网络流算法专题.pptx
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1、会计学1网络流算法专题网络流算法专题运输网络运输网络 现在想将一些物资从现在想将一些物资从S S运抵运抵T T,必须经过一些中转站。连接中转站的是公路,每条,必须经过一些中转站。连接中转站的是公路,每条公路都有最大运载量。公路都有最大运载量。每条弧代表一条公路,弧上的数表示该公路的最大运载量。最多能将多少货物从每条弧代表一条公路,弧上的数表示该公路的最大运载量。最多能将多少货物从S S运抵运抵T T?4248473 621STV1V2V3V4公路运输图公路运输图第1页/共52页基本概念基本概念n n这是一个典型的网络流模型。为了解答此题,我们先了解网络流的有关定义和概念。n n若有向图G=(V
2、,E)满足下列条件:1.1.有且仅有一个顶点有且仅有一个顶点S S,它的入度,它的入度为零,即为零,即d-(S)=0d-(S)=0,这个顶点,这个顶点S S便便称为源点,或称为发点。称为源点,或称为发点。2.2.有且仅有一个顶点有且仅有一个顶点T T,它的出度,它的出度为零,即为零,即d+(T)=0d+(T)=0,这个顶点,这个顶点T T便称为汇点,或称为收点。便称为汇点,或称为收点。3.3.每一条弧都有非负数,叫做该边每一条弧都有非负数,叫做该边的容量。边的容量。边(vi,vj)(vi,vj)的容量用的容量用cijcij表表示。示。n n则称之为网络流图,记为G=(V,E,C)第2页/共52
3、页可行流可行流可行流可行流对于网络流图对于网络流图GG,每一条弧,每一条弧(i,j)(i,j)都给定一个非负数都给定一个非负数fijfij,这一组数满足,这一组数满足下列三条件时称为这网络的可行流,用下列三条件时称为这网络的可行流,用f f表示它。表示它。1.1.每一条弧每一条弧(i,j)(i,j)有有f fij ijCCij ij2.2.流量平衡流量平衡除源点除源点S S和汇点和汇点T T以外的所有的点以外的所有的点vi vi,恒有:,恒有:j j(f(fij ij)=k k(f(fjk jk)该等式说明中间点该等式说明中间点vi vi的流量守恒,输入与输出量相等。的流量守恒,输入与输出量相
4、等。3.3.对于源点对于源点S S和汇点和汇点T T有有 ,i i(f(fSi Si)=j j(f(fjTjT)=V()=V(f f)第3页/共52页可增广路可增广路 n n给定一个可行流给定一个可行流f=ff=fij ij。若。若f fij ij=C=Cij ij,称,称为饱和弧;为饱和弧;否则称否则称为非饱和弧。若为非饱和弧。若fij=0fij=0,称,称为零流为零流弧;否则称弧;否则称为非零流弧。为非零流弧。n n定义一条道路定义一条道路P P,起点是,起点是S S、终点是、终点是T T。把。把P P上所有与上所有与P P方方向一致的弧定义为正向弧,正向弧的全体记为向一致的弧定义为正向弧
5、,正向弧的全体记为P+P+;把;把P P上所有与上所有与P P方向相悖的弧定义为反向弧,反向弧的全体记方向相悖的弧定义为反向弧,反向弧的全体记为为P-P-。n n譬如在图中,譬如在图中,P=(S,V1,V2,V3,V4,T)P=(S,V1,V2,V3,V4,T),那么,那么P+=,P+=,P-=P-=n n给定一个可行流给定一个可行流f f,P P是从是从S S到到T T的一条道路,如果满足:的一条道路,如果满足:f fij ij是非饱和流,并且是非饱和流,并且 P+,f P+,fij ij是非零流,并且是非零流,并且 P-P-那么就称那么就称P P是是f f的一条的一条可增广路可增广路可增广
6、路可增广路。之所以称作。之所以称作“可增广可增广”,是因为可改进路上弧的流量通过一定的规则修改,可,是因为可改进路上弧的流量通过一定的规则修改,可以令整个流量放大。以令整个流量放大。第4页/共52页剩余图剩余图(残余网络残余网络)n n剩余图G=(V,E)n n流量网络G=(V,E)中,对于任意一条边(a,b),若n nflow(a,b)0n n则(a,b)E可以沿着a-b方向增广第5页/共52页l剩余图中,从源点到汇点的每一条路径都对应一条增广路Capacity=5Capacity=6Capacity=2Flow=2Flow=2Flow=2有向图32224剩余图l剩余图中,每条边都可以沿其方
7、向增广剩余图的权值代表能沿边增广的大小第6页/共52页n nG=(V,E,C)是已知的网络流图,设U是V的一个子集,W=VU,满足S U,TW。即U、W把V分成两个不相交的集合,且源点和汇点分属不同的集合。n n对于弧尾在U,弧头在W的弧所构成的集合称之为割切割切,用(U,W)表示。把割切(U,W)中所有弧的容量之和叫做此割切的容量,记为C(U,W),即:割切割切 第7页/共52页割切示例割切示例v上例中,令U=S,V1,则W=V2,V3,V4,T,那么,vC(U,W)=+=8+4+4+1=17第8页/共52页流量算法的基本理论流量算法的基本理论n n定理定理1:对于已知的网络流图,:对于已知
8、的网络流图,设任意一可行流为设任意一可行流为f,任意一割,任意一割切为切为(U,W),必有:,必有:V(f)C(U,W)。n n定理定理2:可行流:可行流f是最大流的充是最大流的充分必要条件是:分必要条件是:f中不存在可改中不存在可改进路。进路。n n定理定理3:整流定理。:整流定理。如果网络中所有的弧的容量是如果网络中所有的弧的容量是整数,则存在整数值的最大流。整数,则存在整数值的最大流。n n定理定理4:最大流最小割定理。:最大流最小割定理。最大流等于最小割,即最大流等于最小割,即max V(f)=min C(U,W)。第9页/共52页最大流算法最大流算法n n第第1 1步,令步,令x=(
9、xx=(xij ij)是任意整数可行流,可能是零流,给是任意整数可行流,可能是零流,给s s一个一个永久标号永久标号(-,)(-,)。n n第第2 2步步(找增广路找增广路),如果所有标号都已经被检查,转到第,如果所有标号都已经被检查,转到第4 4步。步。找到一个标号但未检查的点找到一个标号但未检查的点i i,并做如下检查,并做如下检查,n n对每一个弧对每一个弧(i,j),(i,j),如果如果x xij ijC0,0,且且j j未标号,则给未标号,则给j j一个标号一个标号(-i,(j),(-i,(j),其中,其中,(j)=min(j)=minxxji ji,(i),(i)n n第第3 3步
10、步(增广增广),由点,由点t t开始,使用指示标号构造一个增广路开始,使用指示标号构造一个增广路,指指示标号的正负则表示通过增加还是减少弧流量来增加还是示标号的正负则表示通过增加还是减少弧流量来增加还是减少弧流量来增大流量,抹去减少弧流量来增大流量,抹去s s点以外的所有标号,转第二点以外的所有标号,转第二步继续找增广轨。步继续找增广轨。n n第第4 4步步(构造最小割构造最小割),这时现行流是最大的,若把所有标号,这时现行流是最大的,若把所有标号的集合记为的集合记为S S,所有未标号点的集合记为,所有未标号点的集合记为T,T,便得到最小割便得到最小割(S,T)(S,T)。第10页/共52页实
11、例实例第11页/共52页复杂度分析复杂度分析n n设图中弧数为m,每找一条增广轨最多需要进行2m次弧的检查。如果所有弧的容量为整数,则最多需要v(其中v为最大流)次增广,因此总的计算量为O(mv)。第12页/共52页procedure maxflow;最大流最大流var i,j,delta,x:integer;last:tline;可改进路中的前趋可改进路中的前趋 check:array0.maxn of boolean;检查数组检查数组begin repeat fillchar(last,sizeof(last),0);fillchar(check,sizeof(check),false);
12、last1:=maxint;repeat i:=0;repeat inc(i)until(i n)or(lasti 0)and not checki;找到一个已检查而未标号的点找到一个已检查而未标号的点 if i n then break;for j:=1 to n do if lastj=0 then if flowi,j 0 then lastj:=-i;反向弧反向弧 checki:=true;until lastn 0;if lastn=0 then break;delta:=maxint;i:=n;repeat j:=i;i:=abs(lastj);if lastj 0 then x:
13、=limiti,j-flowi,j else x:=flowj,i;if x 0 then inc(flowi,j,delta)else dec(flowj,i,delta);until i=1;放大网络流放大网络流 until false;end;第13页/共52页利用找增广路的其他流量算法利用找增广路的其他流量算法n n增广路的思想在于每次从源点搜索出一条前往汇点的增广路,并改变路上的边权,直到无法再进行增广:n n一般增广路方法:在剩余图中,一般增广路方法:在剩余图中,每次每次任意任意找一条增广路径增广。找一条增广路径增广。O(nmU)O(nmU)n n容量缩放增广路方法容量缩放增广路方
14、法:在剩余图中,在剩余图中,每次任意找一条每次任意找一条最大可增广容量最大可增广容量和和的增广路径增广。的增广路径增广。O(nm*logU)O(nm*logU)n n最短增广路方法最短增广路方法(MPLA)(MPLA):在剩余:在剩余图中,每次任意找一条图中,每次任意找一条含结点数含结点数最少最少的增广路径增广。的增广路径增广。O(nmO(nm2 2)n n连续最短增广路方法(连续最短增广路方法(DINICDINIC):):在剩余图中,每次在剩余图中,每次BFSBFS找增广路找增广路径增广路径时,记录每个点的距径增广路径时,记录每个点的距离标号。在距离标号最短路图上,离标号。在距离标号最短路图
15、上,不断不断dfsdfs找增广路,找增广路,即一次标号,即一次标号,多次增广多次增广。O(nO(n2 2m)m)第14页/共52页DINICDINIC算法演示:算法演示:算法演示:算法演示:源点汇点422532汇点32对增广路进行增广,增广后退回到源点1汇点232汇点1找到增广路路线,(红色路线)找到增广路路线,(红色路线)对增广路进行增广,增广后退回到源点,再无增广路线3第15页/共52页用预流推进办法求网络流用预流推进办法求网络流n n预流推进算法给每一个顶点一个标号h(v),表示该点到t的最短路(在残量网络中)。n n第一步hights()过程,就是BFS出初始最短路,计算出每一个顶点的
16、h(v)。n n预流推进算法的特征是运用了预流来加快运算。预流说明图中的节点(除s,t),仅需要满足流入量=流出量。其中流入量流出量的结点,我们称之为活动节点。我们的算法就是不断地将活动结点,变为非活动结点,使得预流成为可行流。第16页/共52页预流推进算法流程预流推进算法流程 算法过程算法过程prepare()prepare(),即首先将与,即首先将与s s相连的边设为满流,并将这时产相连的边设为满流,并将这时产生的活动结点加入队列生的活动结点加入队列QQ。这是算法的开始。这是算法的开始。以后便重复以下过程直到以后便重复以下过程直到QQ为空:为空:(1).(1).选出选出QQ的一个活动顶点的
17、一个活动顶点u u。并依次判断残量网络。并依次判断残量网络GG中每条边中每条边(u,(u,v)v),若,若h(u)=h(v)+1h(u)=h(v)+1,则顺着这里条边推流,直到,则顺着这里条边推流,直到QQ变成非活动变成非活动结点(不存在多余流量)。结点(不存在多余流量)。(Push(Push推流过程推流过程)(2).(2).如果如果u u还是活动结点。则需要对还是活动结点。则需要对u u进行重新标号:进行重新标号:h(u)=h(u)=minh(v)+1minh(v)+1,其中边,其中边(u,v)(u,v)存在于存在于G G 中。然后再将中。然后再将u u加入队列。加入队列。(relable(
18、relable过程过程)可以证明,通过以上算法得到的结果就是最大流。可以证明,通过以上算法得到的结果就是最大流。第17页/共52页预流推进算法示例预流推进算法示例n n顶点u的通过量g(u):n n剩余图中,找入边权和与出边权和的较小值l l增广时,每次找一个通过量最小的点v,从点vn n向源点“推”大小为g(v)的流量n n向汇点“拉”大小为g(v)的流量n n尽量使剩余图中的边饱和34578g(u)=12第18页/共52页用预流推进方法的一些网络流算用预流推进方法的一些网络流算法法n n预流推进的算法核心思想是以边为单元进行推流操作:n n一般的预流推进算法:在剩余图中,一般的预流推进算法
19、:在剩余图中,维护一个预流维护一个预流,不断对活跃点执行,不断对活跃点执行pushpush操作,或者操作,或者relablerelable操作来重新操作来重新调整这个预流,直到不能操作。调整这个预流,直到不能操作。O(nmO(nm2 2)n n先进先出预流推进算法:在剩余图先进先出预流推进算法:在剩余图中,中,以先进先出队列维护活跃点以先进先出队列维护活跃点。O O(n(n3 3)n n最高标号预流推进算法:在剩余图最高标号预流推进算法:在剩余图中,中,每次检查最高标号的活跃点每次检查最高标号的活跃点,需要用到优先队列。需要用到优先队列。O(n O(n2 2mm1/21/2)第19页/共52页
20、费用流费用流n n流最重要的应用是尽可能多的分流流最重要的应用是尽可能多的分流物资,这也就是我们已经研究过的物资,这也就是我们已经研究过的最大流问题。然而实际生活中,最最大流问题。然而实际生活中,最大配置方案肯定不止一种,一旦有大配置方案肯定不止一种,一旦有了选择的余地,费用的因素就自然了选择的余地,费用的因素就自然参与到决策中来。参与到决策中来。n n右图是一个最简单的例子:弧上标右图是一个最简单的例子:弧上标的两个数字第一个是容量,第二个的两个数字第一个是容量,第二个是费用。这里的费用是单位流量的是费用。这里的费用是单位流量的花费,譬如花费,譬如fs1=4fs1=4,所需花费为,所需花费为
21、3*4=123*4=12。n n容易看出,此图的最大流(流量是容易看出,此图的最大流(流量是8 8)为:)为:f fs1s1=f=f1t1t=5,f=5,fs2 s2=f=f2t2t=3=3。所。所以它的费用是:以它的费用是:3*5+4*5+7*3+2*3 3*5+4*5+7*3+2*3=62=62。(6,3)(5,4)(3,7)(8,2)STV1V2费用流问题第20页/共52页费用流定义费用流定义n n设有带费用的网络流图G=(V,E,C,W),每条弧对应两个非负整数Cij、Wij,表示该弧的容量和费用。若流f满足:1.1.流量流量V(f)V(f)最大。最大。2.2.满足满足a a的前提下,
22、流的费用的前提下,流的费用Cost(f)Cost(f)=E E(f(fij ij*W*Wij ij)最小。最小。就称f是网络流图G的最小费用最大流。n n最小费用可改进路最小费用可改进路设P是流f的可改进路,定义P+Wij-P-Wij 为P的费用(为什么如此定义?)如果P是关于f的可改进路中费用最小的,就称P是f的最小费用可最小费用可改进路改进路。第21页/共52页费用流算法费用流算法n n求最小费用最大流的基本思想是贪心法。即:对于流f,每次选择最小费用可改进路进行改进,直到不存在可改进路为止。这样的得到的最大流必然是费用最小的。n n算法可描述为:n n第第1 1步步.令令f f为零流。为
23、零流。n n第第2 2步步.若无最小费用可改进路,若无最小费用可改进路,转第转第5 5步;否则找到最小费用可改步;否则找到最小费用可改进路,设为进路,设为P P。n n第第3 3步步.根据根据P P求求deltadelta(改进量)。(改进量)。n n第第4 4步步.放大放大f f。转第。转第2 2步。步。n n第第5 5步步.算法结束。此时的算法结束。此时的f f即最小即最小费用最大流。费用最大流。第22页/共52页如何求最小费用可改进路如何求最小费用可改进路 n n设带费用的网络流图设带费用的网络流图G=(V,E,C,W)G=(V,E,C,W),它的一个可行流是,它的一个可行流是f f。我
24、们构造带权有向图。我们构造带权有向图B=(V,E)B=(V,E),其中:,其中:n nV=VV=V。n n若若E E,f fij ijCCij ij,那么,那么EE,权为,权为WWij ij。若若E E,fij0fij0,那么,那么EE,权为,权为-W-Wij ij。n n显然,显然,B B中从中从S S到到T T的每一条道路都对应关于的每一条道路都对应关于f f的一条的一条可改进路;反之,关于可改进路;反之,关于f f的每条可改进路也能对应的每条可改进路也能对应B B中中从从S S到到T T的一条路径。即两者存在一一映射的逻辑关的一条路径。即两者存在一一映射的逻辑关系。系。n n故若故若B
25、B中不存在从中不存在从S S到到T T的路径,则的路径,则f f必然没有可改进路;必然没有可改进路;不然,不然,B B中从中从S S到到T T的最短路径即为的最短路径即为f f的最小费用可改进路。的最小费用可改进路。n n现在的问题变成:给定带权有向图现在的问题变成:给定带权有向图B=(V,E)B=(V,E),求从,求从S S到到T T的一条最短路径。的一条最短路径。第23页/共52页迭代法求最短路经迭代法求最短路经n n考虑到图中存在权值为负数的弧,不能采用考虑到图中存在权值为负数的弧,不能采用DijkstraDijkstra算法;算法;FloydFloyd算法的效率又不尽如人意算法的效率又
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