Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Кратчайшие пути, максимальные потоки и минимальные разрезы на орграфах

Содержание

СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ О КРАТЧАЙШЕМ ПУТИ На взвешенном ориентированном графе G(X,U) требуется определить кратчайший путь из i-й вершины в j-ю. 1 2 3 4 1 2 3
Кратчайшие пути, максимальные потоки и минимальные разрезы на орграфахЛекция 7 СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ О КРАТЧАЙШЕМ ПУТИ  На взвешенном ориентированном графе G(X,U) ФОРМАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ О КРАТЧАЙШЕМ ПУТИПоиск кратчайшего пути из s-й вершины в t-ю МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВШаг 1. Вершине   присваивается потенциал P(s)=0.Шаг 2. Всем вершинам ПРИМЕР 1Поиск длины кратчайшего пути из 1-й вершины в 4-ю. 1 2 ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИДостоинства:Метод потенциалов гарантирует определение кратчайших путей из выбранной вершины во РЕШИТЬ САМОСТОЯТЕЛЬНО  Определить кратчайшие пути из 1-й вершины во все остальные.1 МАКСИМАЛЬНЫЕ ПОТОКИ НА ГРАФАХСодержательная постановка задачи: требуется определить максимальный однородный поток на Формальная постановка задачи о максимальном однородном потокеОбозначения: f(i,j) – поток по дуге САМОСТОЯТЕЛЬНОДайте иную формальную постановку задачи о максимальном потоке, в которой: эмиссионная способность ЧАСТО ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА  Шаг 1. Полученный граф G(X,U’) АЛГОРИТМ ПОИСКА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА (ПРОДОЛЖЕНИЕ)  Шаг 5. На графе G(X,U) вес ПРИМЕР 2a) Граф G(X,U). b) Граф G’(X,U’), S=4. a)   b) САМОСТОЯТЕЛЬНОСформулируйте достоинства приведенного выше алгоритма.Сформулируйте недостатки приведенного выше алгоритма. Пример 3143265 САМОСТОЯТЕЛЬНО1. Сформулировать достоинства и недостатки алгоритма поиска максимального потока.2. Определить максимальный поток МИНИМАЛЬНЫЕ РАЗРЕЗЫ НА ГРАФАХОпределения: 1. Разрезом на ориентированном графе G(X, U) называется Обозначения и определенияZ(i,j) – булева переменная, равная единице, если дуга (i,j) принадлежит Формальная постановка задачи о минимальном разрезе Поиск минимального разреза переборомГраф G(X,U)1432  2 ТЕОРЕМА ФОРДА-ФАЛКЕРСОНАВеличина минимального разреза на взвешенном ориентированном графе равна величине максимального потока. САМОСТОЯТЕЛЬНОПользуясь теоремой Форда-Фалкерсона определить величину минимального разреза на графе G(X,U):  1
Слайды презентации

Слайд 2 СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ О КРАТЧАЙШЕМ ПУТИ
На

СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ О КРАТЧАЙШЕМ ПУТИ На взвешенном ориентированном графе G(X,U)

взвешенном ориентированном графе G(X,U) требуется определить кратчайший путь из

i-й вершины в j-ю.









1

2

3

4

1

2

3

4

2 7

5 3

1

Граф G(X,U) Кратчайший путь из 1-й вершины в 3-ю

1

2

3


Слайд 3 ФОРМАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ О КРАТЧАЙШЕМ ПУТИ
Поиск кратчайшего пути

ФОРМАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ О КРАТЧАЙШЕМ ПУТИПоиск кратчайшего пути из s-й вершины в t-ю

из s-й вершины в t-ю


Слайд 4 МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВ
Шаг 1. Вершине присваивается потенциал

МЕТОД ПОТЕНЦИАЛОВШаг 1. Вершине  присваивается потенциал P(s)=0.Шаг 2. Всем вершинам

P(s)=0.
Шаг 2. Всем вершинам множества Х\ присвоить

потенциал, равный ∞.
Шаг 3. Каждой q-й вершине множества Х\
присваивается потенциал P(q):


Шаг 4. Если потенциал хотя бы одной вершины
изменился, то перейти к шагу 3, в противном
случае – к шагу 5.
Шаг 5. Конец алгоритма. Потенциал t-й вершины равен
кратчайшему пути в нее из вершины .




Слайд 5 ПРИМЕР 1
Поиск длины кратчайшего пути из 1-й вершины

ПРИМЕР 1Поиск длины кратчайшего пути из 1-й вершины в 4-ю. 1

в 4-ю.






1
2
3
4
5
6

2 5

9 3

4 6

1


2


0
























2 5

2 5

1


2

11


2

1


2

4 6

4 6

9 3

9 3




4

15

1
0

1
0

2

2

2

3

4

3

4

4

5

6

15

5

6

11


2

7


4







1
0

2 5

2 6

3 5

4

8


2

7


4

12

4 6

9 3

1



2

а) б) в) г)
Порядок расстановки потенциалов на каждой итерации – по часовой стрелке.


Слайд 6 ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ
Достоинства:
Метод потенциалов гарантирует определение кратчайших путей

ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИДостоинства:Метод потенциалов гарантирует определение кратчайших путей из выбранной вершины

из выбранной вершины во все остальные.
Исключается необходимость перебора всех

путей.
Высокое быстродействие.
Легкая программная реализация.
Универсальность: метод применим к ориентированным и неориентированным графам.
Недостатки:
Вес каждой дуги должен быть положительным.

Слайд 7 РЕШИТЬ САМОСТОЯТЕЛЬНО
Определить кратчайшие пути из 1-й

РЕШИТЬ САМОСТОЯТЕЛЬНО Определить кратчайшие пути из 1-й вершины во все остальные.1

вершины во все остальные.

1






3

7
8

10


6

8
2




9


11




7
4





12




1



7

6

5

4

3

2


Слайд 8 МАКСИМАЛЬНЫЕ ПОТОКИ НА ГРАФАХ
Содержательная постановка задачи: требуется определить

МАКСИМАЛЬНЫЕ ПОТОКИ НА ГРАФАХСодержательная постановка задачи: требуется определить максимальный однородный поток

максимальный однородный поток на графе G(X,U) из вершины s

в вершину t, если поток по каждой дуге графа (i,j) не может превышать ее пропускной способности r(i,j)

Слайд 9 Формальная постановка задачи о максимальном однородном потоке
Обозначения: f(i,j)

Формальная постановка задачи о максимальном однородном потокеОбозначения: f(i,j) – поток по

– поток по дуге

,
r(i,j) – пропускная способность дуги ;
- вершина – источник;
- вершина – сток.

Задача линейного программирования



Слайд 10 САМОСТОЯТЕЛЬНО
Дайте иную формальную постановку задачи о максимальном потоке,

САМОСТОЯТЕЛЬНОДайте иную формальную постановку задачи о максимальном потоке, в которой: эмиссионная

в которой:
эмиссионная способность источника ограничена;
поглощающая способность стока ограничена;
на

графе имеется несколько источников и стоков.

Слайд 11 ЧАСТО ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА
Шаг

ЧАСТО ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА Шаг 1. Полученный граф G(X,U’)

1. Полученный граф G(X,U’) заменяется на G’(X,U’) такой, что:



Шаг 2. Методом потенциалов ищется кратчайший путь L из
Шаг 3. Если длина такого пути равна ∞, то перейти к шагу 9, в противном случае – к шагу 4.
Шаг 4. На графе G(X,U) выбирается дуга (p,q), принадлежащая L, для которой справедливо:


Слайд 12 АЛГОРИТМ ПОИСКА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
Шаг 5.

АЛГОРИТМ ПОИСКА МАКСИМАЛЬНОГО ПОТОКА (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Шаг 5. На графе G(X,U) вес

На графе G(X,U) вес всех дуг, принадлежавших пути L,

изменяется следующим образом:

Шаг 6. Образовавшиеся дуги с нулевым весом
на G(X,U) отбрасываются.
Шаг 7. Вес r(p,q) добавить к ранее накопленной сумме S.
Шаг 8. Перейти к шагу 1.
Шаг 9. Конец алгоритма. Суммарный вес дуг, найденных на шаге 4 каждой итерации, равен максимальному потоку из источника в сток.



Слайд 13 ПРИМЕР 2








a) Граф G(X,U). b) Граф G’(X,U’), S=4.

ПРИМЕР 2a) Граф G(X,U). b) Граф G’(X,U’), S=4. a)  b)

a) b) S=5. c) L=∞.

1














S

S

S

S

t

t

t

t

2

1 2

1 2

1 2

1 4 1 0,25 1 1

2 4 0,5 0,25 2 0,5

1 1

1 1





S

t

1

2

1




1


Слайд 14 САМОСТОЯТЕЛЬНО
Сформулируйте достоинства приведенного выше алгоритма.
Сформулируйте недостатки приведенного выше

САМОСТОЯТЕЛЬНОСформулируйте достоинства приведенного выше алгоритма.Сформулируйте недостатки приведенного выше алгоритма.

алгоритма.


Слайд 15 Пример 3
1
4
3
2
6
5

Пример 3143265

1

1
1 1 2 1



1 1

1

Максимальный поток F из 1-й вершины в 6-ю равен двум, но вышеприведенный алгоритм покажет F = 1 (на графе этот поток выделен красным цветом).

Слайд 16 САМОСТОЯТЕЛЬНО
1. Сформулировать достоинства и недостатки алгоритма поиска максимального

САМОСТОЯТЕЛЬНО1. Сформулировать достоинства и недостатки алгоритма поиска максимального потока.2. Определить максимальный

потока.
2. Определить максимальный поток из источника в сток на

графе G(X,U):









1 2 3 8

4 5

6 7



2
3

5

4

3

5

8

6
1

7


3



9


Слайд 17 МИНИМАЛЬНЫЕ РАЗРЕЗЫ НА ГРАФАХ
Определения:
1. Разрезом на ориентированном

МИНИМАЛЬНЫЕ РАЗРЕЗЫ НА ГРАФАХОпределения: 1. Разрезом на ориентированном графе G(X, U)

графе G(X, U) называется подмножество дуг, удаление которых разрывает

все пути из источника в сток.
2. Минимальным разрезом на взвешенном ориентированном графе G(X, U) называется разрез, суммарный вес дуг которого минимален.




Варианты разрезов вверху выделены красным цветом














Слайд 18 Обозначения и определения


Z(i,j) – булева переменная, равная единице,

Обозначения и определенияZ(i,j) – булева переменная, равная единице, если дуга (i,j)

если дуга (i,j) принадлежит минимальному разрезу и равная нулю

в противном случае.
- множество дуг, принадлежащих d-у пути, ведущему из вершины-источника в вершину-сток .

Слайд 19 Формальная постановка задачи о минимальном разрезе

Формальная постановка задачи о минимальном разрезе

Слайд 20 Поиск минимального разреза перебором
Граф G(X,U)
1
4
3
2
2

Поиск минимального разреза переборомГраф G(X,U)1432 2    7

7


5

9 3

Слайд 21 ТЕОРЕМА ФОРДА-ФАЛКЕРСОНА
Величина минимального разреза на взвешенном ориентированном графе

ТЕОРЕМА ФОРДА-ФАЛКЕРСОНАВеличина минимального разреза на взвешенном ориентированном графе равна величине максимального потока.

равна величине максимального потока.


  • Имя файла: kratchayshie-puti-maksimalnye-potoki-i-minimalnye-razrezy-na-orgrafah.pptx
  • Количество просмотров: 122
  • Количество скачиваний: 0