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1、1數(shù)學(xué)建模中的圖論方法一、引言一、引言我們知道,數(shù)學(xué)建模競賽中有問題A和問題B。一般而言,問題A是連續(xù)系統(tǒng)中的問題,問題B是離散系統(tǒng)中的問題。由于我們在大學(xué)數(shù)學(xué)教育內(nèi)容中,連續(xù)系統(tǒng)方面的知識的比例較大,而離散數(shù)學(xué)比例較小。因此很多人有這樣的感覺,A題入手快,而B題不好下手。另外,在有限元素的離散系統(tǒng)中,相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型又可以劃分為兩類,一類是存在有效算法的所謂P類問題,即多項式時間內(nèi)可以解決的問題。但是這類問題在MCM中非常少見,事實上,
2、由于競賽是開卷的,參考相關(guān)文獻,使用現(xiàn)成的算法解決一個P類問題,不能顯示參賽者的建模及解決實際問題能力之大??;還有一類所謂的NP問題,這種問題每一個都尚未建立有效的算法,也許真的就不可能有有效算法來解決。命題往往以這種NPC問題為數(shù)學(xué)背景,找一個具體的實際模型來考驗參賽者。這樣增加了建立數(shù)學(xué)模型的難度。但是這也并不是說無法求解。一般來說,由于問題是具體的實例,我們可以找到特殊的解法,或者可以給出一個近似解。圖論作為離散數(shù)學(xué)的一個重要分支
3、,在工程技術(shù)、自然科學(xué)和經(jīng)濟管理中的許多方面都能提供有力的數(shù)學(xué)模型來解決實際問題,所以吸引了很多研究人員去研究圖論中的方法和算法。應(yīng)該說,我們對圖論中的經(jīng)典例子或多或少還是有一些了解的,比如,哥尼斯堡七橋問題、中國郵遞員問題、四色定理等等。圖論方法已經(jīng)成為數(shù)學(xué)模型中的重要方法。許多難題由于歸結(jié)為圖論問題被巧妙地解決。而且,從歷年的數(shù)學(xué)建模競賽看,出現(xiàn)圖論模型的頻率極大,比如:AMCM90B-掃雪問題;AMCM91B-尋找最優(yōu)Steine
4、r樹;AMCM92B-緊急修復(fù)系統(tǒng)的研制(最小生成樹)AMCM94B-計算機傳輸數(shù)據(jù)的最小時間(邊染色問題)CMCM93B-足球隊排名(特征向量法)CMCM94B-鎖具裝箱問題(最大獨立頂點集、最小覆蓋等用來證明最優(yōu)性)CMCM98B-災(zāi)情巡視路線(最優(yōu)回路)等等。這里面都直接或是間接用到圖論方面的知識。要說明的是,這里圖論只是解決問題的一種要說明的是,這里圖論只是解決問題的一種方法,而不是唯一的方法。方法,而不是唯一的方法。本文將從圖
5、論的角度來說明如何將一個工程問題轉(zhuǎn)化為合理而且可求解的數(shù)學(xué)模型,著重介紹圖論中的典型算法。這里只是一些基礎(chǔ)、簡單的介紹,目的在于了解這方面的知識和應(yīng)用,拓寬大家的思路,希望起到拋磚引玉的作用,要掌握更多還需要我們進一步的學(xué)習(xí)和實踐。3背景:背景:給定連接若干城市的鐵路網(wǎng),尋求從指定城市v0到各城v去的最短道路。數(shù)學(xué)模型:數(shù)學(xué)模型:圖G為一賦權(quán)圖,對任給的v?V(G),尋求軌道P(v0v),使得W(P(v0v))=minW(P)P取自所有
6、v0到v的軌道集合其中W(P)是軌道P上各邊權(quán)之和。這一問題可用迪克斯特拉(Dijkstra)算法解決?;舅枷耄夯舅枷耄簭钠瘘cv0開始,逐步尋找到達各點的最短路,在每一步都對頂點記錄一個數(shù),稱之為該點的標(biāo)號,它表示v0到該點的最短距離的上界,或就是v0到該點的最短距離。實際上每一步都通過把至少一個具有T標(biāo)號的點變成P標(biāo)號(即把一個不是最短距離標(biāo)號的頂點變成是最短距離標(biāo)號的頂點),這樣最多經(jīng)過|V(G)|1步就可完成。步驟:步驟:記l
7、(v)為v0到v的距離。(1)l(v0)=0,l(v)=?,(v?v0);S0=v0,i=0。(2)對v?Si,minl(v),l(vi)w(viv)代替l(v);這樣找到點vi+1使得l(v)取最小值,v(i+1)?(Si的余集)。令S(i+1)=Si+v(i1)。(3)i=|V(G)|1時停止,否則,i1,轉(zhuǎn)到(2)。實例:實例:CMCM94A-公路選址問題。32求最小生成樹求最小生成樹1克羅斯克爾(Kruskal)算法(1956年
8、),俗稱“避圈法”背景:背景:筑路選線問題欲修筑連接n個城市的鐵路,已知i城與j城之間的鐵路造價為Cij。設(shè)計一個線路圖,使總造價最低。分析:分析:選線問題的數(shù)學(xué)模型是在連通加權(quán)圖上求權(quán)最小的連通生成子圖。顯然,權(quán)最小的連通生成子圖是一個生成樹,即求取連通加權(quán)圖上的權(quán)最小的生成樹,這就歸結(jié)為最小生成樹問題。這個問題可由克羅斯克爾(Kruskal)算法解決。思路:思路:從“邊”著手選最小生成樹。步驟:步驟:設(shè)G為由m個節(jié)點組成的連通賦權(quán)圖
9、。(1)先把G中所有的邊按權(quán)值大小由小到大重新排列,并取權(quán)最小的一條邊為樹T中的邊。即選e1?E,使得w(e1)=min。(2)從剩下的邊中按(1)中的排列取下一條邊。若該邊與前面已取進T中的邊構(gòu)成一個回路,則舍棄該邊,否則也把它取進T中。若e1,e2,…,ei已經(jīng)選好,則從E-e1,e2,…,ei中選取ei+1,使得G[e1,e2,…,ei,ei1]中無圈,且w(ei1)=min。(3)重復(fù)步驟(2),直到T中有m-1條邊為止。則T為
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