Поиск потока минимальной стоимости методом дополнения вдоль путей минимальной стоимости — различия между версиями
(→Реализация) |
(→Реализация) |
||
| Строка 43: | Строка 43: | ||
===Реализация=== | ===Реализация=== | ||
| + | |||
'''int[][]''' findMaxFlow('''pair<int, int>''' E, '''double[][]''' C, '''double[][]''' P, '''int''' s, '''int''' t): | '''int[][]''' findMaxFlow('''pair<int, int>''' E, '''double[][]''' C, '''double[][]''' P, '''int''' s, '''int''' t): | ||
| − | '''for''' | + | '''for''' (u, v) '''in''' <tex>E</tex>: |
| − | flow[ | + | flow[u][v] = 0 |
'''while''' <tex>\exists</tex> путь <tex>s \leadsto t</tex> в остаточной сети <tex>G_f</tex>: | '''while''' <tex>\exists</tex> путь <tex>s \leadsto t</tex> в остаточной сети <tex>G_f</tex>: | ||
path = путь <tex>s \leadsto t</tex> с наименьшей стоимостью P | path = путь <tex>s \leadsto t</tex> с наименьшей стоимостью P | ||
| − | maxFlow = <tex>\displaystyle \min_{ | + | maxFlow = <tex>\displaystyle \min_{(u, v) \in path} C[u][v] - flow[u][v]</tex> |
| − | '''for''' | + | '''for''' (u, v) '''in''' path: |
| − | flow[ | + | flow[u][v] = flow[u][v] + maxFlow |
'''return''' flow | '''return''' flow | ||
Версия 15:44, 24 января 2016
Содержание
Теорема Форда-Фалкерсона
Задача о потоке минимальной стоимости состоит в нахождении среди всех потоков данной величины наименее затратного.
| Лемма (о представлении потоков): |
Пусть и — потоки в сети . Тогда можно представить как сумму , где — поток в остаточной сети . |
| Доказательство: |
|
Рассмотрим произвольное ребро из . . Таким образом, поток через каждое ребро не превосходит пропускной способности остаточной сети. Антисимметричность и закон сохранения потока проверяются аналогично лемме о сложении потоков. |
| Теорема: |
Пусть: — сеть с истоком и стоком , — поток минимальной стоимости в сети среди потоков величины , — путь минимальной стоимости в остаточной сети.
Тогда: поток — поток минимальной стоимости среди потоков величины , где — поток величины , проходящий по пути . |
| Доказательство: |
|
Пусть — поток минимальной стоимости величины в . Представим , где — поток в остаточной сети . Тогда разность будет потоком в сети и по лемме о сложении потоков его величина будет равна . По теореме о декомпозиции можно представить как сумму элементарных потоков вдоль путей и циклов . В этом представлении нет отрицательных циклов, иначе прибавление его к даст поток меньшей стоимости. Если есть положительный цикл, то вычтем его из и получим поток меньшей стоимости. Таким образом, для всех циклов. Тогда . Отсюда и поток — минимальный. |
Алгоритм
На основании теоремы построим алгоритм. На каждой итерации алгоритма будем находить путь минимальной стоимости из в в остаточной сети и дополнять поток вдоль него. Выбирать алгоритм для поиска кратчайших путей следует с учетом того, что в ходе алгоритма появляются ребра отрицательного веса.
Описание
- Начало.
- Шаг 1. Для каждого ребра зададим поток равный .
- Шаг 2. Построим остаточную сеть .
- Шаг 3. Если существует путь в остаточной сети — перейдем к шагу 4, иначе к шагу 6.
- Шаг 4. Найдем путь c минимальной стоимостью: путь .
- Шаг 5. Дополним поток вдоль пути .
- Шаг 6. Поток минимальной стоимости найден, т.к в остаточной сети не осталось ни одного пути.
- Конец.
Реализация
int[][] findMaxFlow(pair<int, int> E, double[][] C, double[][] P, int s, int t): for (u, v) in : flow[u][v] = 0 while путь в остаточной сети : path = путь с наименьшей стоимостью P maxFlow = for (u, v) in path: flow[u][v] = flow[u][v] + maxFlow return flow
Асимптотика
Каждая итерация выполняется за время работы поиска кратчайшего пути, обозначим его . В сетях с целочисленной пропускной способностью итераций будет не более .
Итого получаем время работы .
См. также
- Поток минимальной стоимости
- Использование потенциалов Джонсона при поиске потока минимальной стоимости
Источники информации
- Wikipedia — Теорема Форда-Фалкерсона
- Ravindra Ahuja, Thomas Magnanti, James Orlin. Network flows (1993)