- •Введение. Классификация математических моделей.
- •Раздел: Линейное программирование Построение математических моделей
- •Анализ математической модели на чувствительность после нахождения оптимального решения.
- •Алгебраический метод решения задач лп. Стандартная форма линейных оптимизационных моделей
- •Симплекс-метод
- •Раздел: Двойственная задача лп. Тема: Взаимосвязь прямой и двойственной задачи.
- •Матричные вычисления.
- •Тема: Анализ построенной математической модели на чувствительность с использованием обратной матрицы и соотношений двойственности.
- •Раздел: Транспортная модель Тема: Методы получения начального решения
- •Тема: Метод потенциалов
- •Тема: Связь в транспортной задаче между методом потенциалов и симплекс-методом
- •Усложненные задачи транспортного типа.
- •Модели на сетях (графах). Теория графов.
- •Минимизация сети
- •Алгоритм нахождения кратчайшего пути для сетей без циклов
- •Определение кратчайшего расстояния для сетей с циклами
- •Представление задачи о кратчайшем пути в виде транспортной задачи с промежуточными пунктами.
- •Тема: Максимальный поток Алгоритм определения максимального потока
Модели на сетях (графах). Теория графов.
Графом называется пара G=(V,E). Элементы множества V называются вершинами графа, элементы множества Е - ребрами или дугами. Если множество Е состоит только из ребер, то граф называется неориентированным, если только из дуг, то ориентированным или орграфом. Если в Е есть и ребра и дуги, то граф называется смешанным. Контур или цикл – это замкнутый маршрут, где V1=Vn. Последовательность различных дуг или ребер, где V1<>Vn, представляют путь или цепь соответственно. Граф называется взвешенным, если его ребрам приписаны числа, называемые весами. Длиной пути называется сумма весов, входящих в него дуг или ребер. С помощью графов можно решить следующие задачи:
Проектирование газопровода, имеющего минимальную стоимость; определение кратчайшего пути между двумя города в сети шоссейных дорог; определение максимальной пропускной способности трубопровода и так далее. Оптимизационные задачи на графах можно описать четырьмя типами моделей:
минимизация сети
нахождение кратчайшего маршрута
Определение максимального потока
минимизация стоимости потока в сети с ограниченными пропускными способностями коммуникаций
Рассмотренные модели связаны с определением расстояний и материальных потоков.
Минимизация сети
Данная задача состоит в нахождении ребер, соединяющих все узлы графа и имеющих минимальную длину. В итоге должны получить минимальное дерево-остов, граф, в котором отсутствуют циклы.
Алгоритм :
начать с любого узла графа, соединить его с ближайшим узлом. Соединенные узлы образуют связное множество, остальные – несвязное.
В несвязном множестве выбрать узел, который расположен ближе других к любому из узлов связного множества.
Скорректировать связное и несвязное множества.
Повторять до тех пор, пока в связное множество не попадут все узлы сети.
Рассмотрим задачу: телевизионная фирма планирует создание кабельной сети для обслуживания пяти районов-новостроек. Числа на ребрах указывают длину кабеля. Узел 1 представляет телевизионный центр, а остальные - районы-новостройки. Нужно найти такие ребра, которые потребуют кабель минимальной длины для связи (прямой или через другие пункты) всех районов с телевизионным центром.
0. C = {1} и Ĉ = {2,3,4,5,6}
C = {1,2}
C = {1,2,5}
C = {1,2,4,5}
C = {1,2,4,5,6}
C = {1,2,3,4,5,6}
Минимальная длина кабеля: Z = 1 + 3 + 4 + 3 + 5 = 16
Алгоритм нахождения кратчайшего пути для сетей без циклов
В основе лежит схема рекуррентных вычислений.
Где dij - расстояние между узлами i и j, а Uj – кратчайшее расстояние между 1 и j (U1=0)
Uj = min {Ui + dij}
i
1 этап: U1 = 0;
2 этап: U2 = U1 + d12 = 0 + 2 = 2 (из 1) и U3 = U1 + d13 = 0 + 4 = 4 (из 1)
3 этап: U4 = min {U1 + d14 ; U2 + d24 ; U3 + d34 } = min {10;13;7} = 7 (из 3)
4 этап: U5 = min {U2 + d25 ; U4 + d45 } = min {7;15} = 7 (из 2)
U6 = min {U3 + d36 ; U4 + d46 } = min {5;14} = 5 (из 3)
5 этап: U7 = min {U5 + d57 ; U6 + d67 } = min {13;7} = 7 (из 6)
Тогда путь: 1 → 3 → 6 → 7