《数学建模图论》PPT课件.ppt
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1、数学建模,图论方法专题,专题板块系列,华中农业大学数学建模基地,图论方法专题,二部图的匹配,四,网络流,华中农业大学数学建模基地,哥尼斯堡七桥示意图,问题1:七桥问题能否从任一陆地出发通过每座桥恰好一次而回到出发点?,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,七桥问题模拟图:,欧拉指出:如果每块陆地所连接的桥都是偶数座,则从任一陆地出发,必能通过每座桥恰好一次而回到出发地。,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,问题2:哈密顿圈(环球旅行游戏)十二面体的20个顶点代表世界上20个城市,能否从某个城市出发在十二面体上依次经过每个城市恰好一次最后回到出发点?,图论的基本概念,华中农业大学数学建
2、模基地,问题3:四色问题,对任何一张地图进行着色,两个共同边界的国家染不同的颜色,则只需要四种颜色就够了。,德摩尔根致哈密顿的信(1852年10月23日) 我的一位学生今天请我解释一个我过去不知道,现在仍不甚了了的事实。他说如果任意划分一个图形并给各部分着上颜色,使任何具有公共边界的部分颜色不同,那么需要且仅需要四种颜色就够了。下图是需要四种颜色的例子(图1)。,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,问题4(关键路径问题): 一项工程任务,大到建造一座大坝,一座体育中心,小至组装一台机床,一架电视机, 都要包括许多工序.这些工序相互约束,只有在某些工序完成之后, 一个工序才能开始. 即它们
3、之间存在完成的先后次序关系,一般认为这些关系是预知的, 而且也能够预计完成每个工序所需要的时间. 这时工程领导人员迫切希望了解最少需要多少时间才能够完成整个工程项目, 影响工程进度的要害工序是哪几个?,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,定义1 一个有序二元组 (V, E ) 称为一个图, 记为G = (V, E ), 其中 V或V(G)称为G的顶点集, V, 其元素称为顶点或结点, 简称点; E或E(G)称为G的边集, 其元素称为边, 它联结V 中的两个点, 如果这两个点是无序的, 则称该边为无向边, 否则, 称为有向边.,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,如果V = v1,
4、v2, , vn是有限非空点集, 则称G为有限图或n阶图.,如果E的每一条边都是无向边, 则称G为无向图;,如果E的每一条边都是有向边, 则称G为有向图;,否则, 称G为混合图.,记E = e1, e2, , em(ek = vivj ).,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,对于一个图G = (V, E ), 人们常用图形来表示它, 称其为图解.,凡是有向边, 在图解上都用箭头标明其方向.,称点vi, vj为边vivj的端点.,有边联结的两个点称为相邻顶点, 有一个公共端点的边称为相邻边. 边和它的端点称为互相关联.有向图中的关联又分出关联和入关联。,图论的基本概念,华中农业大学数学建
5、模基地,常用d (v)表示图G中与顶点v关联的边的数目, d (v)称为顶点v的度数.与顶点v出关联的边的数目称为出度,记作d +(v),与顶点v入关联的边的数目称为入度,记作d -(v)。,用N (v)表示图G中所有与顶点v相邻的顶点的集合.,图论的基本概念,任意两顶点都相临的简单图称为完全图.有n个顶点的完全图记为K n。,华中农业大学数学建模基地,几个基本定理:,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,用图论思想求解以下各题,例1、一摆渡人欲将一只狼,一头羊,一篮菜从河西渡过河到河东,由于船小,一次只能带一物过河,并且,狼与羊,羊与菜不能独处,给出渡河方法。,图论的基本概念,华中农业大
6、学数学建模基地,解:,用四维0-1向量表示(人,狼,羊,菜)的在西岸状态,(在西岸则分量取1,否则取0.),共24=16种状态,,由题设,状态(0,1,1,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1)是不允许的,,从而对应状态(1,0,0,1),(1,1,0,0),(1,0,0,0)也是不允许的,,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,人在河西:,(1,1,1,1),(1,1,1,0),(1,1,0,1),(1,0,1,1),(1,0,1,0),(0,1,0,1),(0,1,0,0),(0,0,1,0),(0,0,0,1),(0,0,0,0),人在河东:,以十个向量作为顶点,将可能互相转移
7、的状态连线,则得10个顶点的偶图。,问题:如何从状态(1,1,1,1)转移到(0,0,0,0)?,方法:从(1,1,1,1)开始,沿关联边到达没有到达的相邻顶点,到(0,0,0,0)终止,得到有向图即是。,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,例2、考虑中国象棋的如下问题:(1)下过奇数盘棋的人数是偶数个。(2)马有多少种跳法?(3)马跳出后又跳回起点,证明马跳了偶数步。(4)红方的马能不能在自己一方的棋盘上不重复的跳遍每一点,最后跳回起点?,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,例3、证明:在任意6人的集会上,总有3人互相认识,或总有3人互相不认识。,解:以顶点表示人,以边表示认识,
8、得6个顶点的简单图G。,问题:3人互相认识即G包含K3为子图, 3人互相不认识即G包含(3,0)图为子图。,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,图论的基本概念,华中农业大学数学建模基地,定义2 若将图G的每一条边e都对应一个实数F (e), 则称F (e)为该边的权, 并称图G为赋权图(网络), 记为G = (V, E , F ).,定义3 设G = (V, E )是一个图, v0, v1, , vkV, 且“1ik, vi1 viE, 则称v0 v1 vk是G的一条通路.,图论的基本概念,如果通路中没有相同的顶点, 则称此通路为路径, 简称路.,始点和终点相同的路称为圈或回路.,华中农
9、业大学数学建模基地,定义4 顶点u与v称为连通的,如果存在u-v通路,任二顶点都连通的图称为连通图,否则,称为不连通图。极大连通子图称为连通支。,图论的基本概念,定义5 连通而无圈的图称为树, 常用T表示树.,树中最长路的长称为树的高。树的度为1的顶点称为树叶。其余的顶点称为分枝点。树的边称为树枝。,设G是有向图,如果G的基础图是树,则称G是有向树,也简称树。,华中农业大学数学建模基地, 邻接矩阵 A = (aij )nn ,例4:写出右图的邻接矩阵:,解:,图的矩阵表示,华中农业大学数学建模基地, 权矩阵A = (aij ) nn,例5:写出右图的权矩阵:,解:,图的矩阵表示,华中农业大学数
10、学建模基地, 关联矩阵A = (aij )nm,有向图:,无向图:,图的矩阵表示,华中农业大学数学建模基地,例6:写出右图与其基本图的关联矩阵,解:分别为:,图的矩阵表示,华中农业大学数学建模基地,定义 1 设 P ( u, v) 是赋权图G = (V, E , F ) 中从点u到v的路径, 用E ( P ) 表示路径P (u, v)中全部边的集合, 记F ( P ) = ,则称F ( P )为路径P ( u, v) 的权或长度(距离).,定义 2 若P0 ( u, v) 是G 中连接u, v的路径, 且对任意在G 中连接u, v的路径P (u, v)都有F ( P0 )F ( P ), 则称
11、P0 ( u, v) 是G 中连接u, v的最短路.,最短路,华中农业大学数学建模基地,重要性质:,若v0 v1 vm 是G中从v0到vm的最短路, 则对1km, v0v1 vk 必为G中从v0到vk的最短路.,即:最短路是一条路,且最短路的任一段也是最短路。,最短路,华中农业大学数学建模基地,例7 对下面的有向图求顶点v0到其余顶点的最短路。,最短路,华中农业大学数学建模基地,Dijkstra算法:求某一顶点到其余顶点的最短路,最短路,华中农业大学数学建模基地,例8:求下列任意两点的最短路和距离。,最短路,华中农业大学数学建模基地,Floyd算法:求任意两顶点的最短路,设A = (aij )
12、nn为赋权图G = (V, E, F)的权矩阵, dij表示从vi到vj点的距离, rij表示从vi到vj点的最短路中一个点的编号. 赋初值. 对所有i, j, dij = aij, rij = j. k = 1. 转向. 更新dij , rij . 对所有i, j, 若dik + dk jdij , 则令dij = dik + dkj , rij = k, 转向; 终止判断. 若k = n终止; 否则令k = k + 1, 转向. 最短路线可由rij得到.,最短路,华中农业大学数学建模基地,求非负赋权图G中某一点到其它各点最短路,一般用Dijkstra标号算法; Dijkstra标号算法只适
13、用于全部权为非负情况。 求非负赋权图上任意两点间的最短路,一般用Floyd算法. Floyd算法可以适用于有负权的情况,还能判断是否有负回路。 这两种算法均适用于有向赋权图.,最短路,华中农业大学数学建模基地,由树的定义不难知道, 任意一个连通的(p, q)图G适当去掉q-p+1条边后, 都可以变成树, 这棵树称为图G的生成树.,设T是图G的一棵生成树, 用F ( T )表示树T中所有边的权数之和, F ( T )称为树T的权.,一个连通图G的生成树一般不止一棵, 图G的所有生成树中权数最小的生成树称为图G的最小生成树.,最小生成树,华中农业大学数学建模基地,例9:如下图G,求最小生成树:,K
14、ruskal算法:从最小边开始按最小权加边,有圈去掉。,最小生成树,华中农业大学数学建模基地,例10 (设备更新问题)某企业使用一台设备,每年年初,企业都要作出决定,如果继续使用旧的,要付维修费;若购买一台新设备,要付购买费. 试制定一个5年更新计划,使总支出最少. 已知设备在每年年初的购买费分别为11,11, 12,12,13. 使用不同时间设备所需的维修费分别为5,6,8,11,18.,最小生成树,华中农业大学数学建模基地,解 设bi 表示设备在第i 年年初的购买费,ci 表示设备使用i 年后的维修费, V=v1, v2, , v6,点vi表示第i 年年初购进一台新设备,虚设一个点v6表示
15、第5年年底. E =vivj | 1ij6.,求v1到v6的最短路问题.,最小生成树,华中农业大学数学建模基地,由实际问题可知,设备使用三年后应当更新,因此删除该图中v1到v5 ,v1到v6 ,v2到v6的连线;又设备使用一年后就更新则不划算,因此再删除该图中v1v2 ,v2v3 ,v3v4 ,v4v5 ,v5v6 五条连线后得到,从上图中容易得到v1到v6只有两条路:,v1v3v6和v1v4v6.,而这两条路都是v1到v6的最短路.,最小生成树,华中农业大学数学建模基地,例11 多阶段存储问题,某公司根据市场情况,预计某商品今后六个月的需要量,进货单价与存储单价如下,若当月订购当月所需商品不
16、附加存储费,问如何进货使总费用最小。,最小生成树,华中农业大学数学建模基地,称G = ( X, Y, E )为二部图. 如果X中的每个点都与Y中的每个点邻接, 则称G = ( X, Y, E )为完备二部图. 若 F:E R +, 则称G = ( X, Y, E, F )为二部赋权图.,定义1 设X , Y都是非空有限顶点集, 且X Y = ,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,定义3 若匹配M的某条边与点v关联, 则称M饱和点v, 并且称v是M的饱和点, 否则称v是M的非饱和点.,定义4 设M是图G的一个匹配, 如果G的每一个点都是M的饱和点, 则称M是完美匹配;如果G中没有另外
17、的匹配M0, 使 | M0 | M |, 则称M是最大匹配.,每个完美匹配都是最大匹配, 反之不一定成立.,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,例16: 判断下图的匹配,最大匹配非完美匹配,完美匹配,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,定义5 设M是图G的的一个匹配, 其边在EM和M 中交错出现的路, 称为G的一条M交错路. 起点和终点都不是M的饱和点的M 交错路, 称为M 增广路.,定理1 G的一个匹配M是最大匹配的充要条件是G不包含M 增广路.,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,定理2 设G = ( X, Y, E )为二部图, 则 G存在饱和X的每个
18、点的匹配的充要条件是对任意S ,有 | N (S ) | | S | .其中, N (S ) = v | uS, v与u相邻. G存在完美匹配的充要条件是对任意S 或S 有 | N (S ) | | S | .,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,工作安排问题之一 给n个工作人员x1, x2, , xn安排n项工作y1, y2, , yn. n个工作人员中每个人能胜任一项或几项工作, 但并不是所有工作人员都能从事任何一项工作. 比如x1能做y1, y2工作, x2能做y2, y3, y4工作等. 这样便提出一个问题, 对所有的工作人员能不能都分配一件他所能胜任的工作?,二部图的匹配
19、及其应用,华中农业大学数学建模基地,我们构造一个二部图G = ( X, Y, E ), 这里X = x1, x2, , xn,Y = y1, y2, , yn, 并且当且仅当工作人员xi胜任工作yj时, xi与yj才相邻. 于是, 问题转化为求二部图的一个完美匹配. 因为 |X|=|Y|, 所以完美匹配即为最大匹配.,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,例17:求下图完美匹配,Hungarian算法:,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,例18:求下图的最大匹配。,匈亚利算法:,解 取初始匹配M0 =x2 y2 , x3 y3 , x5 y5 给X中M0的两个非饱和点x
20、1,x4都给以标号0和标记* (如下图所示).,0,0,*,*,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,例18:求下图的最大匹配。,匈亚利算法:,0,0, 去掉x1的标记*, 将与x1邻接的两个点y2, y3都给以标号1. 因为y2, y3都是M0的两个饱和点,所以将它们在M0中邻接的两个点x2, x3都给以相应的标号和标记*.,*,*,1,1,*,2,3,*,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,例18:求下图的最大匹配。,匈亚利算法:,0,0,*,1,1,*,2,3,*, 去掉x2的标记*, 将与x2邻接且尚未给标号的三个点y1, y4, y5都给以标号2.,2,2,2,
21、二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,例18:求下图的最大匹配。,匈亚利算法:,0,0,*,1,1,2,3,*,2,2,2, 因为y1是M0的非饱和点, 逆向返回, 直到x1为0为止.于是得到M0的增广路x1 y2x2 y1, 记P = x1 y2 , y2x2 , x2 y1. 取M1 = M0P = x1 y2 , x2 y1 , x3 y3 , x5 y5, 则M1是比M多一边的匹配.,二部图的匹配及其应用,华中农业大学数学建模基地,例18:求下图的最大匹配。,匈亚利算法:,0,*, 再给X中M1的非饱和点x4给以标号0和标记*, 然后去掉x4的标记*, 将与x4邻接的两个点y
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