幅增加。 每年节约成本1300万美元
绪论
运筹学(胡运权第四版及答案)

管理运筹学
主讲:谢先达
2014.09
联系方式 办公室:QL643 87313663 手机: 13600512360 邮箱: xxdhz@
绪
论
绪论
什么是运筹学?
运筹学发展历史 运筹学主要内容 运筹学的基本特征与基本方法
绪论
什么是运筹学?
定义:为决策机构在对其控制下业务活动进行决策 时,提供以数量化为基础的科学方法。
概念:可行解、最优解、最优值
第一章:线性规划及单纯形法
练习:靠近某河流有两个化工厂,流经第一化工厂的河流流量为每天 500万m3,在两个工厂之间有一条流量为每天200万m3支流,第一化工厂每 天排放含有某种有害物质的工业污水2万m3 ,第二化工厂每天排放这种 工业污水1.4万m3 。从第一化工厂排出的工业污水流到第二化工厂以前, 有20%可自净化。根据环保要求,河流中工业污水的含量应不大于0.2%, 这两个工厂都需各自处理一部分工业污水,第一化工厂处理工业污水的 成本是1000元/万m3 。第二化工厂处理污水的的成本是800元/万m3 。现 问在满足环保要求的条件下,每厂各应处理多少工业污水,使这两个工 厂总的处理工业污水费用最小。
-x1+x2+x3 = 4
-2x1+x2-x3 ≤ 6 x1 ≤ 0,x2 ≥ 0, x3取值无约束
第一章:线性规划及单纯形法
线性规划问题及其数学模型 线性规划图解法
单纯形法原理
单纯形法计算步骤
单纯形法的进一步讨论
第一章:线性规划及单纯形法
x2
目标函数: 约束条件: maxz=50x1+100x2 x1+x2≤300 2x1+x2≤400 x2≤250 x1≥0 ,x2≥0
主讲:谢先达
2014.09
联系方式 办公室:QL643 87313663 手机: 13600512360 邮箱: xxdhz@
绪
论
绪论
什么是运筹学?
运筹学发展历史 运筹学主要内容 运筹学的基本特征与基本方法
绪论
什么是运筹学?
定义:为决策机构在对其控制下业务活动进行决策 时,提供以数量化为基础的科学方法。
概念:可行解、最优解、最优值
第一章:线性规划及单纯形法
练习:靠近某河流有两个化工厂,流经第一化工厂的河流流量为每天 500万m3,在两个工厂之间有一条流量为每天200万m3支流,第一化工厂每 天排放含有某种有害物质的工业污水2万m3 ,第二化工厂每天排放这种 工业污水1.4万m3 。从第一化工厂排出的工业污水流到第二化工厂以前, 有20%可自净化。根据环保要求,河流中工业污水的含量应不大于0.2%, 这两个工厂都需各自处理一部分工业污水,第一化工厂处理工业污水的 成本是1000元/万m3 。第二化工厂处理污水的的成本是800元/万m3 。现 问在满足环保要求的条件下,每厂各应处理多少工业污水,使这两个工 厂总的处理工业污水费用最小。
-x1+x2+x3 = 4
-2x1+x2-x3 ≤ 6 x1 ≤ 0,x2 ≥ 0, x3取值无约束
第一章:线性规划及单纯形法
线性规划问题及其数学模型 线性规划图解法
单纯形法原理
单纯形法计算步骤
单纯形法的进一步讨论
第一章:线性规划及单纯形法
x2
目标函数: 约束条件: maxz=50x1+100x2 x1+x2≤300 2x1+x2≤400 x2≤250 x1≥0 ,x2≥0
《运筹学》胡运权清华版-8-04最大流

交通规划
在城市交通规划中,最大流问题可以用于解决道路流量分配问题, 优化交通流以减少拥堵和提高通行效率。
电力网络
在电力网络中,最大流问题可以用于确定电力的最优传输方案,以 满足不同地区的需求并降低传输损耗。
05
总与展望
最大流问题的重要性和意义
实际应用
最大流问题在现实世界中具有广 泛的应用,如物流网络、交通调 度和电力传输等领域,解决最大 流问题有助于提高这些系统的效 率和可靠性。
03
最大流问题的求解算法分 析
Ford-Fulkerson算法的时间复杂度分析
算法时间复杂度
Ford-Fulkerson算法的时间复杂度为O(VE^2),其中V是顶点的数量,E是边 的数量。
原因分析
该算法通过不断寻找增广路径并更新残量值来求解最大流,每次找到增广路径 都需要遍历所有边,而增广路径的数量最多为E,因此总的时间复杂度为 O(VE^2)。
THANKS
感谢观看
流量
在有向图中,每条边都有一个非 负数表示其流量,表示该边实际 传递的流量。
增广路径与Ford-Fulkerson算法
增广路径
在有向图中,从源点出发,经过若干条边和顶点,最后回到源点的路径。
Ford-Fulkerson算法
通过不断寻找增广路径并更新流量值,最终找到最大流的算法。
预流推进算法(Push-Relabel)
理论价值
最大流问题作为运筹学中的经典 问题,具有重要的理论价值,其 研究有助于推动运筹学和组合优 化理论的深入发展。
挑战性
最大流问题是一个NP难问题,具 有很高的计算复杂度,解决该问 题需要设计高效的算法和优化技 术,具有很大的挑战性。
未来研究方向和展望
在城市交通规划中,最大流问题可以用于解决道路流量分配问题, 优化交通流以减少拥堵和提高通行效率。
电力网络
在电力网络中,最大流问题可以用于确定电力的最优传输方案,以 满足不同地区的需求并降低传输损耗。
05
总与展望
最大流问题的重要性和意义
实际应用
最大流问题在现实世界中具有广 泛的应用,如物流网络、交通调 度和电力传输等领域,解决最大 流问题有助于提高这些系统的效 率和可靠性。
03
最大流问题的求解算法分 析
Ford-Fulkerson算法的时间复杂度分析
算法时间复杂度
Ford-Fulkerson算法的时间复杂度为O(VE^2),其中V是顶点的数量,E是边 的数量。
原因分析
该算法通过不断寻找增广路径并更新残量值来求解最大流,每次找到增广路径 都需要遍历所有边,而增广路径的数量最多为E,因此总的时间复杂度为 O(VE^2)。
THANKS
感谢观看
流量
在有向图中,每条边都有一个非 负数表示其流量,表示该边实际 传递的流量。
增广路径与Ford-Fulkerson算法
增广路径
在有向图中,从源点出发,经过若干条边和顶点,最后回到源点的路径。
Ford-Fulkerson算法
通过不断寻找增广路径并更新流量值,最终找到最大流的算法。
预流推进算法(Push-Relabel)
理论价值
最大流问题作为运筹学中的经典 问题,具有重要的理论价值,其 研究有助于推动运筹学和组合优 化理论的深入发展。
挑战性
最大流问题是一个NP难问题,具 有很高的计算复杂度,解决该问 题需要设计高效的算法和优化技 术,具有很大的挑战性。
未来研究方向和展望
运筹学课件 第八章 图与网络分析

运筹学教程
例:哥尼斯堡七桥问题 哥尼斯堡(现名加里宁格勒)是欧洲一
个城市,Pregei河把该城分成两部分,河中 有两个小岛,十八世纪时,河两边及小岛之 间共有七座桥,当时人们提出这样的问题: 有没有办法从某处(如A)出发,经过各桥 一次且仅一次最后回到原地呢?
A C
B
运筹学教程
D
运筹学教程
最后,数学家Euler在1736年巧妙地给出 了这个问题的答案,并因此奠定了图论的基 础,Euler把A、B、C、D四块陆地分别收缩 成四个顶点,把桥表示成连接对应顶点之间 的边,问题转化为从任意一点出发,能不能 经过各边一次且仅一次,最后返回该点。这 就是著名的Euler问题。
第二阶段是从十九世纪中叶到二十世纪 中叶,这时,图论问题大量出现,如 Hamilton问题,地图染色的四色问题以 及可平面性问题等,这时,也出现用图 解 决 实 际 问 题 , 如 Cayley 把 树 应 用 于 化 学领域,Kirchhoff用树去研究电网络等.
运筹学教程
第三阶段是二十世纪中叶以后,由生产管 理、军事、交通、运输、计算机网络等方 面提出实际问题,以及大型计算机使大规 模问题的求解成为可能,特别是以Ford和 Fulkerson建立的网络流理论,与线性规划、 动态规划等优化理论和方法相互渗透,促 进了图论对实际问题的应用。
e5
运筹学教程
v2
v3
e2
e6
v4
v5
e8
运筹学教程
二、连通图
定义8:如果图中的某些点、边可以排列成点和边的交错序列 (v0 ,e1 ,v1 ,e2 ,v2,e3 ,v3 ,…,vn-1 , en , vn ) ,ei=(vi-1,vi),则称 此为一条链。 由两两相邻的点及其相关联边构成的点边序列。 初等链:链中无重复的点和边; 定义9:无向图中,如一条链中起点和终点重合,则称此链为 圈。 初等圈:圈中无重复的点和边; 有向图中,当链(圈)上的边方向相同时,为道路(回路)。
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
2017/7/13
18
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)
2017/7/13 19
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。
2017/7/13
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
2017/7/13
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
运筹学第八章--图与网络分析-胡运权

运筹学
赵明霞山西大学经济与管理学院
2
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念 树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
3
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
例8-9
28
基本步骤标号T(j)→P(j)
29
2017/10/26
30
最长路问题例8-10(7-9)设某台新设备的年效益及年均维修费、更新净费用如表。试确定今后5年内的更新策略,使总收益最大。
役龄项目
0
1
2
3
4
5
效益vk(t)
5
4.5
4
3.75
3
2.5
14
15
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
16
第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
图8-4中,(a)就是一个树,而(b)因为图中有圈所以就不是树, (c)因为不连通所以也不是树。
7
G=(V,E)关联边(m):ei端(顶)点(n):vi, vj点相邻(同一条边): v1, v3边相邻(同一个端点):e2, e3环:e1多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
9
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
10
次(d):结点的关联边数目d(v3)=4,偶点d(v2)=3,奇点d(v1)=4d(v4)=1,悬挂点e6, 悬挂边d(v5)=0,孤立点
(一)线性(整数)规划法
赵明霞山西大学经济与管理学院
2
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念 树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
3
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
例8-9
28
基本步骤标号T(j)→P(j)
29
2017/10/26
30
最长路问题例8-10(7-9)设某台新设备的年效益及年均维修费、更新净费用如表。试确定今后5年内的更新策略,使总收益最大。
役龄项目
0
1
2
3
4
5
效益vk(t)
5
4.5
4
3.75
3
2.5
14
15
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
16
第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
图8-4中,(a)就是一个树,而(b)因为图中有圈所以就不是树, (c)因为不连通所以也不是树。
7
G=(V,E)关联边(m):ei端(顶)点(n):vi, vj点相邻(同一条边): v1, v3边相邻(同一个端点):e2, e3环:e1多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
9
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
10
次(d):结点的关联边数目d(v3)=4,偶点d(v2)=3,奇点d(v1)=4d(v4)=1,悬挂点e6, 悬挂边d(v5)=0,孤立点
(一)线性(整数)规划法
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前向弧均非饱和,后向弧均非零流。
0 xij cij , cij xij 0 , (i, j ) (i, j )
最大流:流量最大的可行流。 f * f ( X * )
可行流为最大流的充要条件:不存在从s到t的增广链
2018/10/8
运筹学--线性规划
图是由点和边构成,可以反映一些对象之间的关系。
例如:在一个人群中,对相互认识这个关系我们可以用图 来表示,图8.1就是一个表示这种关系的图。
(v1) 赵
e1 (v2)钱 (v5) 周
e2
e3
(v3)孙 e4 (v4) 李 e5 (v6)吴
图8.1
4
(v7)陈
描述对象之间关系, 研究特定关系之间的内在规律, 图中点的相对位置如何、点与点之间联线的长短曲直,对于
1 4 2 3 3 2 4 1
1 3 3 1 2 s 1 5 2 6 t 5 1
(3)如果所余下的图已不包含圈,则计算结束,所余下的图
即为最小树,否则返回第1步。
19
例8.1
20
2、避圈算法
步骤:
(1)任找一个点S,其余各点就是 S 。
(2)在连接S与
S
的所有边中,选择权数最小的边(i, k);
(3)将最小边(i, k)的另一个端点移入S; (4)若
S
则停止,否则返回(2)。
G' G
11
链:点边交替序列
◦
vi 0 vik 闭链:v1 v2 v3 v4 v1 vi 0 vik 开链:v1 v2 v3
◦ห้องสมุดไป่ตู้
边不同,简单链:v3 v4 v5v1v6v5
边不同且结点不同,初等链:v1 v2 v3 v4 v5v6
圈:闭链,且至少有3个不同结点,v2 v3 v4 v2
42
(一)线性(整数)规划法
max f (i s) f, x x (i s, t ), (i V ) ij ji 0, s.t. j j f , (i t ) 0 xij cij , ( (i, j ) A)
例8-13
(k ) Dk dij Dk 1 Dk 1 , (k 2,3,, p)
D1 W
34
例8-12
求任意两点间的最短路
2018/10/8
35
2018/10/8
36
2018/10/8
37
2018/10/8
运筹学--线性规划
38
第四节 最大流问题
容量网络(网络):N=(V, A, c) 或 N=(V, A),最大流量cij = c(i,j)
2018/10/8
运筹学--线性规划
14
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题
充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
2018/10/8
15
第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
v1 v2 v6 v5 v7 v6 v8 v9 v3 v4 v2 v4 v1 v2 v3 v5 v8 v3 v4 v5 v7 v6 v9 v1 v8
有限图
无限图
2018/10/8
运筹学--线性规划
7
G=(V,E)
•关联边(m):ei
•端(顶)点(n):vi, vj •点相邻(同一条边): v1, v3 •边相邻(同一个端点):e2, e3 环:e1 多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
反映对象之间的关系并不是重要的。
e2 (v1) e1 e4 e3 赵 (v2)钱 孙(v3) 李(v4) 周(v5)
图8.2
e5 吴(v6) 陈(v7)
5
如果我们把上面例子中的“相互认识”关系改为“认识” 的关系,那么只用两点之间的联线就很难刻画他们之间的关
系了,这是我们引入一个带箭头的联线,称为弧。
N (V , A) V S U S, s S, S IS tS
◦ S中各点联通,S 中各点联通
◦ 始点在S,终点在S 的集合,称为一个分离发点s和收点t的 割集,(S,S) 割集容量:c( S , S )
ij ( i , j )( S , S )
c
最小割:最小的割集容量
弧的权数的总和最小,这条路被称之为从Vs到Vt的最短路。
这条路上所有弧的权数的总和被称为从Vs到Vt的距离。
26
一、狄氏标号法(Dijkstra算法)
适用于:每条弧(边)的赋权数wij ≥0
优点:能够求出某点至各点的最短路
基本思想:
◦ T(j) (tentative label)——从始点s到j点的最短路长上界,
xij rij ,则 j 不标号 b(i), x ji} 逆向弧且 x ji 0,则 j 标号(-i, b(j)) bj min{
x , 当 ( i , j ) ij ' xij x , 当 ( i , j ) ij
3.
4.
检查标号
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Ford—Fulkerson标号法 基本思想:先确定一个初始可行流,再找增容链,调整流量,直到找不到增 容链为止。双标号(i, b(j)),b(j)—当前最大可调容量 运算步骤:
1.
2.
发点s标号(0, ∞ );
给所有相邻点标号 ◦ ◦ ◦
b(i), cij xij } 正向弧且 xij rij,则 j 标号(i, b(j)) bj min{
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运筹学--线性规划
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次(d):结点的关联边数目
◦ d(v3)=4,偶点
◦ d(v2)=3,奇点
◦ d(v1)=4
◦ d(v4)=1,悬挂点 出次:d+(vi)
◦ e6, 悬挂边
◦ d(v5)=0,孤立点 定理1 定理2
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入次:d-(vi)
d
(vi ) d (vi )
(a)
(b)
图8-4
v7
(c)
图8-4中,(a)就是一个树,而(b)因为图中有圈所以就不是 树, (c)因为不连通所以也不是树。
16
树的基本性质
1. 任意两点间有且仅有一条链
2. 不相邻两点间添加一条边,有且仅有一个圈
3. 任意去掉一条边,得不连通图.
4. 存在悬挂点
5. m=n-1
17
生成(支撑)树
调整量
例8-13
(1)计算机编程
47
(2)手算
2 3 3 3 2 s 2 5 1 4 t
2
f*=11
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5 5 4 s 1 4 t 4 3 3 s 2 5 t 3 2 5 s 3 6 t 1 2 3 s 2 6 t
运筹学
赵明霞
山西大学经济与管理学院
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念
树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
2
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
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3
第一节 图与网络的基本概念
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(二)网络分析法 ◦ 增广链调整法
f (X ') f (X )
c x , ( i , j ) ij ij min x , ( i , j ) ij xij , (i, j ) ' xij xij , (i, j ) x , (i, j ) ij
1 j n
d (r ) min d (i )
1i n
例8-11
某连锁企业有6个销售点,问仓库应建在哪个地点,
可使各销售点离仓库较近?
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二、Floyd算法
各点间的最短距离
k ( k 1) ( k 1) ( k 1) dij min dij ,dik dkj
役龄 项目 效益vk(t) 维修费uk(t) 5 0.5 4.5 1 4 1.5 3.75 2 3 2.5 2.5 3 0 1 2 3 4 5
更新费ck(t)
-
1.5
2.2
2.5
3
3.5
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网络中心(r点)
d (i) max(dij ), (1 1, 2,, n)
若 V ' V , E ' E ,则G’是G的支撑(生成)树。
(a)
(b)
(c)
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最小生成树问题就是指在一个赋权的连通的无向图G中找出一 个生成树,并使得这个生成树的所有边的权数之和为最小。 1、破圈算法 步骤: (1)在给定的赋权的连通图上任找一个圈。 (2)在所找的圈中去掉一个权数最大的边(如果有两条或两 条以上的边都是权数最大的边,则任意去掉其中一条)。
称为试探性标号;
◦ P(j) (permanent label)——从始点s到j点的最短路长,称
为永久性标号.
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基本步骤
标号T(j)→P(j)
例8-9
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