Поиск оптимального пути в ненагруженном орграфе

Размещено на /

Содержание

1. Введение

2. Теоретическая часть

а) Основные понятия теории графов

б) Понятия смежности, инцидентности, степени

в) Маршруты и пути

г) Матрицы смежности и инцедентности

3. Алгоритм поиска минимального пути из в в ориентированном орграфе (алгоритм фронта волны)

4. Листинг программы

5. Примеры выполнения программы

6. Использованная литература

Введение

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 VЧV, 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}ОX.

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 kі1, viОV, i=1,...,k+1, xiОX, 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 nґm, 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 nґm, где

Алгоритм поиска минимального пути из в в ориентированном орграфе (алгоритм фронта волны)

1) Помечаем вершину индексом 0, затем помечаем вершины О 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 минимальных 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<stdio.h>

#include<iostream>

using namespace std;

int main()

{

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

cout<<" ----------------------------------------------"<<endl;

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

cout<<" ----------------------------------------------"<<endl;

case1:

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

cin>>N;

if(N<=1)

{

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

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<N;i++)

A[i] = new float[N];

for(i=0;i<N;i++)

for(int k=0;k<N;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!"<<endl;

return 0;

}

if((i==k)&(A[i][k]==1))

{

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

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!"<<endl;

goto case2;

}

if(n==0)

{

cout<<"Net takoi vershini!"<<endl;

goto case2;

}

case3:

cout<<"Vvedite konechnuyu vershinu: ";

cin>>c;

if(c>N)

{

cout<<"Net takoi vershini!"<<endl;

goto case3;

}

if(c==0)

{

cout<<"Net takoi vershini!"<<endl;

goto case3;

}

///Массив,где записывается число шагов

int h=1;

float*B= new float[N];

for(i=0;i<N;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<N;k++)

{

if(A[n-1][k]==1)

B[k]=1;

}

//Элементы фронта волны

while(h<50)

{

for(i=0;i<N;i++)

{

for(k=0;k<N;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:"<<endl;

for(i=0;i<N;i++)

{

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

}

//Поиск обратного пути

cout<<"nnOptimal'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<N;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:

Использованная литература:

«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.

Курс лекций по дискретной математике Житникова В.П.

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

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

«Введение в дискретную математику», Яблонский.

«Курс дискретной математики», Неферов, Осипова.

«Информатика» Л.З.Шауцукова.

Размещено на