algorithme de busacker et gowen exemple

Ceci est réalisé en définissant la limite inférieure sur tous les bords à zéro, puis en faisant un bord supplémentaire de l`évier t {displaystyle t} à la source s {displaystyle s}, avec la capacité c (t, s) = d {displaystyle c (t, s) = d} et la limite inférieure l (t , s) = d {displaystyle l (t, s) = d}, forçant le flux total de s {displaystyle s} à t {displaystyle t} à être également d {displaystyle d}. Merci pour cette soursecode, mais je ne comprends pas, pourquoi si je supprime „factice“, Maxflow = 14? Laisser w: E → R être une fonction de poids sur les bords de E. Le problème d`appariement bipartite poids minimum ou problème d`assignation est de trouver un parfait correspondant M ⊆ E dont le poids total est minimisé. Certains d`entre eux sont des généralisations d`algorithmes de débit maximum, d`autres utilisent des approches entièrement différentes. Le problème de flux de coûts minimum est l`un des plus fondamentaux parmi tous les problèmes de flux et de circulation, car la plupart des autres problèmes tels peuvent être exprimés comme un problème de flux de coûts minimum et aussi qu`il peut être résolu très efficacement en utilisant l`algorithme de réseau simplex. Le problème nécessite une quantité de flux d {displaystyle d} à envoyer à partir de la source s {displaystyle s} pour couler t {displaystyle t}. Cela peut être appelé un problème de débit maximal à coût minimal et est utile pour trouver des Matchings maximum de coût minimal. Il est prouvé qu`il y a un poids minimal parfait appariement bipartite en G si et seulement s`il ya un flux de coûts minimum en G`. Attribuez la capacité de tous les bords de E`à 1. Ce vertex n`est pas connecté avec différents? L`idée est de réduire ce problème à un problème de flux réseau. Ajoutez un vertex source s et connectez-le à tous les sommets dans A`et ajoutez un sommet de récepteur t et connectez tous les sommets à l`intérieur du groupe B`à ce vertex.

En dehors de cela, de nombreux algorithmes combinatoires existent, pour une étude exhaustive, voir [1]. Si ce n`est pas le cas, on peut trouver le débit maximal en effectuant une recherche binaire sur d {displaystyle d}. Avec certaines solutions, trouver le débit maximal de coût minimal est plutôt simple. La capacité de tous les nouveaux bords est 1 et leurs coûts est 0. Le coût d`envoi de ce flux le long d`un bord (u, v) {displaystyle (u, v)} est f (u, v) ⋅ a (u, v) {displaystyle f (u, v) cdot a (u, v)}. Le problème de flux de coûts minimal peut être résolu par programmation linéaire, car nous optimisons une fonction linéaire, et toutes les contraintes sont linéaires. Le problème de débit minimal (MCFP) est un problème d`optimisation et de décision pour trouver la façon la moins coûteuse possible d`envoyer une certaine quantité de flux à travers un réseau de flux. Compte tenu d`un graphique bipartite G = (A ∪ B, E), l`objectif est de trouver la correspondance de cardinalité maximale en G qui a un coût minimal. Bonjour, Kunuk. Let G` = (V` = A ∪ B, E` = E)..

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