- •3. Алгоритм Дейкстры.
- •4. Метод Форда-Беллмана решения задачи о кратчайшем пути в графе.
- •5. Математическая постановка задачи коммивояжера
- •6. Метод ветвей и границ решения задачи коммивояжера
- •7. Математическая постановка транспортной задачи.
- •9. Модифицированный распределительный метод транспортной задачи
- •8. Распределительный метод.
- •10. Цикломатическое число графа
- •13. Операции над графами.
- •14. Устойчивость, покрытия, паросочетания в графе.
- •15. Продолжение.
- •15. Планарные и плоские графы.
- •16. Эйлеров путь в графе.
- •17. Потоки в сетях. Теорема Форда-Фалкерсона
- •18. Связность графов. Теорема Менгера.
- •19. Раскраска вершин и ребер графа
- •20. Гиперкубы
- •21. Логика высказываний. Логические функции от двух переменных.
- •22. Минимизация булевых функций в классе днф.
- •23. Минимизация булевых функций с помощью карты карно.
- •24. Метод Квайна-Мак-Класки
- •25. Полнота логических функций.
- •26. Минимизация слабоопределнных булевых функций.
- •27. Схемы из функциональных элементов
- •28.Синтез логических схем в произвольном базисе
- •32. Продолжение.
- •29. Разложение Шеннона. Дифференц-ие булевых ф-ий
- •31 Алгоритмический этап проект-я цифрового автомата
- •33. Структурное проектирование автоматов с минимальным объемом внутренней памяти.
- •34. Структурное проектирование автоматов с максимальным объемом внутренней памяти
- •26. Минимизация слабоопределнных булевых функций.
6. Метод ветвей и границ решения задачи коммивояжера
Формально алгоритм метода ветвей и границ выглядит следующим образом.
В
начале любой итерации t
известна верхняя оценка
оптимального значения целевой функции.
Имеется список задач (маршрутов), в
котором некоторое подмножество значений
cij
изменено и принято равным ∞, а также
подмножество {xij}={xij
| xij=1}.
На итерации 1 основной список включает две задачи: в одной из них cij изменено на ∞, а в другой – соответствующая переменная xij=1, а cij= ∞.
На итерации t выполняются следующие шаги.
Шаг 1. Прекратить вычисления, если основной список пуст. В противном случае выбрать одну задачу и вычеркнуть ее из основного списка.
Шаг 2. Определить нижнюю оценку целевой функции для любого цикла, порождаемого выбранной задачей. Если нижняя оценка больше или равна Ft(x), то принять Ft+1(x) = Ft(x) и вернуться к шагу 1. В противном случае перейти к шагу 3.
Шаг 3. Если текущее решение определяет цикл, то зафиксировать его, принять равным соответствующему значению целевой функции и вернуться к шагу 1. В противном случае – перейти к шагу 4.
Шаг 4. Выбрать переменную хhk, не входящую в текущее решение, такую, что chk < ∞ при условии, что хhk=1 не приводит к образованию подцикла на переменных, уже вошедших в решение. При таком выборе внести в основной список две задачи. Каждую из этих задач принять идентичной задаче, выбранной на шаге 1, за исключением лишь того, что в одну из них ввести изменение chk =∞, а в другую – условие хhk =1 и chk = ∞. Принять Ft+1(x) = Ft (x) и вернуться к шагу 1.
7. Математическая постановка транспортной задачи.
В пунктах P1, P2 … Pn имеется груз в количествах a1, a2 … an. Его необходимо перевезти в пункты Q1, Q2 … Qn в количествах b1, b2, … bn. Требуется составить такой план перевозок, при котором суммарные транспортные расходы минимальны.
Обозначим через xij – количество груза перевозимого из пункта Pi в пункт Qj.
cij – стоимость перевозки единицы этого груза.
Количество груза отправляемого из пункта Pi должно быть равно имеющимся запасам an.
Количество груза поставляемого в Qj должно быть равно имеющимся потребностям bn.
Целевая функция определяет стоимость перевозки всего груза.
9. Модифицированный распределительный метод транспортной задачи
∑ai ≠ ∑bj
Транспортные задачи, у которых возможности и потребности не совпадают называются открытыми. Для их решения, в случае если ∑ai > ∑bj , вводят условного потребителя, для которого ci,усл =0.
Если ∑ai < ∑bj , то вводят условного поставщика, для которого cусл,j=0.
Таблица с таком случае будет иметь вид:
Ищем первоначальное распределение по методу северо-западного угла:
сij=φi.+φ.j
φi. – потенциал строки i
φ.j – потенциал столбца j
Расставляются φi. и φ.j
Находим перспективные клетки
φij=cij – (φi.+φ.j)
В многоугольнике принятия решений выбирается min значение переменной, стоящих в клетках с отрицательными индексами.
Вновь пересчитываем потенциалы строк и столбцов, и так до тех пор, пока все потенциалы пустых клеток не станут полодительными.
