Ford–Fulkerson算法铁路运输系统中车辆流问题的研究(3)_毕业论文

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Ford–Fulkerson算法铁路运输系统中车辆流问题的研究(3)


表1.1 最大流算法时间复杂度进展[9]
(不包括随机算法和近似算法)
 
注: 介于 和 之间, 在 的多项式量级上
1.3 网络流基本概念及其数学模型
1.3.1 基本概念
定义 1:一个网络(Network)是一个有两个不同顶点的有向图 ,一点称为网络的源点(source),记为 或 ,而另一点称为收点(sink),记为 或 ,其余的点叫中间点(intermediate vertices)。对于每一个弧(arc) ,对应有一个 (或简写为 ) , 称为弧的容量(capacity)。为了方便起见,我们通常把网络记作 。
网络上的流(flow),是指定义在弧集合 上的一个函数 ,并称 为弧 上的流量(也简记作  )。
定义 2:满足下述条件的流 称为可行流:
(1 ) 容量限制条件:对每一弧 , ;
(2 ) 平衡条件:
对于中间点:流出量等于流入量,即对每个 有
 
对于发点 ,记
 
对于收点 ,记
 
式中 称为这个可行流的流量,即源点的净输出量(或收点的净输入量) 。并称其为可行 流。
可行流总是存在的。比如令所有弧的流量 ,就得到一个可行流(称为零-流),其流量 。
定义 3:网络中的一个流是最大流,如果网络中没有其它的流量比其大的流。
若给一个可行流 ,我们把网络中使 的弧称为饱和弧(saturated arc), 使 的弧称为非饱和弧(unsaturated arc)。使 的弧称为零流弧(flow-zero arc), 使 的弧称为非零流弧(flow-positive arc)。
若 是网络中连接源点 和收点 的一条路径,我们定义路径的方向是从  到 ,则路径上的弧被分为两类: 一类是弧的方向与路径的方向一致,叫做前向弧(forward arc)。前向弧的全体记为 。另一类弧与路径的方向相反,称为后向弧(backward arc)。后向弧的全体记为 。
定义 4:设 是一个 可行流, 是从 到 的一条路径,若 满足下列条件,称之为关于可行流 的增广路(augmenting path),或 增广路。
在弧 上, ,即其中每一条弧都是非饱和弧;
在弧 上, ,即其中每一条弧都是非零流弧。
设 , ,我们把始点在 中, 终点在 中的所有弧构成的集合, 记为 。
定义 5:给网络 ,若点集 被剖分为两个非空集合 和 使 , ,则把弧集 称为是(分离 和 的)  割集(cut set)。
给定一 割集 ,把割集 中所有弧的容量之和称为这个割集的容量(简称为割量) , 记为 ,即
 
1.3.2 数学模型
网络最大流问题的数学模型可以描述为:
并且满足:
 
最大流问题是一个特殊的线性规划问题。
二 Ford–Fulkerson算法
     Ford–Fulkerson算法是1956年提出的,是被广泛使用的一种经典算法。Ford和Fulkerson的算法首次使用组合优化的方法来解决最大流问题。该算法引进了剩余网络、增广路等概念[1],把最大流问题的求解归结为从一个初值(即一个可行流)开始,不断递增(即增广)直到求得最优解的迭代过程,这个过程奠定了用组合方法求解最大流问题的基础。
2.1 Ford–Fulkerson算法的思想及原理
定理1(最大流最小割定理[1]):设 是一个源为 收点为 的网络。关于 中的每个可行 流,有下列相互等价的命题:
(a)流 是一个最大 流;
(b) 中不存在一条 增广路;
(c)存在一个 割 ,使得 。
由于本文的目的并不是研究最大流的理论,在这里只证明 [13]。
证明: :若 是最大流,设 中存在关于 的增广路,令
 
由增广路的定义,可知 ,令
 
不难验证 是一个可行流,且 。这与是最大流的假设矛盾。 (责任编辑:qin)