Главная - Трубы
Максимальные потоки. Алгоритм нахождения максимального потока

Пусть задан ориентированный граф G=, в котором направление каждой дуги vÎV означает направление движения потока (например поток автомобилей), пропускная способность каждой дуги равна d(v). На множестве вершин E выделены две вершины t и s . Вершина t является источником потока, s - стоком. Требуется определить максимальный поток, который может быть пропущен из вершины t в s .

Обозначим через x(v) величину потока, движущегося по дуге v . Очевидно, что

0£ x(v) £ d(v) , vÎV . (6. 1)

В каждой вершине iÎE\{t,s} объем потока входящего равен объему потока выходящего, т.е. справедливо равенство

{x(v )|i Î V + (i)}= {x(v)| iÎ V - (i)}

{x(v)| iÎV + (i)} - {x(v)| iÎV - (i)}=0. (6.2)

Для вершины t

{x(v)| iÎV + (i)} -{x(v)¦ iÎV - (i)}=-Q, (6.3)

для вершины s

{x(v)| iÎ V + (i)} -{x(v)¦ i Î V - (i)}= Q. (6.4)

Величина Q является величиной потока, который выходит из вершины t и входит в вершину s .

Требуется определить

Q ® max (6.5)

при ограничениях (6.1-6.4).

Величины Q, x(v) , vÎV, удовлетворяющие ограничениям (6.1-6.4) будем называть потоком в сети, и если они максимизируют величину Q , то максимальным потоком. Нетрудно видеть, что значения Q=0, x(v)=0, vÎV , являются потоком в сети.

Задача (6.1-6.5) является задачей линейного программирования и ее можно решить алгоритмами симплекс-метода.

Разобьем множество вершины Е на две непересекающиеся части Е1 и Е2 таким образом, чтобы tÎE1, sÎE2 . Разрезом V(E1,E2) , разделяющим t и s будем называть множество V(E1,E2)ÌV такое, что для каждой дуги v Î V(E1,E2) либо h1(v)ÎE1 и h2(v)ÎE2 , либо h1(v)ÎE2 и h2(v)ÎE1 .

Разобьем множество V(E1,E2) на две части V(E1,E2,+),V(E1,E2,-) следующим образом:

V(E1,E2,+)={vÎV(E1,E2)| h1(v)ÎE1 и h2(v)ÎE2}

V(E1,E2,-)= { vÎV(E1,E2)| h2(v)ÎE1 и h1(v)ÎE2}

Пропускной способностью разреза будем называть

Q(E1,E2) = {x(v)| vÎV(E1,E2,+)}-{x(v)| vÎV(E1,E2,-)}

Справедлива следующая

Теорема 1 . (О максимальном потоке и минимальном разрезе).

В любой сети величина максимального потока из источника t в сток s равна минимальной пропускной способности Q(E1,E2) среди всех разрезов V(E1,E2) , разделяющих вершины t и s .

Заметим, что в максимальном потоке

x(v)=d(v) , vÎV(E1,E2,+),

x(v)=0 , vÎV(E1,E2,-).

Пусть Q, x(v), vÎV, - некоторый поток в сети, последовательность

t=i(0),v(1),i(1),v(2),i(2),...,v(k),i(k)=s,

является цепью, соединяющих вершины t и s . Зададим на этой цепи направление движения от вершины t к s . Дуга v(j) из этой цепи называется прямой, если ее направление совпадает с направлением движения от t к s , и обратной в противном случае. Эту цепь будем называть путем увеличения потока , если для прямых дуг v цепи x(v) < d(v) и для обратных x(v) > 0 . По этой цепи можно пропустить дополнительный поток q из t к s величиной q = min (q1,q2), где q1=min (d(v) -x(v)) , минимум берется по всем прямым дугам цепи, q1=min (x(v)) , минимум берется по всем обратным дугам цепи.

Теорема 2 .

Поток Q, x(v) , vÎV , максимальный тогда и только тогда, когда не существует пути увеличения потока.

Предлагаемый алгоритм решения задачи о максимальном потоке в сети, основан на поиске пути увеличения потока из t в s , который в свою очередь основан на процессе расстановки пометок вершин. Будем говорить, что

вершина i помечена пометкой q(i)>0 , а также известна дуга прямая дуга v(i) , через которую поступил этот поток, либо помечена пометкой , если до нее дошел некоторый дополнительный поток величиной q(i)>0 , а также известна обратная дуга v(i) , через которую поступил этот поток;

вершина i просмотрена, если помечены все соседние с ней вершины.

Если помечена вершина s, то найден путь увеличения потока величиной q , который пропускается по этому пути. Для описания алгоритма нам понадобится также массив SPW , в который помещаются номера помеченных вершин в порядке их пометки. С1 - номер в массиве SPW просматриваемой вершины, С2 - номер последней помеченной вершины в этом массиве.

Идея этого алгоритма состоит в поиске сквозных путей с положительными потоками от источника к стоку.

Рассмотрим ребро (i, j) с (начальной) пропускной способностью. В процессе выполнения алгоритма части этих пропускных способностей «забираются» потоками, проходящими через данное ребро, в результате каждое ребро будет иметь остаточную пропускную способность. Запись - остаточная пропускная способность. Сеть в которой все ребра имеют остаточную пропускную способность, назовем остаточной.

Для произвольного узла j, получающего поток из узла i, определим метку, где - величина потока, протекающего от j узла к узлу i. Чтобы найти максимальный поток, выполняем следующие действия.

Для всех ребер положим остаточную пропускную способность равной первоначальной пропускной способности, т.е. приравняем =. Назначим и пометим узел 1 меткой. Полагаем i=1.

Множество узлов j, в которые можно перейти из узла I по ребру с положительной остаточной пропускной способностью >0 для всех j. Если, выполняем 3 этап, в противном случае переходим к 4.

В находим узел k, такой, что. Положим и пометим узел k меткой. Если k=n, сквозной путь найден, и переходим к 5 этапу, в противном случае полагаем i=k и возвращаемся к 2 этапу.

Откат назад. Если i=1, сквозной путь не возможен, и переходим к 6. Если, находим помеченный узел r, непосредственно предшествующий узлу i, и удаляем его из множества узлов, смежных с узлом r. Полагаем i=r и возвращаемся ко 2 этапу.

Определение остаточной сети. Обозначим через множество узлов, через которые проходит p_й найденный сквозной путь от узла источника (узел 1) до узла стока (узел n).тогда максимальный поток, проходящий по этому пути

Остаточные пропускные способности ребер, составляющих сквозной путь, уменьшаются на величину в направлении движения потока и увеличиваются на эту же величину в противоположном направлении.

Т.о. для ребра (i, j), входящего в сквозной путь, текущие остаточные пропускные способности изменяются:

1) , если поток идет от узла i к j,

2) , если поток идет от узла j к i.

а) при m найденных сквозных путях максимальный поток выражается

б) Имея значения начальных и конечных пропускных способностей ребра (i, j), можно вычислить оптимальный поток через это ребро следующим образом. Положим. Если >0, поток, проходящий через ребро (i, j) равен. Если >0, тогда поток равен. (случай, когда одновременно >0 и >0, невозможен).

Пример 1. Найти максимальный поток в сети рис. 1

Итерация 1. =

3) k=3, так как. Назначаем и помечаем узел 3 меткой. i=3 и возвращаемся к 2)

5) k=5 и. Помечаем узел 5 меткой. Получаем сквозной путь.

6) сквозной путь определяем по меткам, начиная с узла 5 и заканчивая узлом 1: . и. Вычисляем остаточные пропускные способности вдоль пути:

Итерация 2.

1) и помечаем узел 1 меткой. i=1

2») (, поэтому узел 5 не включается в

3») k=4, и помечаем узел 4 меткой. i=4 и возвращаемся к 2)

2""") (так как узлы 1 и 3 помечены, они не включаются в)

3""") k=5 и. Помечаем узел 5 меткой. Получен сквозной путь. Переходим к 5)

Итерация 3.

1) и помечаем узел 1 меткой. i=1

3) k=2, и помечаем узел 2 меткой. i=2 и возвращаемся к 2)

3") k=3 и. Помечаем узел 3 меткой. i=3 и возвращаемся к 2)

2») (так как) переходим к 4)

4) метка узла 3 показывает номер предшествующего узла. На этой итерации узел 3 в дальнейшем во внимание не принимается, его метку вычеркиваем. и возвращаемся к 2)

2""") (так как узел 3 удален из возможного сквозного пути)

3""") и. Помечаем узел 5 меткой. Получен сквозной путь. Переходим к 5)

5) и. Вычисляем остаточные пропускные способности вдоль пути:

Итерация 4. на этой итерации получен путь с

Итерация 5. на этой итерации получен путь с

Итерация 6. новые сквозные пути невозможны, поскольку все ребра, исходящие из узла 1, имеют нулевые остаточные пропускные способности. Переходим к 6) для определения решения

6) максимальный объем потока в сети равен единиц.

Значения потоков по различным ребрам вычисляются путем вычитания последних значений остаточных пропускных способностей из первоначальных значений пропускных способностей.

Результаты вычислений: табл. 1

Величина потока

направление

(20,0) - (0,20)=(20, - 20)

(30,0) - (0,30)=(30, - 30)

(10,0) - (0,10)=(10, - 10)

(40,0) - (40,0)=(0,0)

(30,0) - (10,20)=(20, - 20)

(10,5) - (0,15)=(10, - 10)

(20,0) - (0,20)=(20, - 20)

(20,0) - (0,20)=(20, - 20)

Графическое последовательное выполнение алгоритма нахождения максимального потока (пример 1)







д) е) Сквозных путей нет


Рис.

Исходные данные о транспортной системе, например, внутризаводской, приведенные на рис. 2, можно также задать таблицей (табл. 2).

Табл.2. Исходные данные к задаче о максимальном потоке

Очевидно, максимальная пропускная способность транспортной системы не превышает 6, поскольку не более 6 единиц грузов можно направить из начального пункта 0, а именно, 2 единицы в пункт 1, 3 единицы в пункт 2 и 1 единицу в пункт 3. Далее надо добиться, чтобы все 6 вышедших из пункта 0 единиц груза достигли конечного пункта 4. Очевидно, 2 единицы груза, пришедшие в пункт 1, можно непосредственно направить в пункт 4. Пришедшие в пункт 2 грузы придется разделить: 2 единицы сразу направить в пункт 4, а 1 единицу - в промежуточный пункт 3 (из-за ограниченной пропускной способности участка между пунктами 2 и 4). В пункт 3 доставлены такие грузы: 1 единица из пункта 0 и 1 единица из пункта 3. Их направляем в пункт 4. Итак, максимальная пропускная способность рассматриваемой транспортной системы - 6 единиц груза. При этом не используются внутренние участки (ветки) между пунктами 1 и 2, а также между пунктами 1 и 3. Не догружена ветка между пунктами 1 и 4 - по ней направлены 2 единицы груза при пропускной способности в 3 единицы. Решение можно представить в виде таблицы (табл. 3)

Табл.3. Решение задачи о максимальном потоке

Пункт отправления

Пункт назначения

План перевозок

Пропускная способность

Задача линейного программирования при максимизации потока. Дадим формулировку задачи о максимальном потоке в терминах линейного программирования. Пусть Х KM - объем перевозок из пункта К в пункт М. Согласно рис. 2 К = 0,1,2,3, М = 1,2,3,4, причем перевозки возможны лишь в пункт с большим номером. Значит, всего имеется 9 переменных Х KM, а именно, Х 01, Х 02, Х 03, Х 12, Х 13, Х 14, Х 23, Х 24, Х 34. Задача линейного программирования, нацеленная на максимизацию потока, имеет вид:

Х 01 + Х 02 + Х 03 = F (0)

Х 01 + Х 12 + Х 13 + Х 14 = 0 (1)

Х 02 - Х 12 + Х 23 + Х 24 = 0 (2)

Х 03 - Х 13 - Х 23 + Х 34 = 0 (3)

Х 14 - Х 24 - Х 34 = - F (4)

Х КМ? 0, К, М = 0, 1, 2, 3, 4

Здесь F - целевая функция, условие (0) описывает вхождение грузов в транспортную систему. Условия (1) - (3) задают балансовые соотношения для узлов 1- 3 системы. Другими словами, для каждого из внутренних узлов входящий поток грузов равен выходящему потоку, грузы не скапливаются внутри и системы и не «рождаются» в ней. Условие (4) - это условие «выхода» грузов из системы. Вместе с условием (0) оно составляет балансовое соотношение для системы в целом («вход» равен «выходу»). Следующие девять неравенств задают ограничения на пропускную способность отдельных «веток» транспортной системы. Затем указана неотрицательность объемов перевозок и целевой функции. Ясно, что последнее неравенство вытекает из вида целевой функции (соотношения (0) или (4)) и неотрицательности объемов перевозок. Однако последнее неравенство несет некоторую общую информацию - через систему может быть пропущен либо положительный объем грузов, либо нулевой (например, если внутри системы происходит движение по кругу), но не отрицательный (он не имеет экономического смысла, но формальная математическая модель об этом «не знает»).

Это пособие предназначено для студентов, изучающих курс дискретной математики и (или) теории графов. С его помощью Вы освоите тему "Максимальный поток и минимальный разрез в сети". Прямо из этого пособия Вы можете посчитать своё ИДЗ, даже если у Вас нет на компьютере MATLAB. Если же у Вас есть MATLAB, перейдите на эту страницу : там у Вас есть возможность вмешаться в сценарий (программу) вычислений. Здесь же задача о максимальном потоке в сети решается путём сведения к задаче линейного программирования.

Введём обозначения:

  • n =|V | − размер графа (количество вершин);
  • m =|E | − мощность графа (количество рёбер);
  • A − матрица инцидентности орграфа сети размером n ×m ; каждый её элемент a ik =1, если из i -й вершины выходит k -я дуга; a ik =−1, если в i -ю вершину входит k -я дуга; и a ik =0 в остальных случаях; в каждом столбце такой матрицы ровно одна единица, одна минус единица, а остальные нули;
  • s − номер вершины-источника сети; из этой вершины должны только выходить дуги, и любая другая вершина должна быть достижима из источника;
  • t − номер вершины-стока сети; в эту вершину должны только входить дуги, и из любой другой вершины должен быть достижим сток;
  • a s s A ; в ней должны быть только единицы, т.к. из источника должны только выходить дуги;
  • a t t -я строка матрицы инцидентности орграфа сети A ; в ней должны быть только минус единицы, т.к. в сток должны только входить дуги;
  • A st − матрица инцидентности орграфа сети A с выброшенными из неё s -й и t -й строками;
  • e − вектор-столбец длины m ; в каждом его элементе e k будет величина потока в k -й дуге;
  • c − вектор-столбец длины m ; в каждом его элементе c k ≥0 задаётся пропускная способность k -й дуги.

Тогда задача о максимальном потоке в сети может быть сформулирована как задача линейного программирования:

Максимизируется общий поток, выходящий из источника (1). При этом в любой промежуточной вершине входящий поток равен выходящему (2), а пропускные способности дуг ограничены (3).

Задача, двойственная к задаче о максимальном потоке − это задача о минимальном разрезе. Для построения минимального разреза можно воспользоваться теоремами двойственности. Нужно:

  • удалить из орграфа сети все пустые (e k = 0) и насыщенные (e k = c k ) дуги;
  • найти компоненты связности оставшегося графа;
  • если таких компонент две, то выброшенные дуги дают минимальный разрез;
  • если появится больше двух компонент связности, то у орграфа сети есть несколько минимальных разрезов (соответствующая задача линейного программирования вырожденная).

Для вырожденной задачи на данной странице строится первый, ближайщий к источнику минимальный разрез.

Для правильной работы с этой страницей Ваш браузер должен поддерживать сценарии Java Script . Включите их.

Введите исходные данные в находящиеся ниже области ввода. В первой области нужно (точнее, можно) ввести координаты вершин для рисования орграфа сети. Они задаются в виде матрицы n ×2: в первом столбце − x -е координаты, во втором − y -е. Числа можно задавать целые, с десятичной точкой или в экспоненциальной форме. Числа разделяйте пробелами. Общее количество строк в этой области ввода определяет размер орграфа n − количество вершин. Эти исходные данные (координаты вершин) не являются обязательными: если их не задать, то орграф сети будет рисоваться в виде правильного n -угольника, а количество вершин будет определяться максимальным номером вершины в следующей области ввода.

В следующей области ввода левая часть − обязательная для заполнения. В ней определяется структура орграфа сети. Каждая дуга в орграфе соединяет две вершины. Номера этих вершин задаются в виде матрицы m ×2 в левой части второй области ввода. На каждой строке вначале задаётся 1-я вершина (хвост, источник) дуги, а затем через пробел 2-я (остриё, сток) дуги. В этих столбцах должны быть натуральные числа от 1 до n включительно. Числа разделяйте пробелами. В правой части задаются пропускные способности дуг − положительные действительные числа. Если этот столбец не задан, все пропускные способности считаются одинаковыми (единичными). Общее количество чисел в каждом из этих столбцов определяет мощность орграфа m − количество дуг.



Посчитать

При обмене информацией между абонентами вычислительной сети, при параллельных вычислениях на многомашинном комплексе, когда решение задачи распределено между несколькими процессорами, при использовании в вычислительной сети общей памяти, когда каждый процессор получает ограниченный доступ к общим модулям памяти, возникает задача передачи максимального объема информации в заданный отрезок времени.

При работе транспортной системы, когда осуществляется обмен транспортными единицами между узлами сети возникает задача передачи максимального числа транспортных единиц в заданный отрезок времени.

При передаче энергии в электрических сетях, жидкости в трубопроводных системах возникает задача распределения и передачи максимального объема энергии или вещества в заданный отрезок времени.

Особенностью сети является наличие вершины-истока и вершины-стока, ориентация всех отрезков линий в графе и отсутствие петель и кратных дуг.

Объем информации, энергии или вещества, передаваемый в сети от узла x i к узлу x j , называют потоком и обозначают j ij .

Наибольший поток, который может пропустить дуга (x i , x j), называют пропускной способностью дуги и обозначают с ij .

Очевидно, что 0£j ij £ с ij .

В вершине-истоке х 0 величина потока есть сумма потоков по всем дугам, исходящим из вершины х 0 , т.е. j=å i j 0i + .

В вершине-стоке х k величина потока есть сумма потоков по всем дугам, заходящим в вершину х k , т.е. j=å i j ik - .

Для любой промежуточной вершины х i сумма исходящих потоков равна сумме заходящих потоков, т.е. å j j ij + =å k j ik - .

На рис. 3.29 показана условная сеть, содержащая вершину-исток х 0 , вершину-сток х k и две промежуточные вершины х i и х j . На каждой дуге в круглых скобках приведены обозначения потока и пропускной способности соответствующей дуги. При этом поток, подводимый к сети равен j=(j 0i +j 0j), поток отводимый от сети равен j=(j ik +j jk), поток из вершины х i в вершину х j равен j ij . Для вершины х i имеем j 0i =(j ij +j ik), для вершину х j - j jk =(j 0j +j ij).



Если множество вершин графа разбить на два непересекающихся подмножества, одно из которых содержит вершину-исток, а другое - вершину-сток, то множество дуг, соединяющих эти два множества, формируют разрез А i , пропускная способность которого равна сумме пропускных способностей дуг. Таких разрезов может быть несколько.

В таблице приведены четыре разреза для сети на рис. 3.29

Разрез пропускная способность дуги Сij пропускная способность
С 0 i С 0 j С i j С i k С jk разреза С(A i)
А 1 С 0i + С 0j
А 2 С 0j +С ij +С ik
А 3 С ik +С jk
А 4 С 0i +С ij +С jk

Например, для разреза А 1 имеем Х’={x 0 } и X\Х’={х i , х j , х k }, для А 2 - Х’={х 0 , х i } и X\Х’={х j , х k }, для А 3 - Х’={х 0 , х i , x j } и X\Х’={х k }, для А 4 - Х’={х 0 , х j } и X\Х’={x i , х k }.

Очевидно, что величина максимального потока ограничена минимальной пропускной способностью разреза, т.е.

j max =min{С(A i)}

Итак, максимальный поток в сети с заданными пропускными способностями дуг можно находить, вычисляя пропускные способности разрезов и выбирая среди них - минимальную. Однако при таком решении остается неизвестным распределение потока по дугам.

Для поиска распределения потока по дугам разработано несколько алгоритмов. Особое место среди них занимает алгоритм Форда-Фалкерсона, суть которого состоит в разметке вершин графа.

Метка вершины графа указывает на возможность изменения потока через данную вершину и указывает источник этого изменения. На рис. 3.30 дан фрагмент сети, объясняющий суть алгоритма.

Если по дуге (х s , х i) возможно увеличение потока (j si < c si), то вершину х i следует пометить +s , что указывает на источник увеличения потока.

Если по дуге (х i , х j) возможно увеличение потока j ij < c ij , то вершину х j пометить +i . Это означает, что приращение потока Dj si пойдет по направлению дуги (х i , х j) от вершины х s .

Если насыщена дуга (х s , х i), т.е. j si =c si , то метку +s нельзя ставить у вершины х i . Следовательно, если вершина x i не помечена, то у вершины x j нельзя ставить метку +i.

Если по дуге (х t , х j) возможно увеличение потока, т.е. j tj < c tj , то вершину х j следует пометить +t , что указывает на источник увеличения потока.

Если вершина х j не имеет пометки +i , то для увеличения потока в фрагменте сети, следует уменьшить поток в дуге (х i , х j) и направить его далее по другим дугам фрагмента на сток. Для указания этого у вершины x i ставят метку – j. Это означает что при общем приращении потока на участке (х i , х j) он должен быть уменьшен на величину Dj tj .

Если насыщена дуга (х t , х j), т.е. j tj =c tj , то метку +t нельзя ставить у вершины х j . Следовательно, если вершина x j не помечена, то у вершины x i нельзя ставить метку -j.

Если насыщены обе дуги (х s , х i) и (х t , х j), что означает невозможность приращения потока Dj si и Dj tj , то нельзя ставить метки у вершин x i и x j и продолжения разметки следующих вершин сети до вершины-стока.

Так достигают максимального значения потока от вершин-истоков х s и х t по дугам к вершинам - стокам х i и х j .

Алгоритм Форда-Фалкерсона:

шаг 1 : присвоить всем вершинам графа индексы 0,1,2,...k; где 0-индекс вершины-истока графа, k -индекс вершины-стока графа;

шаг 2 : присвоить начальной вершине метку “0”;

шаг 3 : все непомеченные вершины х i , в которые идут ненасыщенные дуги из помеченной вершины х s , пометить индексом “+s”, что свидетельствует о возможности увеличения потока из вершины х s по дуге (х s , х i);

шаг 4 : все непомеченные вершины х i , из которых идут дуги (насыщенные или ненасыщенные) в помеченную вершину х j , пометить индексом “-j”, что свидетельствует о возможности уменьшения потока в вершину х j по дуге (х i , х j);

шаг 5 : если в результате этих операций окажется помеченной вершина-сток x k , то между начальной и конечной вершинами сети найдется маршрут, все вершины которого различны и с точностью до знака помечены индексами предыдущих вершин, формирующих переход, по которому можно увеличить поток, и перейти к шагу 6, иначе конец.

шаг 6 : увеличить поток в маршруте, сформированном на шаге 5, на единицу и перейти к шагу 3.

Признаком окончания работы алгоритма является невозможность пометки вершины-стока.

Пример : На рис. 3.31 дан граф. Найти величину максимального потока и его распределение в сети.

На каждой дуге (х i , х j) указаны величина потока и пропускная способность - (j ij , c ij).

Все расчеты сведены в две таблицы таблица а)

х i шаг итерации
х 0
х 1 +0 +0 +0 +0, -3 -3 - -
х 2 +0;+3 +0;+3 +0 +0 +0 +0 -
х 3 +0;+1 +0;+1 +0;+1 +0 +0 - -
х k +1;+2;+3 +1;+2 +1;+2 +1;+2 +1,+2 +2 -

таблица b)

(х i , х j) С ij шаг итерации
(х 0 , х 1)
(х 0 , х 2)
(х 0 , х 3)
(х 1 , х 3)
(х 1 , х k)
(х 2 , х k)
(х 3 , х 2)
(х 3 , х k)

В таблице а) на каждом шаге итерации для каждой вершины графа указаны возможные метки, а в таблице b) даны приращения потока по дугам (х i , х j). Полужирным шрифтом выделены насыщенные дуги графа

В результате выполнения первого шага итерации возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , х 0); (х k , х 2 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 1 , х 0);

(х k , х 3 , х 0); (х k , х 3 , х 1 , х 0)}. Пусть выбран n 0k =(х k , х 3 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((х 0 , х 3), (х 3 , х k)).

На втором шаге возможны те же переходы. Пусть выбран переход n 0k =(х k , х 3 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m={(х 0 , х 3), (х 3 , х k)}. При этом дуга (х 3 , х k) оказывается насыщенной, т. е. j 3k =c 3k =2.

На третьем шага возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , х 0); (х k , х 2 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 1 , х 0)}. Пусть выбран n 0k =(х k , х 2 , х 3 , х 1 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 1), (x 1 , x 3), (x 3 , x 2), (x 2 , x k)). При этом оказывается насыщенной дуга (х 3 , х 2), т. е. j 32 =c 32 =1.

На четвертом шаге возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , х 0); (х k , х 2 , х 0)}. Пусть выбран n ok =(х k , х 1 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 1), (x 1 , x k)),. При этом оказывается насыщенной дуга (х 0 , х 1), т. е. j 01 =c 01 =2.

На пятом шаге возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , -x 3 , х 0); (х k , х 2 , х 0)}. Пусть выбран n ok =(х k , х 1 , -x 3 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 3), (x 3 , x 1), (x 1 , x k))),. При этом оказывается насыщенной дуга (х 0 , х 3), т. е. j 03 =c 03 =3.

На шестом шаге возможен только один переход n 0k =(х k , х 2 , х 0), так как дуги (x 0 , x 1) и (x 0 , x 3) насыщены. Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 2), (x 2 , x k)),. При этом оказывается насыщенной дуга (х 0 , х 2), т. е. j 02 =c 02 =1.

На седьмом шаге невозможны ни один переход от x o к x k , так как дуги (x 0 , x 1), (x 0 , x 3) и (х 0 , х 2) насыщены и невозможно поставить метки у вершин x 1 , x 2 , и x 3 .

Потоки в сетях

Задача о максимальном потоке

Пусть задана сеть, состоящая из множества вершин Е и множества дуг, соединяющих некоторые упорядоченные пары вершин, взятых из Е. Будем предполагать, что она является симметрическим графом, т. е. если дуга () входит в сеть, то в нее входит и симметричная дуга (), хотя реально такой дуги может и не быть. Для определенности присвоим вершинам сети следующие номера: . Каждая вершина характеризуется интенсивностью . Вершины, для которых , назовем источниками, вершины, для которых , - стоками, а остальные - промежуточными. По путям сети направляются некоторые потоки - однородное вещество (газ, жидкость) или транспорт - из источников в стоки. Каждой дуге () сети поставлено в соответствие число , называемое пропускной способностью дуги. Под пропускной способностью дуги понимается максимальный поток, который она может пропустить за единицу времени. Пусть , и для остальных вершин, тогда - единственный источник, - единственный сток, а - промежуточные вершины сети.

Ставится задача определить для заданной сети максимальную величину потока из источника в сток . Под потоком в сети из источника в сток будем понимать совокупность потоков {} по всем дугам сети, где - поток по дуге (), , равный количеству перемещаемой по ней субстанции в единицу времени. Математически задача о максимальном потоке формулируется следующим образом: найти неотрицательные значения для всех , максимизирующие

(3.9)

при ограничениях:

(3.11)

Условие (3.9) отражает величину максимального потока, который равен количеству вещества, вытекающего из источника, или притекающего в сток. Условия (3.10) означают, что поток по каждой дуге должен быть неотрицательным и не превышать ее пропускной способности; из условия (3.11) следует, что количество вещества, притекающего в любую промежуточную вершину, равно количеству вещества, вытекающего из нее.

До сих пор мы рассматривали сети с единственным источником и стоком. На практике, однако, число источников и стоков может быть произвольным. Покажем, что с помощью незначительных изменений топологии задачи такого типа могут быть сведены к уже рассмотренным.

Проиллюстрируем это на примере.

Рассмотрим сеть, состоящую из трех источников и двух стоков (Рис. 3.10). Пусть, для определенности, данная сеть описывает следующую задачу.

Места добычи нефти расположены в географических пунктах . Из мест добычи нефть транспортируется на нефтеперерабатывающие заводы через некоторые промежуточные пункты . Совокупность пунктов с соединяющими их транспортными магистралями изобразим в виде сети на Рис. 3.10, дуги соответствуют транспортным магистралям, а вершины - отдельным пунктам (местам добычи, заводам, станциям перекачки или железнодорожным станциям). Пропускные способности транспортных магистралей приписаны дугам сети. Чтобы определить, какое максимальное количество нефти можно транспортировать из мест добычи на нефтеперерабатывающие заводы, необходимо расширить сеть, добавив один фиктивный источник и один фиктивный сток (фиктивные дуги на рисунке нанесены штриховыми линиями).

Очевидно, что величину потока как в исходной сети, так и в расширенной сети определяют пропускные способности дуг исходной сети. Таким образом, задача о максимальном потоке из множества источников во множество стоков равносильна задаче о максимальном потоке из единственного источника в единственный сток.


Рис. 3.10. Введение фиктивного источника и стока

Пример 3.

Приведем пример решения задачи о максимальном потоке в Excel. Рассмотрим некоторую транспортную сеть (Рис. 3.11.). Предположим также, что транспортные потоки могут идти в обоих направлениях некоторых дуг (очевидно, данный случай является более общим и сложным для решения, чем случай односторонних транспортных потоков). На рисунке обозначены максимальные пропускные способности в обоих направлениях: например из пункта 3 в пункт 6 может быть транспортирован поток интенсивностью 4 единицы, и такой же поток – из пункта 6 в пункт 3 (нули у окончаний некоторых дуг означают невозможность транспортировки в соответствующем направлении). Требуется определить максимальную пропускную способность сети в целом, т.е. максимальное значение потока .

Рис. 3.11. Сетевой график примера 3.

Решение.

Так как предполагается, что для каждого промежуточного узла сети полный входящий поток должен быть равен полному выходящему потоку, то задача может быть сформулирована следующим образом:

Максимизировать при ограничениях:

Введем данные на рабочий лист в соответствии с Рис. 3.12.

Рис. 3.12. Данные для решения задачи о максимальном потоке

Диапазон ячеек A6:Q6 отведем под расчетные значения переменных. В ячейки A8:A14, а также в целевую ячейку F13 введем следующие формулы

C6+D6+I6-E6-H6-J6

G6+N6+H6+K6-L6-I6-M6-P6

F13 (целевая)

После запуска Поиска решения введем следующие ограничения:

В окне диалога Поиска решения в для диапазона изменяемых ячеек укажем A6:Q6.

В результате решения получим ответ: ; потоки в дугах представлены ниже

Пункты (узлы)

Пункты (узлы)

Следует отметить, что данная задача имеет неединственное оптимальное решение, то есть при максимальном потоке в 17 единиц может иметь место различное распределение потоков по дугам.

 


Читайте:



Завершился вывод войск ссср из афганистана

Завершился вывод войск ссср из афганистана

В 1987 году в Афганистане начала осуществляться политика национального примирения, принятая и одобренная на Пленуме ЦК НДПА в декабре 1986 года....

Новое направление: инноватика Сложно ли учиться на инноватике

Новое направление: инноватика Сложно ли учиться на инноватике

Предоставляют массу возможностей для выбора профессионального направления. Многие из предметов и направлений обозначены достаточно непонятными...

К чему снится племянница

К чему снится племянница

Учеными было установлено, что чаще всего, людям снится о любимых родственниках сон. Племянник, привидевшийся во время ночного отдыха, может...

Репейник: толкование сновидения

Репейник: толкование сновидения

Сонник репейник толкует как символ стремления к особой защищенности от возможных неприятностей. Сон, в котором вы видели одиноко стоящий куст,...

feed-image RSS