Поиск оптимального пути в ненагруженном орграфе

Развитие теории графов в основном обязано большому числу всевозможных приложений. По-видимому, из всех математических объектов графы занимают одно из первых мест в качестве формальных моделей реальных систем.

Графы нашли применение практически во всех отраслях научных знаний: физике, биологии, химии, математике, истории, лингвистике, социальных науках, технике и т.п. Наибольшей популярностью теоретико-графовые модели используются при исследовании коммуникационных сетей, систем информатики, химических и генетических структур, электрических цепей и других систем сетевой структуры.

Благодаря своему широкому применению, теория о нахождении кратчайших путей в последнее время интенсивно развивается.

Нахождение кратчайшего пути - жизненно необходимо и используется практически везде, начиная от нахождения оптимального маршрута между двумя объектами на местности (напр. кратчайший путь от дома до академии),также используется в системах автопилота, используется для нахождения оптимального маршрута при перевозках коммутации информационного пакета Internet и мн. др.

Кратчайший путь рассматривается при помощи графов.

Цель курсовой работы:

Разработать программу поиска оптимального пути в ненагруженном ориентированном графе на любом языке программирования.


Теоретическая часть:

а) Основные понятия теории графов

Теория графов как теоретическая дисциплина может рассматриваться как раздел дискретной математики, исследующий свойства конечных множеств с заданными отношениями между их элементами. Как прикладная дисциплина теория графов позволяет описывать и исследовать многие физические, технические, экономические, биологические, социальные и другие системы. Например, графом, изображенным на рис. 1, в котором точки − вершины графа − города, линии, соединяющие вершины − ребра − дороги, соединяющие города, описывается так называемая транспортная задача (задача нахождения кратчайшего пути из одного города- пункта в другой).

Рис. 1.

Формальное определение графа таково. Пусть задано конечное множество V, состоящее из n элементов, называемых вершинами графа, и подмножество X декартова произведения V×V, то есть , называемое множеством дуг, тогда ориентированным графом D называется совокупность (V,X). Неориентированным графом G называется совокупность множества V и множества ребер − неупорядоченных пар элементов, каждый из которых принадлежит множеству V.

Одинаковые пары - параллельные или кратные ребра;

Кратностью ребер называют количество одинаковых пар.

Рис.2.

Например, кратность ребра {v1,v2} в графе, изображенном на рис. 2, равна двум, кратность ребра {v3,v4} − трем.

Псевдограф − граф, в котором есть петли и/или кратные ребра.

Мультиграф − псевдограф без петель.

Граф − мультиграф, в котором ни одна пара не встречается более одного раза.

Граф называется ориентированным, если пары (v,w) являются упорядоченными.

Ребра ориентированного графа называются дугами.

Итак, используемые далее обозначения:

V – множество вершин;

X – множество ребер или дуг;

v (или vi)– вершина или номер вершины;

G, G0 - неориентированный граф;

D, D0 – ориентированный;

{v,w} − ребра неориентированного графа;

{v,v} – обозначение петли;

(v,w) − дуги в ориентированном графе;

v,w - вершины, x,y,z – дуги и ребра;

n(G), n(D) количество вершин графа;

m(G) - количество ребер, m(D) - количество дуг.

Примеры

1) Ориентированный граф D=(V, X), V={v1, v2, v3, v4},

X={x1=(v1,v2), x2=(v1,v2), x3=(v2,v2), x4=(v2,v3)}.

Рис. 3.

2) Неориентированный граф G=(V, X), V={v1, v2, v3, v4, v5},

X={x1={v1,v2}, x2={v2,v3}, x3={v2,v4}, x4={v3,v4}}.

Рис. 4.

б) Понятия смежности, инцидентности, степени

Если x={v,w} - ребро, то v и w − концы ребер.

Если x=(v,w) - дуга ориентированного графа, то v − начало, w – конец дуги.

Вершина v и ребро x неориентированного графа (дуга x ориентированного графа) называются инцидентными, если v является концом ребра x (началом или концом дуги x ).

Вершины v, w называются смежными, если {v,w}ÎX.

Степенью вершины v графа G называется число d (v) ребер графа G, инцидентных вершине v.

Вершина графа, имеющая степень 0 называется изолированной, а степень 1 – висячей.

Полустепенью исхода (захода) вершины v ориентированного графа D называется число d+(v) (d-(v)) дуг ориентированного графа D, исходящих из v (заходящих в v).

Следует заметить, что в случае ориентированного псевдографа вклад каждой петли инцидентной вершине v равен 1 как в d+(v), так и в d-(v).

в) Маршруты и пути

Последовательность v1x1v2x2v3...xkvk+1, (где k³1, viÎV, i=1,...,k+1, xiÎX, j=1,...,k), в которой чередуются вершины и ребра (дуги) и для каждого j=1,...,k ребро (дуга) xj имеет вид {vj,vj+1} (для ориентированного графа (vj,vj+1)), называется маршрутом, соединяющим вершины v1 и vk+1 (путем из v1 в vk+1).

Длина маршрута (пути) − число ребер в маршруте (дуг в пути).

г) Матрицы смежности и инцидентности

Пусть D=(V,X) ориентированный граф, V={v1,...,vn}, X={x1,...,xm}.

Матрица смежности ориентированного графа D − квадратная матрица

A(D)=(aij) порядка n, где

Матрица инцидентности − матрица B(D)=(bij) порядка n´m, где


Матрицей смежности неориентированного графа G=(V,X) называется квадратная симметричная матрица A(G)=(aij) порядка n, где

.

Матрица инцидентности графа G называется матрица B(G)=(bij) порядка n´m, где

Алгоритм http://hghltd.yandex.com/yandbtm?url=http%3A//www.fos.ru/matemat/9228.html&text=%CF%EE%E8%F1%EA+%EC%E8%ED%E8%EC%E0%EB%FC%ED%EE%E3%EE+%EF%F3%F2%E8+%E2+%EE%F0%E8%E5%ED%F2%E8%F0%EE%E2%E0%ED%ED%EE%EC+%E3%F0%E0%F4%E5+%2C+%F0%E5%F4%E5%F0%E0%F2&reqtext=%28%CF%EE%E8%F1%EA%3A%3A783+%26+%EC%E8%ED%E8%EC%E0%EB%FC%ED%EE%E3%EE%3A%3A22975+%26%26/%28-3+3%29+%EF%F3%F2%E8%3A%3A5309+%26+%E2%3A%3A0+%26+%EE%F0%E8%E5%ED%F2%E8%F0%EE%E2%E0%ED%ED%EE%EC%3A%3A42191+%26+%E3%F0%E0%F4%E5%3A%3A31618+%26%26/%28-3+3%29+%F0%E5%F4%E5%F0%E0%F2%3A%3A6724%29//6&dsn=530&d=2003257 - YANDEX_28поиска минимального пути из  в  в http://hghltd.yandex.com/yandbtm?url=http%3A//www.fos.ru/matemat/9228.html&text=%CF%EE%E8%F1%EA+%EC%E8%ED%E8%EC%E0%EB%FC%ED%EE%E3%EE+%EF%F3%F2%E8+%E2+%EE%F0%E8%E5%ED%F2%E8%F0%EE%E2%E0%ED%ED%EE%EC+%E3%F0%E0%F4%E5+%2C+%F0%E5%F4%E5%F0%E0%F2&reqtext=%28%CF%EE%E8%F1%EA%3A%3A783+%26+%EC%E8%ED%E8%EC%E0%EB%FC%ED%EE%E3%EE%3A%3A22975+%26%26/%28-3+3%29+%EF%F3%F2%E8%3A%3A5309+%26+%E2%3A%3A0+%26+%EE%F0%E8%E5%ED%F2%E8%F0%EE%E2%E0%ED%ED%EE%EC%3A%3A42191+%26+%E3%F0%E0%F4%E5%3A%3A31618+%26%26/%28-3+3%29+%F0%E5%F4%E5%F0%E0%F2%3A%3A6724%29//6&dsn=530&d=2003257 - YANDEX_31ориентированном орграфе (алгоритм фронта волны)

1) Помечаем вершину  индексом 0, затем помечаем вершины Î образу вершины  индексом 1. Обозначаем их FW1 (v). Полагаем k=1.

2) Если  или k=n-1, и одновременно то вершина  не достижима из . Работа алгоритма заканчивается.

В противном случае продолжаем:

3) Если , то переходим к шагу 4.

В противном случае мы нашли минимальный путь из  в  и его длина равна k. Последовательность вершин

теория орграф матрица алгоритм

есть этот минимальный путь. Работа завершается.

4) Помечаем индексом k+1 все непомеченные вершины, которые принадлежат образу множества вершин c индексом k. Множество вершин с индексом k+1 обозначаем . Присваиваем k:=k+1 и переходим к 2).

Замечания

Множество  называется фронтом волны kго уровня.

Вершины  могут быть выделены неоднозначно, что соответствует случаю, если  несколько минимальных путей из  в .

Чтобы найти расстояния в ориентированном графе, необходимо составить матрицу http://hghltd.yandex.com/yandbtm?url=http%3A//www.fos.ru/matemat/9228.html&text=%CF%EE%E8%F1%EA+%EC%E8%ED%E8%EC%E0%EB%FC%ED%EE%E3%EE+%EF%F3%F2%E8+%E2+%EE%F0%E8%E5%ED%F2%E8%F0%EE%E2%E0%ED%ED%EE%EC+%E3%F0%E0%F4%E5+%2C+%F0%E5%F4%E5%F0%E0%F2&reqtext=%28%CF%EE%E8%F1%EA%3A%3A783+%26+%EC%E8%ED%E8%EC%E0%EB%FC%ED%EE%E3%EE%3A%3A22975+%26%26/%28-3+3%29+%EF%F3%F2%E8%3A%3A5309+%26+%E2%3A%3A0+%26+%EE%F0%E8%E5%ED%F2%E8%F0%EE%E2%E0%ED%ED%EE%EC%3A%3A42191+%26+%E3%F0%E0%F4%E5%3A%3A31618+%26%26/%28-3+3%29+%F0%E5%F4%E5%F0%E0%F2%3A%3A6724%29//6&dsn=530&d=2003257 - YANDEX_34минимальных расстояний R(D)между его вершинами. Это квадратная матрица размерности , элементы главной диагонали которой равны нулю (, i=1,..,n).

Сначала составляем матрицу смежности. Затем переносим единицы из матрицы смежности в матрицу минимальных расстояний (, если ). Далее построчно заполняем матрицу следующим образом.

Рассматриваем первую строку, в которой есть единицы. Пусть это строка − i-тая и на пересечении с j-тым столбцом стоит единица (то есть ). Это значит, что из вершины  можно попасть в вершину  за один шаг. Рассматриваем j-тую сроку (строку стоит вводить в рассмотрение, если она содержит хотя бы одну единицу). Пусть элемент . Тогда из вершины  в вершину  можно попасть за два шага. Таким образом, можно записать . Следует заметить, что если в рассматриваемых строках две или более единиц, то следует прорабатывать все возможные варианты попадания из одной вершины в другую, записывая в матрицу длину наикратчайшего из них.


Листинг программы:

#include

#include

using namespace std;

int main()

{

int N=0,n=0,c=0,i=0,k=0;

cout<<" ----------------------------------------------"<

cout<<" |Poisk optimalnogo puti v nenagrujennom orgrafe|"<

cout<<" ----------------------------------------------"<

case1:

cout<<"Vvedite chislo vershin v orgrafe: ";

cin>>N;

if(N<=1)

{

         cout<<"Kolichestvo vershin doljno bit'>1!!!"<

         goto case1;

}

///МАТРИЦА смежности::

cout<<"Zapolnite matricu smejnosti (esli puti net,vvedite 0; esli put' est',vvedite 1):";

float** A = new float*(N);

for(i;i

A(i) = new float(N);

for(i=0;i

for(int k=0;k

{

 cout<<"V";

 printf("%d",i+1);

 cout<<"->V";

          printf("%d",k+1);

          cout<<'=';

          scanf("%f", &A(i)(k));

          if((A(i)(k)!=0)&&(A(i)(k)!=1))

          {

                    cout<<"Vvodite tol'ko 0 ili 1!"<

                    return 0;

          }

          if((i==k)&(A(i)(k)==1))

          {

                             cout<<"Na glavnoi diagonali doljni bit' nuli!"<

                             return 0;

          }

}

////Откуда и куда?(Начальная и конечная вершина в графе!!)

case2:

cout<<"Vvedite nachalnuiu vershinu: ";

cin>>n;

if(n>N)

{

         cout<<"Net takoi vershini!"<

         goto case2;

}

if(n==0)

{

         cout<<"Net takoi vershini!"<

         goto case2;

}

case3:

cout<<"Vvedite konechnuyu vershinu: ";

cin>>c;

if(c>N)

{

         cout<<"Net takoi vershini!"<

         goto case3;

}

if(c==0)

{

         cout<<"Net takoi vershini!"<

         goto case3;

}

///Массив,где записывается число шагов

int h=1;

float*B= new float(N);

for(i=0;i

{

         B(i)=0;

}

//В массиве B(N-1) ищем вершины,которые достжимы из начала пути

//т.е за один шаг

for(k=0;k

{

         if(A(n-1)(k)==1)

                   B(k)=1;

}

//Элементы фронта волны

while(h<50)

{

         for(i=0;i

         {

                   for(k=0;k

                   {

                            if((B(i)==h)&&(A(i)(k)==1)&&(B(k)==0))

                    B(k)=h+1;

                   }

         }

         h++;

}

B(n-1)=0;

if(B(c-1)!=0)

{

         ///Вывод на экран таблицу

         cout<<"\nTablica stoimosti minimalnogo puti:"<

         for(i=0;i

         {

                   printf("%f ",B(i));

         }

         //Поиск обратного пути

         cout<<"\n\nOptimal'nii put'(v obratnom poryadke):\n"<<"V";

         printf("%d",c);

         h=c-1;

         int b=B(c-1);

         while(b>0)

         {

                   for(i=0;i

                            if((A(i)(h)==1)&&(B(i)==B(h)-1))

                            {

                                      cout<<"V";

                                      printf("%d",i+1);

                                      h=i;  

                                      b--;

                            }

         }

         cout<<"\n";

}

else

{

         cout<<"\nPuti net!\n";

}

delete A,B;return 0;

}


Примеры выполнения программы:

1.

2.


3.


Использованная литература:

1. «Теория графов». Методические указания по подготовке к контрольным работам по дисциплине «Дискретная математика». Сост.: Н.И. Житникова, Г.И. Федорова, А.К. Галимов. - Уфа, 2005 -37 с.

2. Курс лекций по дискретной математике Житникова В.П.

3. «Самоучитель С++», Перевод с англ. –3 изд.. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005 – 688 с.

4. «Дискретная математика для программистов», Ф.А.Новиков.

5.  «Введение в дискретную математику», Яблонский.

6.  «Курс дискретной математики», Неферов, Осипова.

7. «Информатика» Л.З.Шауцукова.

Подобные работы:

Актуально: