73180

Оптимізація на мережах

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Потоком у мережі S називається пара (f, w), де w - деяка орієнтація всіх неорієнтованих ребер мережі, а f(u) - задана на множині всіх ребер функція з невід’ємними значеннями, що не перевершують пропускних спроможностей, і така, що в кожній внутрішній вершині виконується закон Кірхгофа...

Украинкский

2014-12-05

454.8 KB

0 чел.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ
ТА СПОРТУ УКРАЇНИ

ДЕРЖАВНИЙ ВЫЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД
“НАЦІОНАЛЬНИЙ ГІРНИЧИЙ УНІВЕРСИТЕТ”


Кафедра: програмного забезпечення

комп’ютерних систем


Лабораторна робота №4

        по курсу дискретної математики
на тему: “Оптимізація на мережах


Виконав: студент 1-шого

курсу факультету ФІТ

групи КНіт-14-2
Задорожній О.А.

Перевірив: Мінеев О. С.




Дніпропетровськ

2014 р.

Варіант 6

Мета роботи: ознайомлення з методами оптимізації мереж.

1. Короткі теоретичні відомості.

1.  Короткі  теоретичні відомості

Пошук максимального потоку.

Нехай S є довільна, частково орієнтована мережа, кожному ребру u якої приписане невід'ємне число c(u) - пропускна спроможність. Потоком у мережі S  називається пара (f, w), де w - деяка орієнтація всіх неорієнтованих ребер мережі, а f(u) - задана на множині всіх ребер функція з невід'ємними значеннями, що не перевершують пропускних спроможностей, і така, що в кожній внутрішній вершині  виконується закон Кірхгофа, відповідно до якого сума значень потоку по ребрах, що входить у вершину, дорівнює сумі потоків по ребрах, що виходить із вершини. Іншими словами, для  f(u) виконуються умови:

0   f(u)  c(u) для усіх вершин мережі;

R() = 0 для усіх внутрішніх вершин, де

а () (відповідно '()) - множина всіх ребер, що виходять із   (відповідно вхідних у ) при орієнтації w.

Оскільки сума значень R() по усіх вершинах мережі, включаючи полюси, дорівнює нулю (кожне ребро є вихідним для однієї вершини і вхідним для іншої), то R(s)  = - R(s). Значення R = R(s) називається величиною потоку.  

 Розглянемо задачу визначення максимального значення Rmax потоку через мережу S при  заданих значеннях пропускних спроможностей. Відповідь може бути отримана у термінах перетинів мережі.

 Перетином мережі називається множина ребер, при видаленні яких мережа стає незв'язною, причому полюса потрапляють у різні компоненти зв'язності. У мережі на рис. 1 прикладами перетинів є {d, e, f}, {b, c, e, g, h},      {d, g, h, i}.  

Перетин називається простим, якщо при видаленні будь-якого його ребра, він перестає бути перетином. Так, перетини {d, e, f} і {b, c, e, g, h} - прості, а перетин {d, g, h, i} не є таким. Очевидно, що для кожного ребра простого перетину можна зазначити ланцюг, що проходить через це ребро, але не проходить через інші ребра даного перетину.  


                             5

  7   a        d        h            2

        S  2    c        4     e    3    g         S

         3       b               4        i

       1

       f

                  Рис.1. Задача максимального потоку

Якщо у зв'язній мережі віддалиться простий перетин, то мережа розпадеться рівно на дві частини: ліву і праву, що містить S і S відповідно. Кожне ребро простого перетину зв'язує вершини з різних частин. Будемо називати ребро перетину прямим, якщо воно в мережі не орієнтоване або орієнтоване зліва праворуч, і оберненим у противному випадку. Буде орієнтоване ребро прямим або оберненим, залежить від вибору перетину. Так, у прикладі ребро е  в перетинах {d, e, f} і {b, c, e, g, h} - обернене, а в перетині {a, c, e, g, i}- пряме.

Кожному простому перетину W припишемо пропускну спроможність c(W), рівну сумі пропускних спроможностей усіх його прямих ребер. У прикладі на рис.2.12 перетин {d, e, f} має пропускну спроможність 5+1=6, а перетин {b, c, e, g, h} - 3+2+3+2=10.

Теорема про максимальну пропускну спроможність мережі сформульована Фордом і Фалкерсоном так: максимальний розмір потоку Rmax через мережу S дорівнює мінімальній пропускній спроможності cmin її простих перетинів. Ця теорема покладена в основу задачі визначення максимальної пропускної спроможності мережі.

 Розглянемо  алгоритм  Форда - Фалкерсона для розв'язання цієї задачі.

         Крок 0. Нехай джерела  позначені,  але  не  переглянуті, а всі  інші  вузли  не  позначені.

         Крок  1. Вибрати  довільний  позначений,  але  не  переглянутий  вузол  i.

         Крок  2.   Переглянути  всі  дуги  e (i, j)  із  пропускною   спроможністю      е  0, що  з'єднують  вузол  i  з  ще  не  позначеними  вузлами j. Приписати позначки вузлам  j  і відзначити  дуги  e j =  e  = (i, j). Тепер  вузол  i  позначений  та  переглянутий,  вузли  j  позначені,  але  не  переглянуті. Якщо  при  цьому  стік  виявився  позначеним, то  необхідний  ланцюг  знайдений. У противному  випадку після  перегляду  по  всіх  дугах  (i, j)  перейти  до  кроку  

Крок  3. Нехай вузол i позначений і переглянутий. Перейти до кроку 1 і повторювати кроки алгоритму доти, поки не залишиться позначених і не переглянутих вузлів. На цьому пошук максимального потоку закінчується.

Пошук найкоротшого шляху.

Якщо для мережі кожне ребро характеризується деяким числом, що є відстанню між вузлами мережі, то виникає задача визначення найкоротшої відстані між заданими вузлами, тобто початку і стоку. 

       Розглянемо  алгоритм  Дейкстри  для  визначення  найкоротшого  шляху  (ланцюга) з  початку  в  стік.

Крок 0. Вибрати як перспективну  множину  вузлів  множину  S c = S 0 і  покласти  d i = 0  для  i S 0  та  d i =   для  i  S 0 .

Крок 1. Вибрати  вузол  i   S c,  якому  відповідає  найменше  значення   di ( i  S0 ) . Знайдений  в  такий спосіб розмір  d i  відповідає  найкоротшому  шляху  з  деякого  джерела  у  вузол  i (довжиною  дуги  є  c e), а  дуга  e i ( визначена  для  усіх  вузлів  i  S c  ,  крім  джерел ) є остання  дуга  шляху . Якщо    i    -  стік ,  то  процедура  пошуку  найкоротшого  шляху  закінчується .

Крок  2. Переглянути дуги  e  = ( i , j )  і  замінити  оцінку d j на  min {d j , d i + c e}.    Якщо   d j була   дорівнена   ,  увести  вузол  j у  S c. Якщо  d j  зменшилася,  увести  позначення  e j = e = (i*,  j).

Крок  3. Видалити  i* із  S c  і  перейти  до  кроку  1 ,  якщо  множина  S c  не  порожня. На цьому пошук найкоротшого шляху закінчується.

2. Індивідуально побудована мережа з варіантом вхідних даних.

Вершина№1: початок
Вершина№2: cтік

3. Повні розрахунки на мережі з пошуку максимального потоку та

найкоротшого шляху.

3.1 Пошук максимального потоку:

fmax(1:9) = 14

p(1) = (1:2:3:9) = min {5; 3; 7} = 3;  p() = 3;

p(2) = (1:2:9) = min {2; 3} = 2;  p() = 5;

p(3) = (1:6:7:8:5:9) = min {9; 2; 4; 3; 2} = 2;  p() = 7;

p(4) = (1:6:9) = min {7; 8} = 7;  p() = 14

p(1-2) = 2 -> R

p(2-3) = R

p(5-9) = R
p(6-7) = R

p(1-6) = 7 -> R

R = ресурси вичерпані.

3.2 Пошук найкоротшого шляху

1.) d(1) = 0; d(2..9) = ;

2.)  y = (1) = 0;

d(2) = 5 (<) - min

d(6) = 9  (<)

3.) y = (2) = 5;

d(9) = 5 + 3 = 8 ✓ (<); - min  [Стік]

d(3) = 5 + 3 = 8 ✓ (<); - min 

4. Висновки з лабораторної роботи.

Таким  чином,  максимальний  потік  становить  14  одиниць. Найкоротший шлях з початку (1) у стік (9) складається з дуг (1, 2) і (2, 9) та дорівнює 14.2 одиниць.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

79376. Основные причины вынужденного автономного существования 49 KB
  Нахождение человека в сложных условиях изолированности когда ограничена или исключена вероятность помощи и возможность использования технических и других достижений. Основные причины вынужденного автономного существования АС в природных условиях схему...
79377. Автономное существование человека в условиях природной среды 57 KB
  Способствующие: хорошее здоровье, высокие морально-волевые качества, психофизиологическая устойчивость организма, наличие средств для жизнедеятельности в экстремальных условиях (одежда, снаряжение водно-пищевой запас), подготовленность к действиям в экстремальных условиях.
79378. Комп’ютери бувають різні 66.5 KB
  Мета: сформувати уявлення про види компютерів; розглянути види компютерів та сфери їх застосування; повторити правила безпечної роботи та поведінки в компютерному класі правила вибору переміщення обєктів; вчити робити висновки узагальнення доводити власну думку...
79379. ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОГО ПОВЕДЕНИЯ В СИТУАЦИЯХ КРИМИНОГЕННОГО ХАРАКТЕРА 36.5 KB
  Не держите деньги в карманах в которые легко проникнуть вору. Ключи и кошелек храните во внутренних карманах При выходе из дома в темное время суток избегайте малолюдных и плохо освещенных мест пустынных парков и скверов; на улице держитесь подальше от стен домов.
79380. Относительное позиционирование 85.5 KB
  Смещение в этом случае будет происходить не относительно «родительского» элемента (как при абсолютном позиционировании), а относительно самого блока в нормальном потоке. Это будет понятнее на примере. Пусть у нас есть html-страница с тремя div-ами...
79381. УГОЛОВНАЯ ОТВЕСТВЕННОСТЬ НЕСОВЕРШЕННОЛЕТНИХ. ПОНЯТИЕ ПРСТУПЛЕНИЯ. ОСОБЕННОСТИ УГОЛОВНОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ НЕСОВЕРШЕННОЛЕТНИХ 16.78 KB
  Лишение свободы на определенный срок в возрасте до 16 лет на срок до 6 лет. Если за особо тяжкое преступления с санкцией до 10 лет несовершеннолетним назначается отбытие в воспитательных колониях. М.Б. наказание в виде лишения свободы и за небольшой и средней тяжести преступления, есл преступления совершены впервые.
79382. УГОЛОВНАЯ ОТВЕСТВЕННОСТЬ ЗА ХУЛИГАНСТВО, ВАНДАЛИЗМ, НАДРУГАТЕЛЬСТВО, ЗА ПРИВЕДЕНИЕ В НЕГОДНОСТЬ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ 19.16 KB
  Грубое нарушение общественного порядка: действия причинившие существенный ущерб личным или общественным интересам либо выразившееся в злостном нарушении общественной нравственности Примеры: срыв общественного мероприятия нарушение покоя и отдыха граждан в ночное время распитие спиртных...
79383. ПРАВИЛА ПОВЕДЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЧС ПРИРОДНОГО И ТЕХНОГЕННОГО ХАРАКТЕРА 55 KB
  Способы оповещения и управления эвакуацией людей при пожаре: подачей звуковых и или световых сигналов во все помещения здания с постоянным или временным пребыванием людей; трансляцией текстов директор школы зам. директора о необходимости эвакуации путях эвакуации направлении...