c Marcin Sydow Przepªywy Grafy i Zastosowania Podsumowanie 12: Przepªywy w sieciach

Podobne dokumenty
Algorytmy grafowe 2. Andrzej Jastrz bski. Akademia ETI. Politechnika Gda«ska Algorytmy grafowe 2

c Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie

Drzewa Gomory-Hu Wprowadzenie. Drzewa Gomory-Hu. Jakub Š cki. 14 pa¹dziernika 2009

Wstp. Warto przepływu to

Grafy i Zastosowania. 11: Twierdzenia Minimaksowe. c Marcin Sydow. Wst p: Tw. Halla. Dualno± Zbiory niezale»ne. Skojarzenia c.d.

Minimalne drzewa rozpinaj ce

12: Znajdowanie najkrótszych ±cie»ek w grafach

Teoria grafów i sieci 1 / 58

TEORIA GRAFÓW. Graf skierowany dla ka»dej kraw dzi (oznaczanej tutaj jako ªuk) para wierzchoªków incydentnych jest par uporz dkowan {u, v}.

Przekroje Dedekinda 1

Grafy i Zastosowania. 6: Najkrótsze ±cie»ki. c Marcin Sydow. Najkrótsze cie»ki. Warianty. Relaksacja DAG. Algorytm Dijkstry.

c Marcin Sydow Planarno± Grafy i Zastosowania Tw. Eulera 7: Planarno± Inne powierzchnie Dualno± Podsumowanie

Teoria grafów i jej zastosowania. 1 / 126

XVII Warmi«sko-Mazurskie Zawody Matematyczne

Zadania z kolokwiów ze Wst pu do Informatyki. Semestr II.

Najkrótsze drogi w grafach z wagami

Wykªad 1. Wprowadzenie do teorii grafów

c Marcin Sydow Wst p Grafy i Zastosowania Wierzchoªki 8: Kolorowanie Grafów Mapy Kraw dzie Zliczanie Podsumowanie

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

Najkrótsze drogi w grafach z wagami

Mosty królewieckie, chi«ski listonosz i... kojarzenie maª»e«stw

Metodydowodzenia twierdzeń

Grafy. Andrzej Jastrz bski. Akademia ET I. Politechnika Gda«ska

Funkcja kwadratowa, wielomiany oraz funkcje wymierne

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

Podstawowe algorytmy grafowe i ich zastosowania

Algorytmy i Struktury Danych

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Szukanie najkrótszych dróg z jednym ródłem

Podstawowe algorytmy grafowe i ich zastosowania

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

O pewnym zadaniu olimpijskim

Wektory w przestrzeni

Grafy i Zastosowania. 5: Drzewa Rozpinaj ce. c Marcin Sydow. Drzewa rozpinaj ce. Cykle i rozci cia fundamentalne. Zastosowania

Omówienie zada«potyczki Algorytmiczne 2015

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

WST P DO TEORII INFORMACJI I KODOWANIA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2013/14

x y x y x y x + y x y

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Informacje pomocnicze

Uczenie Wielowarstwowych Sieci Neuronów o

Algorytmy tekstowe. Andrzej Jastrz bski. Akademia ETI

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

Ekonometria. wiczenia 13 Metoda ±cie»ki krytycznej. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Notatki z AiSD. Nr 2. 4 marca 2010 Algorytmy Zachªanne.

Teoria grafów i sieci 1 / 188

KLASYCZNE ZDANIA KATEGORYCZNE. ogólne - orzekaj co± o wszystkich desygnatach podmiotu szczegóªowe - orzekaj co± o niektórych desygnatach podmiotu

1) Grafy eulerowskie własnoci algorytmy. 2) Problem chiskiego listonosza

Temat: Problem najkrótszych cieek w grafach waonych, cz. I: Algorytmy typu label - setting.

Skojarzenia w teorii grafów

10a: Wprowadzenie do grafów

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ALGORYTMY SORTOWANIA DANYCH

Metody dowodzenia twierdze«

Uogólnione drzewa Humana

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Biedronka. Wej±cie. Wyj±cie. Przykªady. VI OIG Zawody dru»ynowe, Finaª. 19 V 2012 Dost pna pami : 64 MB.

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Podziaª pracy. Cz ± II. 1 Tablica sortuj ca. Rozwi zanie

Zbiory i odwzorowania

1 a + b 1 = 1 a + 1 b 1. (a + b 1)(a + b ab) = ab, (a + b)(a + b ab 1) = 0, (a + b)[a(1 b) + (b 1)] = 0,

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

Lab. 02: Algorytm Schrage

c Marcin Sydow Grafy i Zastosowania BFS DFS 4: Przeszukiwanie Grafów (BFS, DFS i zastosowania) DFS nieskierowane DFS skierowane Podsumowanie

Model obiektu w JavaScript

Ekstremalnie fajne równania

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne

Wybrane poj cia i twierdzenia z wykªadu z teorii liczb

Wielomiany. El»bieta Sadowska-Owczorz. 19 listopada 2018

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Wykªad 4. Droga i cykl Eulera i Hamiltona

Przetwarzanie sygnaªów

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Programowanie i struktury danych 1 / 44

Szeregowanie zada« Wykªad nr 5. dr Hanna Furma«czyk. 4 kwietnia 2013

Minimalne drzewo rozpinaj ce

Grafy i Zastosowania. 1: Wprowadzenie i poj cia podstawowe. c Marcin Sydow. Wprowadzenie. Podstawowe poj cia. Operacje na grafach.

Operacje morfologiczne

Indeksowane rodziny zbiorów

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

Zestaw 1 ZESTAWY A. a 1 a 2 + a 3 ± a n, gdzie skªadnik a n jest odejmowany, gdy n jest liczb parzyst oraz dodawany w przeciwnym.

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

Metoda tablic semantycznych. 1 Metoda tablic semantycznych

P tle. Rozdziaª Wst p. 4.2 P tle P tla for(...);

CAŠKA NIEOZNACZONA. Politechnika Lubelska. Z.Šagodowski. 18 lutego 2016

Macierze i Wyznaczniki

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury.

Egzaminy i inne zadania. Semestr II.

Algorytmiczna teoria grafów

1 Elektrostatyka. 1.1 Wst p teoretyczny

Transkrypt:

12: w sieciach

Spis zagadnie«sieci przepªywowe przepªywy w sieciach ±cie»ka powi kszaj ca tw. Forda-Fulkersona Znajdowanie maksymalnego przepªywu Zastosowania przepªywów

Sieci przepªywowe Sie przepªywowa ze ¹ródªem s i uj±ciem t to graf skierowany G = (V, E) z wymiernymi, nieujemnymi wagami na kraw dziach danymi przez funkcj c : E Q +, przy czym indeg(s) = 0 i outdeg(t) = 0. Wag c(e) kraw dzi e E nazywamy przepustowo±ci kraw dzi. Uwaga: zagadnienie dla sieci z wieloma ¹ródªami/uj±ciami mo»na zredukowa do zagadnienia z jednym ¹ródªem i jednym uj±ciem poprzez naturalne dodanie super¹ródªa i superuj±cia. Czasami rozpatruje si te» sieci przepªywowe z przepustowo±ci wierzchoªków. Takie zagadnienie równie» mo»na ªatwo zredukowa do zwykªych sieci przepªywowych (poprzez zast pienie ka»dego wierzchoªka par wierzchoªków poª czonych jedn kraw dzi o odpowiedniej przepustowo±ci).

Przepªyw w sieci Przepªyw w sieci G z funkcj przepustowo±ci c to taka funkcja f : E Q + {0}, która speªnia warunki: f (e) c(e) dla ka»dej kraw dzi e E (nieprzekraczalno± przepustowo±ci) dla ka»dego wierzchoªka poza s i t zachodzi: u In(v) f ((u, v)) = u Out(v) f ((v, u)) (prawo zachowania przepªywu w w zªach) (przez In(v) oznaczamy zbiór wierzchoªków b d cych pocz tkami kraw dzi, których ko«cem jest v. Out(v) deniujemy analogicznie) Kraw d¹ e, dla której f (e) = c(e) nazywamy nasycon.

Maksymalny przepªyw Warto±ci przepªywu f, oznaczan jako f, nazywamy sum warto±ci przepªywu na wszystkich kraw dziach maj cych ¹ródªo jako pocz tek (lub maj cych uj±cie jako koniec, co daje t sam liczb ) Przepªyw maksymalny dla danej sieci do dowolny przepªyw maj cy maksymaln mo»liw warto±. Zagadnienie znajdowania maksymalnego przepªywu w sieci ma wiele istotnych zastosowa«.

Przekrój sieci Przekrojem sieci nazywamy rozci cie w grae reprezentuj cym sie, które oddziela ¹ródªo od uj±cia. Przepustowo±ci przekroju nazywamy sum przepustowo±ci wszystkich kraw dzi skierowanych od skªadowej zawieraj cej ¹ródªo do skªadowej zawieraj cej uj±cie.

Sªaba dualno± i certykat dla przepªywów Zachodz nast puj ce zale»no±ci: warto± przepªywu nie mo»e by wy»sza ni» przepustowo± jakiegokolwiek przekroju (sªaba dualno± ) je±li znajdziemy taki przepªyw f i taki przekrój,»e warto± przepªywu równa jest przepustowo±ci tego przekroju, to mamy pewno±,»e przepªyw jest maksymalny (certykat optymalno±ci)

Twierdzenie Forda-Fulkersona (silna dualno± ) Twierdzenie (Ford-Fulkerson, 1955): Warto± maksymalnego przepªywu w ka»dej sieci zawsze równa jest minimalnej warto±ci przekroju w tej sieci. Powy»sze minimaksowe twierdzenie daje eleganck charakteryzacj przepªywu maksymalnego, ale nie musi by najwygodniejsz metod algorytmicznego znajdowania maksymalnego przepªywu. Wi kszo± znanych algorytmów dla tego zadania opartych jest na pomocnicznym poj ciu ±cie»ki powi kszaj cej przepªyw.

cie»ka powi kszaj ca przepªyw cie»ka powi kszaj ca dany przepªyw f to taka ±cie»ka nieskierowana (tzn. kraw dzie mog by skierowane dowolnie) i prosta od ¹ródªa do uj±cia,»e zachodz nast puj ce warunki: ka»da kraw d¹ e skierowana od ¹ródªa do uj±cia jest nienasycona dla ka»dej kraw dzi ±cie»ki e skierowanej przeciwnie (od uj±cia do ¹ródªa) f (e) > 0. Interpretacja: w takim wypadku na ka»dej kraw dzi e pierwszego typu mo»na potencjalnie powi kszy przepªyw o warto± c(e) f (e), a na pozostaªych mo»na potencjalnie zmniejszy cofanie przepªywu o warto± f (e). Caªy przepªyw mo»na wi c powi kszy o minimum z tych warto±ci na caªej ±cie»ce.

Algorytm znajdowania maksymalnego przepªywu Twierdzenie: Przepªyw w danej sieci jest maksymalny nie istnieje»adna ±cie»ka powi kszaj ca ten przepªyw. (dowód wynika z wªasno±ci poj cia ±cie»ki powi kszaj cej) Idea algorytmu: rozpoczyna od przepªywu zerowego i nast pnie w ka»dej iteracji znajduje pewn ±cie»k powi kszaj c przepªyw. Algorytm ko«czy dziaªanie gdy nie istnieje ju»»adna ±cie»ka powi kszaj ca. Uwaga: zªo»ono± czasowa znalezienia ±cie»ki powi kszaj cej wynosi O(E)

Naiwna implementacja algorytmu Efektywno± powy»szego algorytmu zale»y od efektywno±ci znajdowania kolejnych ±cie»ek powi kszaj cych. Zauwa»my,»e gdy przepustowo±ci wszystkich kraw dzi s liczbami caªkowitymi, to ka»da ±cie»ka powi kszaj ca powi kszy przepªyw o conajmniej 1. Mo»na pokaza,»e przy naiwnej implementacji (tzn. gdy algorytm znajduje jak kolwiek ±cie»k powi kszaj c w ka»dej iteracji) w pesymistycznym przypadku trzeba wykona a» tyle iteracji, ile wynosi maksymalny przepªyw, nawet dla maªych grafów (niekoniecznie zale»y to od rozmiaru grafu, ale od przepustowo± i kraw dzi!). Zªo»ono± takiego algorytmu jest wi c O(m f ), gdzie f to maksymalny przepªyw, m = E.

Problemy z naiwn implementacj Co wi cej, gdy przepustowo±ci mog by liczbami niewymiernymi, powy»szy algorytm mo»e w istocie nigdy si nie zatrzyma (pocz wszy od pewnej iteracji b dziemy powi kszali przepªyw o coraz mniejszy uªamek)

Algorytm Edmonda-Karp'a Aby zaradzi temu problemowi mo»na znajdowa kolejne ±cie»ki powi kszaj ce u»ywaj c algorytmu BFS, tzn w ka»dej iteracji stara si znale¹ najkrótsz ±cie»k powi kszaj c od ¹ródªa do uj±cia. Algorytm taki ma zªo»ono± O(n m 2 ).

Ulepszone algorytymy maksymalnego przepªywu Istniej bardziej skomplikowane algorytmy znajduj ce maksymalny przepªyw. Niektóre z nich oparte s na poj ciu tzw przed-przepªywu (ang. pre-ow) i dopuszczaj nieco rozlu¹nione warunki poprawno±ci w trakcie poszukiwania maksymalnego przepªywu, tzn wierzchoªki sieci mog chwilowo gromadzi nadmiar przepªywu. Na ko«cu jednak dziaªania tego typu algorytmów znaleziony maksymalny przepªyw speªnia klasyczn denicj podan wcze±niej. Taka implementacja (du»o bardziej skomplikowana) mo»e da zªo»ono± O(n 2 m), a wi c znacznie lepiej ni» poprzednio. Istnieje nawet jeszcze bardziej dopracowana implementacja algorytmu o zªo»ono±ci O(n 3 ).

a skojarzenia maksymalne Mo»na zauwa»y,»e zagadnienie skojarzenia maksymalnego w grae dwudzielnym G = (V 1 V 2, E) mo»na zredukowa do zagadnienia przepªywu maksymalnego w pewnym grae. Konstrukcja jest nast puj ca: dodajemy 2 wierzchoªki: ¹ródªo i uj±cie. ródªo ª czymy kraw dziami skierowanymi do wszystkich wierzchoªków z V 1 a uj±cie kraw dziami skierowanymi od wszystkich wierzchoªków z V 2. wszystkim kraw dziom oryginalnego (nieskierowanego) grafu nadajemy skierowanie od V 1 do V 2 nadajemy wszystkim kraw dziom przepustowo± 1 Wtedy kraw dzie u»yte w maksymalnym przepªywie w takim zmodykowanym grae wyznaczaj maksymalne skojarzenie w oryginalnym grae.

Sieci przepªywowe przepªywy ±cie»ki powi kszaj ce Tw. Forda-Fulkersona Znajdowanie maksymalnego przepªywu Zastosowania przepªywów

Przykªadowe wiczenia znajd¹ ±cie»k powi kszaj c w podanej sieci z przepªywem znajd¹ przepªyw maksymalny w podanej sieci

Dzi kuj za uwag