4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů

Podobné dokumenty
Metody síťové analýzy

Operační výzkum. Síťová analýza. Metoda CPM.

Kostry. 9. týden. Grafy. Marie Demlová (úpravy Matěj Dostál) 16. dubna 2019

4EK311 Operační výzkum. 6. Řízení projektů

Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT

Obsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest

4EK212 Kvantitativní management. 7.Řízení projektů

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

Úvod do teorie grafů

Základy informatiky. Teorie grafů. Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová

Algoritmizace prostorových úloh

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Optimalizace. Obsah přednášky. DÚ LP - Okružní problém. Lineární optimalizace. DÚ LP - Okružní problém. DÚ LP - Okružní problém

HEURISTICKÉ ALGORITMY PRO ŘEŠENÍ ÚLOH OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO

Základy informatiky. 07 Teorie grafů. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant

TEORIE GRAFŮ TEORIE GRAFŮ 1

Teorie grafů. Kostra grafu. Obsah. Radim Farana Podklady pro výuku pro akademický rok 2013/2014

Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu

Grafy. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta.

H {{u, v} : u,v U u v }

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

07 Základní pojmy teorie grafů

8 Přednáška z

Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů

5 Orientované grafy, Toky v sítích

= je prostý orientovaný graf., formálně c ( u, v) 0. dva speciální uzly: zdrojový uzel s a cílový uzel t. Dále budeme bez

4EK213 Lineární modely. 12. Dopravní problém výchozí řešení

Stromy, haldy, prioritní fronty

Stromové rozklady. Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom,

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Kristýna Slabá, 1. července 2010

Algoritmus pro hledání nejkratší cesty orientovaným grafem

TGH02 - teorie grafů, základní pojmy

VLASTNOSTI GRAFŮ. Vlastnosti grafů - kap. 3 TI 5 / 1

Teorie síťových modelů a síťové plánování

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Přijímací zkouška - matematika

STROMY. v 7 v 8. v 5. v 2. v 3. Základní pojmy. Řešené příklady 1. příklad. Stromy

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 1

Řízení projektů. Konstrukce síťového grafu pro řízení projektů Metoda CPM Metoda PERT

VYUŽITÍ NĚKTERÝCH METOD TEORIE GRAFŮ PŘI ŘEŠENÍ DOPRAVNÍCH PROBLÉMŮ

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

Algoritmy na ohodnoceném grafu

Přiřazovací problém. Přednáška č. 7

TOKY V SÍTÍCH II. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

VLASTNOSTI GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze. BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 5

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

Základní datové struktury III: Stromy, haldy

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

CLARKEOVA-WRIGHTOVA METODA ŘEŠENÍ ÚLOHY VRP

STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach fronta

Zajímavé aplikace teorie grafů

Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2.

Hlavolamy a teorie grafů

Teorie grafů. zadání úloh. letní semestr 2008/2009. Poslední aktualizace: 19. května First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Teorie grafů BR Solutions - Orličky Píta (Orličky 2010) Teorie grafů / 66

Délka (dny) terénní úpravy (prvotní) příprava staveniště (výstavba přístřešku pro materiál)

TGH08 - Optimální kostry

Paralelní grafové algoritmy

Matematické modelování 4EK201

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2018/2019

zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Optimalizace trasy při revizích elektrospotřebičů

Václav Jirchář, ZTGB

Jan Březina. 7. března 2017

Použití dalších heuristik

Teorie grafů. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech Matice sousednosti a počty sledů

VYUŽITÍ FLOYDOVA ALGORITMU NA SITÍCH USE OF FLOYD ALGORITHM IN NETWORKS

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd. SÍŤOVÁ ANALÝZA Semestrální práce z předmětu KMA/MAB

Informatika navazující magisterské studium Přijímací zkouška z informatiky 2018 varianta A

3. Grafy a matice. Definice 3.2. Čtvercová matice A se nazývá rozložitelná, lze-li ji napsat ve tvaru A =

Časové rezervy. Celková rezerva činnosti

Ohodnocené orientované grafy

4 Pojem grafu, ve zkratce

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy

Projektový management

Management projektu III. Fakulta sportovních studií přednáška do předmětu Projektový management ve sportu

4EK201 Matematické modelování. 2. Lineární programování

1 Extrémy funkcí - slovní úlohy

4EK213 Lineární modely. 10. Celočíselné programování

Binární vyhledávací stromy II

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z tematického okruhu 1 (Logistika)

NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU

Problém obchodního cestujícího(tsp) Vstup: Množina n měst a vzdálenosti mezi nimi. Výstup: Nejkratší okružní cesta procházející všemi městy.

PROBLÉM ČTYŘ BAREV. Lze obarvit jakoukoliv mapu v rovině čtyřmi barvami tak, aby žádné dvě sousedící oblasti neměly stejnou barvu?

Metody analýzy dat I (Data Analysis I) Rozsáhlé struktury a vlastnosti sítí (Large-scale Structures and Properties of Networks) - pokračování

4EK212 Kvantitativní management. 2. Lineární programování

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.

ORIENTOVANÉ GRAFY, REPREZENTACE GRAFŮ

4EK213 Lineární modely. 4. Simplexová metoda - závěr

PLANARITA A TOKY V SÍTÍCH

Transkript:

4EK311 Operační výzkum 5. Teorie grafů

5. Teorie grafů definice grafu Graf G = uspořádaná dvojice (V, E), kde V označuje množinu n uzlů u 1, u 2,, u n (u i, i = 1, 2,, n) a E označuje množinu hran h ij, kde h ij je hrana mezi uzlem u i a u j Příklad: u i G Distribuční síť (V centra, E spojnice mezi centry) G Silniční síť (V křižovatky, E silnice) G Říční, kanalizační síť (V soutoky, E řeky) Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 2 h ij u j

5. Teorie grafů - hrana Neorientovaná hrana h ij = pohyb, průtok hranou je povolen oběma směry u i Neorientovaný graf = obsahuje pouze neorientované hrany Orientovaná hrana h ij = pohyb, průtok hranou je povolen jen v jednom směru Orientovaný graf = obsahuje alespoň jednu orientovanou hranu u i h ij h ij u j u j Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 3

5. Teorie grafů - cesta Cesta z uzlu u i do uzlu u j = posloupnost hran Hrany na sebe navzájem navazují Posloupnost začíná v uzlu u i Posloupnost končí v uzlu u j Orientovaná cesta = cesta v orientovaném grafu, která respektuje povolenou orientaci Neorientovaná cesta = cesta v neorientovaném grafu nebo u 1 u 2 = cesta v orientovaném grafu, která nerespektuje povolenou orientaci Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 4 u 3 u 1 u 2 u 3

5. Teorie grafů cyklus, souvislý graf Cyklus = speciální případ cesty u 1 u 2 Posloupnost na sebe navzájem navazujících hran Posloupnost začíná v uzlu u i Posloupnost končí ve stejném uzlu u i, kde začala u 3 Souvislý graf = graf, ve kterém mezi každou dvojicí uzlů existuje nějaká neorientovaná cesta u 1 u 2 u 4 u 5 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 5 u 3

5. Teorie grafů ohodnocení Hrana h ij je grafickým zobrazením pro spojení uzlů Např. silnice, řeka, kanalizace, el. vedení apod. Činnost (řízení projektů) Hranu můžeme ohodnotit Např. délka, průtok, doba trvání, náklady, apod. Takovou charakteristiku nazveme ohodnocení hrany Hranově ohodnocený graf = graf, ve kterém jsou všechny hrany ohodnoceny u i Podobně můžeme ohodnotit uzly 4 Uzlově ohodnocený graf = graf, ve kterém jsou všechny uzly ohodnoceny u i h ij u j u j Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 6

5. Teorie grafů strom Strom = souvislý, neorientovaný graf, který neobsahuje žádný cyklus Obsahuje n uzlů Obsahuje n 1 hran Mezi každými dvěma uzly existuje právě jedna cesta u 1 u 2 u 4 u 5 u 6 u 3 u 7 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 7

5. Teorie grafů síť (síťový graf) Síť = souvislý, orientovaný a nezáporně (hranově či uzlově) ohodnocený graf, který obsahuje dva speciální uzly (vstup a výstup) Vstup = uzel, ze kterého hrany pouze vystupují Výstup = uzel, do kterého hrany pouze vstupují 4 u 1 u 2 2 3 1 u 3 u 4 2 5 6 u 5 7 u 6 8 u 7 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 8

5.1 Nejkratší cesta 16 17 1 3 8 18 4 2 3 22 26 48 25 22 5 20 18 27 10 6 7 15 8 Vzdálenosti [100 m] Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 9

5.1 Nejkratší cesta [100 m] i 1 2 3 4 5 6 7 8 t i 0 16 11 8 29 33 38 51 j (y ij ) 2 (16) 16 1 (16) 1 (18) 1 (8) 2 (25) 3 (22) 3 (27) 2 (48) 3 (18) 18 3 (17) 2 (17) 28 3 (3) 11 3 (18) 4 (26) 5 (20) 5 (22) 4 (8) 8 5 (25) 41 4 (3) 6 (26) 34 7 (20) 49 7 (10) 43 6 (10) 7 (15) 8 (48) 64 5 (18) 29 8 (22) 51 8 (15) 53 6 (22) 33 7 (27) 38 Nejkratší cesta z u 1 do u 8 5100 m = 5,1 km Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 10

5.1 Algoritmus nejkratší cesty Hledáme nejkratší cestu mezi výchozím uzlem (např. u 1 ) a uzlem u n Počítáme hodnoty t i pro každý uzel u i označující délku nejkratší cesty z uzlu u 1 : 1. Hodnotu výchozího uzlu položíme nulovou, t 1 = 0 2. Spočítáme hodnoty t i + y ij (délku cesty z uzlu u i do uzlu u j ), kde i jsou indexy uzlů, pro které je t i již známé, j jsou indexy uzlů, pro které ještě t j neznáme, a z uzlu u i vede do uzlu u j hrana h ij s ohodnocením y ij Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 11

5.1 Algoritmus nejkratší cesty 2. Spočítáme hodnoty t i + y ij 3. Vybereme minimum, tedy t k = min t i + y ij ij kde k = j a ij je argument minima (tedy u j je uzel do kterého vede hrana, pro níž jsme našli toto minimum) 4. Doplníme vypočtenou hodnotu t k a bod 2 a 3 opakujeme, dokud nenajdeme t n, případně všechna t i. 5. Hodnoty t i představují délku nejkratší cesty z u 1 do u i, nejkratší cesta je tvořena hranami, pro které platí y ij = t j t i Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 12

i 1 2 3 4 5 6 7 8 t i 0 16 11 8 29 33 38 51 5.1 Nejkratší cesta j (y ij ) 2 (16) 5 (18) 3 (3) 8 (22) 4 (8) 6 (22) Nejkratší cesta 5,1 km 7 (27) 2 16 17 18 18 1 3 3 8 4 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 13 26 48 25 22 5 27 22 10 6 20 15 7 8

5.2 Optimální spojení míst Minimální kostra grafu Zdroj 88 1 75 60 4 90 52 2 3 76 40 68 71 85 5 80 74 6 7 63 55 61 70 8 120 43 35 9 54 10 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 14

5.2 Algoritmus minimální kostry Hledáme minimální kostru, čili podstrom, obsahující všech n uzlů a takových n 1 hran, které mají nejmenší ohodnocení 1. Vybereme dvě hrany s nejnižším ohodnocením a dáme do kostry 2. Vyberme ze zbylých hran tu, která má nejmenší ohodnocení a netvoří s ostatními vybranými cyklus Pokud tvoří cyklus, zahodíme ji Pokud cyklus netvoří, přidáme ji do kostry 3. Krok 2 opakujeme, dokud není vybráno n 1 hran, které tvoří minimální kostru grafu Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 15

5.2 Optimální spojení míst Minimální kostra grafu Zdroj 1 60 4 2 3 52 76 40 55 68 5 6 7 61 43 8 35 9 10 Minimální kostra 490 m Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 16

5.3 Maximální tok Předpokládejme, že máme jezero, ze kterého chceme napustit nádrž. K dispozici je severní a jižní kanál. Graf zobrazuje příslušná řečiště a hodnoty udávají maximální hodinový průtok v m 3. Jaký je maximální hodinový průtok severním kanálem? Jaký je maximální hodinový průtok jižním kanálem? Který kanál je vhodné provozovat pro napouštění nádrže? Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 17

5.4 Nejkratší okruh Úloha obchodního cestujícího, okružní dopravní problém 1 14 23 10 2 15 12 18 4 23 15 5 30 3 16 6 Nejkratší okruh 109 km Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 18

Detaily k přednášce: skripta, kapitola 5 KONEC Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 19