МИНИМАЛЬНЫЕ МАРШРУТЫ, БАЗЫ РЕБЕР И ПОКРЫТИЯ Лекция 5
СОДЕРЖАНИ Е Часть 1. Минимальные маршруты, связывающие две вершины. Часть 2. Минимальные маршруты, связывающие выбранную вершину со всеми остальными. Часть 3. Минимальные покрывающие подмножества вершин. 2
ЧАСТЬ 1. МИНИМАЛЬНЫЕ МАРШРУТЫ, СВЯЗЫВАЮЩИЕ ДВЕ ВЕРШИНЫ. 3
СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ На заданном взвешенном графе требуется определить маршрут между парой заданных вершин, суммарный вес ребер которого минимален. 2 3 1 4 12 2 10 7 6 4 3 3 1 6 5 Синим цветом выделен минимальный маршрут, объединяющий первую и шестую вершины. 4
ФОРМАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Ниже считается, что выбраны s-я и t-я вершины. 5
АЛГОРИТМ 1 Шаг 1. У одной из выбранных вершин полученного графа выбираем ребро с минимальным весом. Шаг 2. Вес всех ребер, инцидентных выбранной вершине, уменьшаем на величину выбранного ребра. Шаг 3. Ребра с нулевым весом стягиваются в одну вершину. Шаг 4. Если на полученном графе образовались параллельные ребра, то остается одно из них, обладающее минимальным весом. Шаг 5. Если выбранные вершины стянулись в одну вершину, то перейти к шагу 6, в противном случае – к шагу 1. Шаг 6. Конец алгоритма. На множестве стянутых ребер есть минимальный маршрут. 6
ПРИМЕР 1: S=2, T=4 2 2 3 3 4 1 1 8 1 6 4 а) 3 1, 2, 3, 4 3 1, 2, 3 4 4 1 4 б) 2 3 3 1 в) 2 4 г) 4 7
ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ АЛГОРИТМА 1 Достоинства: 1. Число итераций пропорционально числу вершин. 2. Наглядность алгоритма. 3. Алгоритм гарантирует глобально оптимальное решение. 4. Легкость программной реализации. Недостатки: 1. Неоднозначность полученного результата. 2. Невозможность в общем случае получить суммарный вес ребер минимального маршрута. 8
САМОСТОЯТЕЛЬНО Определить минимальный маршрут между 1 -й и 5 -й вершинами: 2 2 4 3 11 1 9 1 10 8 3 4 5 9
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ № 1: s = 1, t = 5 № 2: s = 1, t = 5 0 5 7 4 9 0 2 1 12 9 5 0 3 6 12 2 0 6 7 11 7 3 0 11 1 1 6 0 5 14 4 6 11 0 2 12 7 5 0 3 9 12 1 2 0 9 11 14 3 0 № 3: s = 1, t = 2 № 4: s = 3, t = 2 0 11 4 3 9 0 4 5 9 7 11 0 5 6 1 4 0 14 12 13 4 5 0 4 2 5 14 0 3 6 4 0 2 9 12 3 0 11 9 1 2 2 0 7 13 6 11 0
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ № 5: s = 2, t = 5 № 6: s = 2, t = 5 0 5 7 4 9 0 2 1 12 9 5 0 3 6 12 2 0 6 7 11 7 3 0 11 1 1 6 0 5 14 4 6 11 0 2 12 7 5 0 3 9 12 1 2 0 9 11 14 3 0 № 7: s = 4, t = 2 № 8: s = 3, t = 4 0 11 4 3 9 0 4 5 9 7 11 0 5 16 1 4 0 14 12 13 4 5 0 4 2 5 14 0 15 6 3 16 4 0 2 9 12 15 0 11 9 1 2 2 0 7 13 6 11 0
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ № 9: s = 3, t = 5 № 10: s = 4, t = 5 0 5 8 4 9 0 2 1 12 9 5 0 3 6 12 2 0 6 7 1 8 3 0 11 13 1 6 0 5 14 4 6 11 0 2 12 7 5 0 13 9 12 13 2 0 9 1 14 13 0 № 11: s = 4, t = 2 № 12: s = 5, t = 2 0 11 4 3 9 0 5 3 9 7 11 0 5 16 1 5 0 1 12 13 4 5 0 4 2 3 1 0 3 6 3 16 4 0 12 9 12 3 0 11 9 1 2 12 0 7 13 6 11 0
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ № 13: s = 4, t = 5 № 14: s = 3, t = 5 0 5 7 4 9 0 2 1 12 9 5 0 2 6 12 2 0 6 7 11 7 2 0 11 1 1 6 0 5 14 4 6 11 0 13 12 7 5 0 3 9 12 1 13 0 9 11 14 3 0 № 15: s = 5, t = 2 № 16: s = 5, t = 1 0 11 4 3 9 0 4 5 9 17 11 0 5 6 16 4 0 14 12 13 4 5 0 4 3 5 14 0 3 6 4 0 2 9 12 3 0 1 9 16 3 2 0 17 13 6 1 0
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ № 17: s = 1, t = 5 № 18: s = 2, t = 5 0 5 7 4 19 0 2 1 12 19 5 0 3 6 12 2 0 6 7 11 7 3 0 11 1 1 6 0 5 14 4 6 11 0 2 12 7 5 0 3 19 12 1 2 0 19 11 14 3 0 № 19: s = 3, t = 2 № 20: s = 3, t = 4 0 11 4 3 9 0 4 5 9 7 11 0 15 6 1 4 0 14 12 13 4 15 0 4 2 5 14 0 17 6 3 6 4 0 2 9 12 17 0 11 9 1 2 2 0 7 13 6 11 0
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ № 21: s = 1, t = 5 № 22: s = 1, t = 5 0 5 7 4 9 0 2 1 12 9 5 0 3 6 12 2 0 6 7 11 7 3 0 1 1 1 6 0 15 14 4 6 1 0 3 12 7 15 0 3 9 12 1 3 0 9 11 14 3 0 № 23: s = 1, t = 2 № 24: s = 3, t = 2 0 11 4 3 9 0 4 5 9 7 11 0 5 6 1 4 0 14 12 13 4 5 0 4 2 5 14 0 3 6 4 0 2 9 12 3 0 11 9 1 2 2 0 7 13 6 11 0
ЧАСТЬ 2 МИНИМАЛЬНЫЕ МАРШРУТЫ, СВЯЗЫВАЮЩИЕ ВЫБРАННУЮ ВЕРШИНУ СО ВСЕМИ ОСТАЛЬНЫМИ 10
СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ На заданном взвешенном графе требуется определить минимальные маршруты, соединяющие выделенную вершину со всеми остальными. 2 3 1 2 7 12 14 3 4 11 7 6 4 5 6 11 Синим цветом выделен минимальные маршруты, объединяющий первую и остальные вершины.
ФОРМАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Ниже полагаем, что выбрана s-я вершина. Многокритериальная оптимизация 12
АЛГОРИТМ 2 Шаг 1. Выбранной вершине присваивается потенциал, равный нулю, а остальным – равный ∞. Шаг 2. Каждой i-й вершине (│i-s│>0), присваивается потенциал, равный p(i): Шаг 3. Если потенциал хотя бы одной вершины изменился, то перейти к шагу 2, в противном случае – к шагу 4. Шаг 4. Конец алгоритма. Потенциалы вершин равны величинам минимальных маршрутов до выбранной вершины. 13
ПРИМЕР 2 Граф G(X, U) 2 0 1 ∞ 2 14 ∞ 3 8 5 1 4 ∞ а) Расстановка потенциалов 2 0 2 2 1 4 1 6 3 8 5 1 5 4 б) 2 2 0 21 4 4 3 8 1 1 5 3 2 02 1 4 4 1 4 в) 2 3 8 5 1 3 4 г) На рис. г) синим цветом выделен минимальный маршрут, связывающий первую и остальные вершины. 14
ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ АЛГОРИТМА 2 Достоинства: 1. Гарантия глобального оптимума. 2. Отсутствие необходимости полного перебора всех маршрутов. 3. Легкость программной реализации. Недостатки: 1. Алгоритм дает лишь возможность определить величины минимальных маршрутов, но не входящие в них ребра. 2. Невозможно a priori определить число итераций этим алгоритмом. 15
ВОПРОС Можно ли, пользуясь алгоритмом Прима, получить решение задачи поиска минимальных маршрутов из заданной вершины?
САМОСТОЯТЕЛЬНО Определить величины минимальных маршруты между 1 -й и остальными вершинами: 2 2 4 3 11 1 9 1 10 8 3 4 5 16
ЗАДАНИЯ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ Пользуясь заданиями на плакатах 10 – 15 и используя s, как начальную вершину, определить минимальные маршруты, связывающие ее со всеми остальными вершинами.
АЛГОРИТМ 3 Определение минимального маршрута между выбранными вершинами методом потенциалов 17
ПОШАГОВОЕ ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА 3 Шаг 1. Выбирается та из выделенных вершин, которая обозначается j, потенциал которой не равен нулю. Шаг 2. Ищется q-я вершина, для которой справедливо: p(q) = p(j) – r(j, q). Шаг 3. Ребро (j, q) принадлежит минимальному маршруту. Шаг 4. Если p(q) = 0, то перейти к шагу 6, в противном случае – к шагу 5. Шаг 5. Вершину q считаем вновь j-й и переходим к шагу 2. Шаг 6. Конец алгоритма. 18
ПРИМЕР 3 Граф G(X, U) 0 4 2 2 1 Потенциалы расставлены алгоритмом 2 2 2 4 4 0 2 3 4 2 1 4 1 1 5 2 2 1 4 3 5 4 1 0 21 4 4 1 5 2 0 2 3 4 3 3 б) в) 1 4 1 3 5 4 3 а) 1 Определение ребер, входящих в минимальный маршрут, соединяющий 1 -ю и 3 -ю вершины. 2 1 3 г) 19
САМОСТОЯТЕЛЬНО Определить дуги минимального маршрута между 1 -й и 3 -й вершинами приведенного ниже графа G(X, U): 2 2 4 3 11 1 9 1 10 8 3 4 5 20
МИНИМАЛЬНЫ Е ПОКРЫВАЮЩИ Е ПОДМНОЖЕСТВ А ВЕРШИН 21
ОПРЕДЕЛЕНИЯ 1. Покрывающим подмножеством вершин графа G((X, U) называется такое подмножество вершин X’ для которого справедливо: • если две вершины принадлежат подмножеству X’, то ребра (i, j) на графе не существует, т. е. • любая вершина подмножества XX’ соединена одним ребром с одной из вершин подмножества X’. 2. Минимальным покрывающим подмножеством вершин графа G((X, U) называется такое покрывающее подмножество вершин мощность множества вершин которого минимальна. Граф G(X, U) Покрывающее подмножество Минимальное покрывающее выделено синим цветом. подмножество – красным. 1 2 3 4 5 22
Пример 4: компрессия изображений методом вариабельных фрагментов 1. Замена фрагментов изображения графом G(X, U) и выделение на графе минимального покрывающего подмножества вершин 1 5 2 6 3 7 1 8 2 1 3 4 4 5 9 10 13 14 11 15 6 7 8 9 10 11 12 12 16 13 14 15 16 Рис. 1. Фрагментация изображения Рис. 2. Замена фрагментов графом G(X, U), где вершины отвечают фрагментам, а ребра – связям между ними. Рис. 3. На графе G(X, U) красным цветом выделено минимальное покрывающее подмножество вершин. Коэффициент компрессии равен |X|/|X |=1. 8 31
Поиск минимального покрытия перебором 4 3 5 6 Граф G(X, U) 1 2 3 4 5 6 R 1 0 0 0 1 ∞ 2 0 0 1 0 ∞ 3 0 0 1 1 ∞ 0 0 0 1 0 0 ∞ 5 0 0 0 1 2 6 2 № 4 1 0 0 0 1 1 0 2 7 0 0 0 1 1 1 3 Таблица перебора покрытий графа G(X, U) 24
РЕШИТЬ САМОСТОЯТЕЛЬНО 4 3 5 6 Граф G(X, U) 1 2 3 4 5 6 R 1 0 0 0 1 ? 2 0 0 1 0 ? 3 0 0 1 1 ? 0 0 0 1 0 0 ? 5 0 0 0 1 ? 6 2 № 4 1 0 0 0 1 1 0 ? 7 0 0 0 1 1 1 ? Таблица перебора покрытий графа G(X, U) 25
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 1 - 6 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 № 1 № 2 № 3 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 № 4 № 5 № 6 26
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 7 - 12 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 № 7 № 8 № 9 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 № 11 № 12 27
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 13 - 18 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 № 13 № 14 № 15 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 № 16 № 17 № 18 28
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ 19 - 24 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 № 19 № 20 № 21 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 № 22 № 23 № 24 29
ЗАДАЧА ШТЕЙНЕРА Содержательная постановка задачи: в неориентированный взвешенный граф G(X, U), координаты вершин которого заданы, добавить, если нужно, вершины и ребра таким образом, чтобы база ребер полученного графа была минимальна. Квадрат, длина стороны равна «а» S = 3 a S = 2, 8368∙a 30
САМОСТОЯТЕЛЬНО 1. Дать формальное описание задачи выделения покрывающего множества вершин. 2. Дать формальное описание задачи выделения минимального покрывающего множества вершин. 3. Предложите лучшее, чем приведенное выше «зеленое» решение задачи Штейнера, если число добавленных вершин не может превысить │Х│- 2. 31
Скачать презентацию МИНИМАЛЬНЫЕ МАРШРУТЫ БАЗЫ РЕБЕР И ПОКРЫТИЯ Лекция 5
Минимальные маршруты модифицированная лекция 5.ppt