Найти максимальный поток в сети онлайн. Пример нахождения максимального потока методом Форда—Фалкерсона

Транспортная задача
Может возникать в физике, экономике и т.д.
На отдельные компоненты транспортной сети
(сеть железнодорожных, автомобильных и т.д.
путей; сеть трубопроводов и т.д.) наложены
ограничения – их максимально допустимая
нагрузка.
Необходимо определить максимально
возможное количество пассажиров, товара,
продукта и т.д., которое можно провезти по этой
сети и каким образом.
Мы построим графовую дискретную модель
этой транспортной задачи и решим ее в этой
модели.

Математик Джордж Бернард Данциг, с 1941 года
работая в отделе статистического управления Военновоздушных сил США в Вашингтоне, впервые решил
задачу о максимальном потоке в ходе подготовки
воздушного моста во время блокады Западного Берлина.
В 1951 году Джордж Данциг впервые сформулировал
задачу в общем виде. В 1955 году, Лестер Форд и
Делберт Фалкерсон впервые построили алгоритм,
специально предназначенный для решения этой задачи.
Их алгоритм получил название алгоритм ФордаФалкерсона.
В 2010 году исследователи Джонатан Кёлнер и
Александер Мондры из МТИ вместе со своими
коллегами Дэниелем Спилманом из Йельского
университета и Шень-Хуа Тенем из ЮжноКалифорнийского университета продемонстрировали
очередное улучшение алгоритма.

Дан ориентированный граф
(транспортная сеть) G=(V, E), вершина
графа s (источник) и вершина t (сток).
Каждой дуге (i, j) приписана некоторая
пропускная способность с(i,j) 0 (без
потери общности считаем её
целочисленной величиной),
определяющая максимальное значение
потока, который может протекать по
данной дуге.

Потоком
в
сети
называют
целочисленную функцию f(i, j), заданную
на множестве дуг E и обладающей
следующими свойствами:
1. Ограничение потока пропускной
способностью
Для любой дуги (i, j) E выполняется
неравенство f(i, j) c(i, j).

2. Сохранение потока
Для любой вершины q V,
выполняется равенство
q s
и
q t
f (i, q) f (q, j)
i V
(i , q) E
j V
(q , j) E
Т. е. сумма потока, заходящего в q, равна
сумме потока, выходящего из q (поток без
потерь и накоплений)

Требуется определить значение
максимального потока, который
можно пропустить от источника s к
стоку t, и его распределение по дугам.

Пример
У компании Lycky Puck в Ванкувере есть фабрика
(источник s), производящая хоккейные шайбы, а в
Виннипеге – склад (сток t), где эти шайбы хранятся.
Компания арендует места на грузовиках других фирм
для доставки шайб с фабрики на склад. Поскольку
грузовики ездят по определенным маршрутам (ребрам)
между городами (вершинами) и имеют ограниченную
грузоподъемность, компания Lycky Puck может
перевозить не более c(u,v) ящиков в день между каждой
парой городов u и v. Компания Lycky Puck не может
повлиять на маршруты и пропускную способность. Ее
задача – определить, какое наибольшее количество
ящиков в день можно отгружать, и затем производить
именно такое количество, поскольку не имеет смысла
производить шайб больше, чем можно отправить на
склад.

Методы решения задачи
Линейное программирование
Представить задачу о максимальном потоке как задачу
линейного программирования. Переменными являются
потоки по рёбрам, а ограничениями - сохранение потока
и ограничение пропускной способности.
Алгоритм Форда-Фалкерсона
Найти любой увеличивающий путь. Увеличить поток по
всем его рёбрам на минимальную из их остаточных
пропускных способностей. Повторять, пока
увеличивающий путь есть. Алгоритм работает только
для целых пропускных способностей.

10.

Пример 1
Дадим формулировку задачи о максимальном
потоке в терминах линейного программирования.
Пусть ХKM - объем перевозок из пункта К в пункт М.
К = 0,1,2,3, М = 1,2,3,4, причем перевозки возможны
лишь в пункт с большим номером. Значит, всего
имеется 9 переменных ХKM, а именно, Х01 , Х02 , Х03 , Х12
, Х13 , Х14 , Х23 , Х24 , Х34 .
s=0
t=4

11.

Задача линейного программирования,
нацеленная на максимизацию потока, имеет вид:
F → max ,
Х01 +Х02 +Х03 =F
-Х01 +Х12 +Х13 +Х14 = 0
-Х02 -Х12 +Х23 +Х24 = 0
-Х03 -Х13 -Х23 +Х34 = 0
-Х14 -Х24 -Х34 = - F
Х01 ≤ 2
Х02 ≤ 3
Х03 ≤ 1
Х12 ≤ 4
Х13 ≤ 1
Х14 ≤ 3
Х23 ≤ 1
Х24 ≤ 2
Х34 ≤ 2
ХКМ ≥ 0 , К, М = 0, 1, 2, 3, 4
F≥0.

12.

Разрезом
называют множество дуг,
удаление которых из сети приводит к
«разрыву» всех путей, ведущих из s в t.
Пропускная способность разреза – это
суммарная пропускная способность дуг, его
составляющих.
!!! Найти разрезы в примере 1

13.

Теорема Л. Форда и Д. Фалкерсона:
Величина каждого потока из s в t не
превосходит
пропускной
способности
минимального разреза, разделяющего s и t,
причем поток, достигающий этого значения,
существует.
(Величина
максимального
потока
в
транспортной
сети
равна
величине
минимального разреза в ней)
!!! Найти минимальный разрез в примере 1

14.

С алгоритмической точки зрения эта
теорема малопродуктивна.
Генерация всех подмножеств дуг и
проверка,
является
ли
очередное
подмножество разрезом – «лобовое решение»,
приводит к высокой сложности алгоритма.
Кроме того, данный факт не помогает
найти способ распределения максимального
потока по дугам.

15.

Алгоритм Форда-Фалкерсона
«Техника меток» Л. Форда и Д. Фалкерсона
заключается в последовательном
(итерационном, поиском в ширину) построении
максимального потока путем поиска на каждом
шаге увеличивающей цепи, то есть пути, по
которому можно увеличить поток.
При этом узлы (вершины графа)
специальным образом помечаются. Отсюда и
возник термин «метка».

16.

Алгоритм Форда-Фалкерсона
Что представляет из себя метка
вершины?
первая цифра в метке – это номер
вершины, из которой идет поток в
данную вершину;
вторая цифра в метке – численное
значение потока, который можно
передать в данную вершину.

17.

Алгоритм Форда-Фалкерсона
На каждом шаге алгоритма вершины сети
могут находиться в одном из трех состояний:
вершина не имеет метки;
вершине присвоена метка, и она не
просмотрена, т. е. не все смежные с ней
вершины обработаны;
вершине присвоена метка, и она
просмотрена.

18.

Алгоритм Форда-Фалкерсона
Как только вершина-сток становится
помеченной, это говорит о том, что
очередная увеличивающая поток цепочка
найдена, итоговый суммарный поток
необходимо увеличить на величину потока
найденной цепочки, и перейти к
следующему шагу алгоритма.

19.

Алгоритм Форда-Фалкерсона
Дуга e=(u, v) сети является допустимой
дугой из u в v относительно потока f, если
e=(u, v) и f(e) прямые);
e=(v, u) и f(e)>0 (дуги второго типа,
обратные).
Второе условие говорит о том, что
допустимыми являются и дуги, входящие в
вершину u, по которым «уже пропущен
ненулевой поток».

Алгоритм расчета максимального потока в сетях

ШАГ 1. Начальные присваивания. Текущему значению А т максимального потока в сети присваиваем значение 0. ШАГ 2. Выбор независимых маршрутов в сети и определение потоков в них. Из всего множества возможных маршрутов в сети от источника к стоку выбираем независимые маршруты М 1 , … , М k , не имеющие общих вершин, кроме начальной (источника v и ) и конечной (стока v с ). Для каждого выбранного маршрута М i (1£ i £ k ) определяем максимальный поток А (М i ).ШАГ 3. Коррекция текущего значения максимального потока в сети. Прибавляем найденные на ШАГе 2 значения максимальных потоков в независимых маршрутах М 1 , … , М k к текущему общему максимальному потоку в сети: А т := А т + А (М 1)+ А (М 2)+…+ А (М k ).ШАГ 4. Коррекция сети. Найденные на ШАГе 2 максимальные потоки А (М 1), … , А (М k )вычитаем из пропускной способности соответствующих дуг сети. Дуги с нулевой остаточной пропускной способностью удаляем.ШАГ 5. Проверка завершения работы алгоритма. Если после коррекции в сети не осталось маршрутов из источника v и в сток v с , то искомый максимальный поток в сети равен найденному текущему А := А т , алгоритм завершает свою работу, поскольку все пропускные возможности сети исчерпаны. Если же в корректированной сети существуют маршруты из источника v и в сток v с , то переход на ШАГ 2 и продолжение выполнения алгоритма. Пример 2. Найти максимальный поток в сети на рис.1.15 по данному алгоритму. Решение.ШАГ 1. Начальные присваивания. А т : = 0.

I итерация. ШАГ 2. Выбор независимых маршрутов в сети и определение потоков в них. В качестве М 1 возьмем маршрут(v и =V 1 , V 2 , V 5 , v с =V 7), рассмотренный в примере 1. Для него А (М 1) = 10.

Также несложно выделить независимый от М 1 маршрут М 2 = (v и =V 1 , V 3 , V 6 , v с =V 7). Выполним для него расчет максимальной пропускной способности и скорректируем пропускную способность дуг: А (М 2)= min {d 13 , d 36 , d 67 }= min {45, 40, 30}= 30. d 13 ¢= d 13 - 30 = 15, d 36 ¢= d 36 - 30 = 10, d 67 ¢= d 67 - 30 = 0.

ШАГ 3. Коррекция текущего значения максимального потока в сети. А т := А т + А (М 1)+ А (М 2) = 0 + 10+ 30 = 40.ШАГ 4. Коррекция сети. Найденные на ШАГе 2 максимальные потоки А (М 1), А (М 2) в маршрутах М 1 , М 2 вычитаем из пропускной способности их дуг. Дуги с нулевой остаточной пропускной способностью удаляем. Результат дан на рис.1.16 а. а) б)Рис.1.16. Результат коррекции сети после итераций I и IIШАГ 5. Проверка завершения работы алгоритма. В корректированной сети (рис.1.16 а) существуют маршруты из источника v и в сток v с , например М 3 = (v и =V 1 , V 4 , V 2 , V 5 , v с =V 7). Продолжение выполнения алгоритма.

II итерация. ШАГ 2. В качестве единственного независимого маршрута примем М 3 = (v и =V 1 , V 4 , V 2 , V 5 , v с =V 7). Для него:

А (М 3)= min {d 14 , d 42 , d 25 , d 57 }= min {15, 10, 10, 15}= 10.

d 14 ¢= d 14 - 10 = 5, d 42 ¢= d 42 - 10 = 0, d 25 ¢= d 25 - 10 = 0, d 57 ¢= d 57 - 10 = 5.

ШАГ 3. А т := А т + А (М 3) = 40 + 10= 50.

ШАГ 4. Коррекция сети. Максимальный поток А (М 3)вычитаем из дуг маршрута М 13 . Результат дан на рис.1.16 б.

ШАГ 5. В корректированной сети не осталось маршрутов из источникав сток. А := А т := 50, завершение работы алгоритма.Ответ: максимальный поток в сети на рис.1.15 равен 50.

Еслив сети задано несколькоисточников, ее достраивают, вводя новый общий источник, который соединяют с исходными источниками дугами, имеющими неограниченную пропускную способность. Затем задачу решают по обычному алгоритму. Искомыми потоками через исходные источники будут потоки по вновь добавленным дугам, входящим в них из нового общего источника. Аналогично поступают при наличии в сети нескольких стоков.

Сетевое планирование

Любую задачу по проектированию либо построению достаточно сложного объекта (проект ) можно разбить на ряд более мелких составляющих шагов. От правильного выбора последовательности выполнения данных шагов зависят сроки выполнения всего проекта.

Весь комплекс действий по выполнению проекта представляют в виде совокупности событий и работ . Событиями называют отдельные этапы проекта. Работами называют процесс их выполнения. Весь комплекс событий и работ, необходимых для выполнения проекта, может быть представлен в виде двухполюсной сети Г = ({v и, v з }, V, X ), в которой:

а) все события обозначены множеством вершин V, среди них выделено исходное событие v и (начало работ) и завершающее событие v з (завершение выполнения всего проекта), внутренние вершины сети задают промежуточные события - этапы, которые необходимо выполнить в процессе реализации проекта,

б) все работы обозначены дугами, соединяющими между собой пары событий - вершин.

Графическое изображение данной сети называют сетевым графиком. Для обозначения последовательности действий в сетевой график вводят также фиктивные работы , которые не связаны с выполнением каких-либо действий. Соответствующие работы обозначают штриховыми дугами.

В качестве примера рассмотрим организацию некоторого производства. Проект требует выполнения следующих работ:

I) маркетинговые исследования, II) предпроектные исследования по оборудованию, III) организация сети сбыта, IV) проведение рекламной кампании, V) разработка технического задания на производственное оборудование, VI) разработка технической документации на производственные помещения и коммуникации, VII) закупка стандартного оборудования, VIII) проектирование и изготовление нестандартного оборудования, IX)строительство производственных помещений и монтаж коммуникаций, X) монтаж стандартного оборудования, XI) монтаж нестандартного оборудования, XII) пусконаладочные работы.

Данные работы обозначим в сетевом графике дугами с соответствующими номерами.

Событиями в данном проекте будут следующие:

1) начало работ (исходное событие), 2) завершение маркетинговых исследований, 3) завершение предпроектных исследований, 4) организация сети сбыта, 5) организация рекламной кампании, 6) подготовка технического задания на производственное оборудование, 7) завершение разработки технической документации на производственные помещения и коммуникации, 8) завершение закупки стандартного оборудования, 9) завершение проектирования и изготовления нестандартного оборудования, 10) завершение строительства производственных помещений и монтажа коммуникаций, 11) завершение установки оборудования и пуско-наладочных работ,

12) завершение проекта (завершающее событие).

Событиям сопоставляем вершины с соответствующими номерами. Сетевой график выполнения проекта дан на рис. 1.17:



Рис.1.17. Сетевой график выполнения проекта

Решить задачу нахождения максимального потока в транспортной сети с помощью алгоритма Форда-Фалкерсона, и построить разрез сети S.
Исходные данные:
Дана сеть S(X,U)
- исток сети; - сток сети, где ∈X; ∈X.
Значения пропускных способностей дуг заданы по направлению ориентации дуг: от индекса i к индексу j.

r = 39; r = 44; r = 33; r = 53; r = 10;
r = 18; r = 95; r = 16; r = 23; r = 61;
r = 81; r = 71; r = 25; r = 15; r = 20

1. Зададим на сети нулевой поток (на всех дугах величина потока равна 0). Нулевой поток - это начальный допустимый поток на сети. Значение потока на каждой дуге будем указывать за скобками пропускной способности дуги.). Значение потока, равное «0», не указываем.
2. Выбираем на сети (произвольно) путь, ведущий из вершины x0 в вершину x7:
X0-X1-X4-X6-X7
3. Находим и увеличиваем поток на эту величину. Ребро Х1-Х4 помечаем как рассмотренное.


4. Выбираем еще один путь, например: Х0-Х2-Х5-Х7, находим и увеличиваем поток на эту величину. Ребро Х0-Х2 помечаем как рассмотренное.


5. Выбираем еще один путь, например: Х0-Х3-Х2-Х5-Х7, находим и увеличиваем поток на эту величину. Ребро Х3-Х2 помечаем как рассмотренное.


6. Более путей от Х0 до Х7 нет, суммируем увеличения потока: 25+10+20=55.
Вывод: максимальный поток равен 55.

2) Построить разрез сети S.
Процедура «пометок вершин».
Начальное состояние: все вершины не имеют пометок.
Вершине Х0 приписывается пометка. Всем вершинам , для которых дуга не насыщена присваиваются пометки (красные круги)


Определяем дуги минимального разреза: это дуги, начала которых находятся в помеченных вершинах, а концы - в непомеченных вершинах.
Это дуги:
Таким образом, минимальный разрез данной сети
Вычисление величины максимального потока

Крайний случай: если матрица вся одного цвета - ответ 0.
Добавим фиктивные исток и сток. От истока ко всем белым вершинам проведем ребра, весом в B (цена перекраски в черный). От черных вершин ко стоку проведем ребра, весом в W (цена перекраски в белый). И между всеми соседними вершинами (будь они одного или разных цветов) - ставим ребро весом в G (серая линия). Величина максимального потока будет ответом на задачу.
Источник: Всеукраинская школьная олимпиада по информатике, 2007, День 1
  • Задача с ограничением на вершины. Пусть надо найти величину максимального потока и на вершины наложено ограничение, сколько они могут пропустить.
    Решение
    Все, что нам надо - это разделить каждую вершину на две, и между ними поставить ребро, весом в ограничение пропускной способности данной вершины
  • Минимальный разрез. Дан граф. Сколько вершин надо удалить, что бы не существовало пути из A в B?
    Решение
    В классической задаче о минимальном разрезе удалять нужно ребра. Не проблема! Разобьем вершины на 2, и поставим между ними ребро, весом в 1. Тогда ответ к задаче - нахождение минимального разреза в графе (что и есть максимальным потоком).
    Источник: Харьковская зимняя школа по программированию, 2009, День 3
  • Сочинитель стихов. Имеется детерминированный конечный автомат с одним начальным состоянием A и одним конечным B. Каждый переход задается тройкой чисел (i, j, k), переход из состояния i в состояние j по ребру k.
    После перехода по автомату из i в j по ребру k, стираются все переходы из i по ребру k, а также все переходы в j по ребру k. Требуется вывести количество путей из A в B по такому автомату.
    Решение
    Задача сводится к нахождению максимального количества путей, причем из одной вершины не выходят более одного ребра одного цвета. Сведем задачу к нахождения максимального потока. Для каждой вершин создадим k+1 вершину в перестроенной сети. Первая вершина будет входом, остальные вершины будут представлять цвета. Из вершины входа проведем по ребру пропускной способностью 1 в каждую из k вершин, соответствующих цвету. Из вершины соответствующих цвету i проведем все ребра цвета i во входы концов ребер. Найдя максимальный поток в такой сети, получим максимальное количество путей удовлетворяющих требуемому свойству.
  • Коллекционирование монет. Есть n коллекционеров и m видов монет. Для вступления в клуб, необходимо иметь не меньше одной монеты каждого типа. Вы (у Вас номер 1) можете меняться с коллекционерами имеющимися монетами. Любой коллекционер обменяет монету свою монету a на Вашу монету b , если у него больше одной монеты типа a и нету ни одной монеты типа b . Вы, в свою очередь, можете нарушать это правило. Нужно набрать как можно больше типов монет по известной ситуации у всех коллекционеров.
    Решение
    Построим сеть. Создадим для каждого типа монет по одной вершине. Эти вершины будут соответствовать Вашим монетам. Нужно собрать как можно больше уникальных монет, поэтому проведем ребро пропускной способности 1 в сток из каждой такой вершины. В вершины, соответствующие монетам, которые у Вас есть изначально, проведем ребро, пропускная способность которого равна количеству таких монет у Вас.
    Для каждого члена клуба (кроме 1, тоесть Вас) заведем по одной вершине. Эта вершина может принимать не более одной монеты, которой у него нет и отдавать
    не более k-1 монеты, которых у него k (k > 1). Естественно, член клуба отдает одну монету взамен одной полученной.
    Таким образом, в каждую такую вершину нужно провести ребро пропускной способности 1 из вершин соответствующих монетам, которых нет у этого члена клуба. А из этих вершин нужно провести ребра пропускной способностью k i - 1 в вершину i, соответствующую монетам, которых у члена клуба больше одной.
    Построенная сеть отражает процессы обмена в клубе. Максимальный поток в такой сети будет равен максимальному количеству монет, которые могуть быть собраны Вами.
    Источник: Харьковская зимняя школа по программированию, 2009, День 4
  • Циркуляция. Система охлаждения реактора представляет собой набор труб, соединяющих узлы. По трубам течет жидкость, причем для каждой трубы строго определено направление, в котором она должна по ней течь. Узлы системы охлаждения занумерованы от 1 до N. Система охлаждения должна быть спроектирована таким образом, чтобы для каждого узла за единицу времени количество жидкости, втекающей в узел, было равно количеству жидкости, вытекающей из узла. У каждой трубы имеется пропускная способность c ij . Кроме того, для обеспечения достаточного охлаждения требуется, чтобы по трубе протекало не менее l ij единиц жидкости за единицу времени. То есть для трубы, ведущей из i-го узла в j-ый должно выполняться l ij ≤ f ij ≤ c ij .
    Дано описание системы охлаждения. Нужно выяснить, каким образом можно пустить жидкость по трубам, чтобы выполнялись все указанные условия.
    Решение
    Это задача на нахождение циркуляции в сети с заданными нижними ограничениями на ребра. Если по ребру (u, v) должен проходить поток в отрезке , то в перестроенной сети будет три ребра (откуда, куда, вес): (u, v, r - l), (S, v, l), (u, T, l). S, T - дополнительно введенные сток и исток соответственно. Фактически мы пропускаем по ребру необходимый минимальный поток, после чего балансируем его так, чтобы получить циркуляцию.
  • При обмене информацией между абонентами вычислительной сети, при параллельных вычислениях на многомашинном комплексе, когда решение задачи распределено между несколькими процессорами, при использовании в вычислительной сети общей памяти, когда каждый процессор получает ограниченный доступ к общим модулям памяти, возникает задача передачи максимального объема информации в заданный отрезок времени.

    При работе транспортной системы, когда осуществляется обмен транспортными единицами между узлами сети возникает задача передачи максимального числа транспортных единиц в заданный отрезок времени.

    При передаче энергии в электрических сетях, жидкости в трубопроводных системах возникает задача распределения и передачи максимального объема энергии или вещества в заданный отрезок времени.

    Особенностью сети является наличие вершины-истока и вершины-стока, ориентация всех отрезков линий в графе и отсутствие петель и кратных дуг.

    Объем информации, энергии или вещества, передаваемый в сети от узла x i к узлу x j , называют потоком и обозначают j ij .

    Наибольший поток, который может пропустить дуга (x i , x j), называют пропускной способностью дуги и обозначают с ij .

    Очевидно, что 0£j ij £ с ij .

    В вершине-истоке х 0 величина потока есть сумма потоков по всем дугам, исходящим из вершины х 0 , т.е. j=å i j 0i + .

    В вершине-стоке х k величина потока есть сумма потоков по всем дугам, заходящим в вершину х k , т.е. j=å i j ik - .

    Для любой промежуточной вершины х i сумма исходящих потоков равна сумме заходящих потоков, т.е. å j j ij + =å k j ik - .

    На рис. 3.29 показана условная сеть, содержащая вершину-исток х 0 , вершину-сток х k и две промежуточные вершины х i и х j . На каждой дуге в круглых скобках приведены обозначения потока и пропускной способности соответствующей дуги. При этом поток, подводимый к сети равен j=(j 0i +j 0j), поток отводимый от сети равен j=(j ik +j jk), поток из вершины х i в вершину х j равен j ij . Для вершины х i имеем j 0i =(j ij +j ik), для вершину х j - j jk =(j 0j +j ij).



    Если множество вершин графа разбить на два непересекающихся подмножества, одно из которых содержит вершину-исток, а другое - вершину-сток, то множество дуг, соединяющих эти два множества, формируют разрез А i , пропускная способность которого равна сумме пропускных способностей дуг. Таких разрезов может быть несколько.

    В таблице приведены четыре разреза для сети на рис. 3.29

    Разрез пропускная способность дуги Сij пропускная способность
    С 0 i С 0 j С i j С i k С jk разреза С(A i)
    А 1 С 0i + С 0j
    А 2 С 0j +С ij +С ik
    А 3 С ik +С jk
    А 4 С 0i +С ij +С jk

    Например, для разреза А 1 имеем Х’={x 0 } и X\Х’={х i , х j , х k }, для А 2 - Х’={х 0 , х i } и X\Х’={х j , х k }, для А 3 - Х’={х 0 , х i , x j } и X\Х’={х k }, для А 4 - Х’={х 0 , х j } и X\Х’={x i , х k }.

    Очевидно, что величина максимального потока ограничена минимальной пропускной способностью разреза, т.е.

    j max =min{С(A i)}

    Итак, максимальный поток в сети с заданными пропускными способностями дуг можно находить, вычисляя пропускные способности разрезов и выбирая среди них - минимальную. Однако при таком решении остается неизвестным распределение потока по дугам.

    Для поиска распределения потока по дугам разработано несколько алгоритмов. Особое место среди них занимает алгоритм Форда-Фалкерсона, суть которого состоит в разметке вершин графа.

    Метка вершины графа указывает на возможность изменения потока через данную вершину и указывает источник этого изменения. На рис. 3.30 дан фрагмент сети, объясняющий суть алгоритма.

    Если по дуге (х s , х i) возможно увеличение потока (j si < c si), то вершину х i следует пометить +s , что указывает на источник увеличения потока.

    Если по дуге (х i , х j) возможно увеличение потока j ij < c ij , то вершину х j пометить +i . Это означает, что приращение потока Dj si пойдет по направлению дуги (х i , х j) от вершины х s .

    Если насыщена дуга (х s , х i), т.е. j si =c si , то метку +s нельзя ставить у вершины х i . Следовательно, если вершина x i не помечена, то у вершины x j нельзя ставить метку +i.

    Если по дуге (х t , х j) возможно увеличение потока, т.е. j tj < c tj , то вершину х j следует пометить +t , что указывает на источник увеличения потока.

    Если вершина х j не имеет пометки +i , то для увеличения потока в фрагменте сети, следует уменьшить поток в дуге (х i , х j) и направить его далее по другим дугам фрагмента на сток. Для указания этого у вершины x i ставят метку – j. Это означает что при общем приращении потока на участке (х i , х j) он должен быть уменьшен на величину Dj tj .

    Если насыщена дуга (х t , х j), т.е. j tj =c tj , то метку +t нельзя ставить у вершины х j . Следовательно, если вершина x j не помечена, то у вершины x i нельзя ставить метку -j.

    Если насыщены обе дуги (х s , х i) и (х t , х j), что означает невозможность приращения потока Dj si и Dj tj , то нельзя ставить метки у вершин x i и x j и продолжения разметки следующих вершин сети до вершины-стока.

    Так достигают максимального значения потока от вершин-истоков х s и х t по дугам к вершинам - стокам х i и х j .

    Алгоритм Форда-Фалкерсона:

    шаг 1 : присвоить всем вершинам графа индексы 0,1,2,...k; где 0-индекс вершины-истока графа, k -индекс вершины-стока графа;

    шаг 2 : присвоить начальной вершине метку “0”;

    шаг 3 : все непомеченные вершины х i , в которые идут ненасыщенные дуги из помеченной вершины х s , пометить индексом “+s”, что свидетельствует о возможности увеличения потока из вершины х s по дуге (х s , х i);

    шаг 4 : все непомеченные вершины х i , из которых идут дуги (насыщенные или ненасыщенные) в помеченную вершину х j , пометить индексом “-j”, что свидетельствует о возможности уменьшения потока в вершину х j по дуге (х i , х j);

    шаг 5 : если в результате этих операций окажется помеченной вершина-сток x k , то между начальной и конечной вершинами сети найдется маршрут, все вершины которого различны и с точностью до знака помечены индексами предыдущих вершин, формирующих переход, по которому можно увеличить поток, и перейти к шагу 6, иначе конец.

    шаг 6 : увеличить поток в маршруте, сформированном на шаге 5, на единицу и перейти к шагу 3.

    Признаком окончания работы алгоритма является невозможность пометки вершины-стока.

    Пример : На рис. 3.31 дан граф. Найти величину максимального потока и его распределение в сети.

    На каждой дуге (х i , х j) указаны величина потока и пропускная способность - (j ij , c ij).

    Все расчеты сведены в две таблицы таблица а)

    х i шаг итерации
    х 0
    х 1 +0 +0 +0 +0, -3 -3 - -
    х 2 +0;+3 +0;+3 +0 +0 +0 +0 -
    х 3 +0;+1 +0;+1 +0;+1 +0 +0 - -
    х k +1;+2;+3 +1;+2 +1;+2 +1;+2 +1,+2 +2 -

    таблица b)

    (х i , х j) С ij шаг итерации
    (х 0 , х 1)
    (х 0 , х 2)
    (х 0 , х 3)
    (х 1 , х 3)
    (х 1 , х k)
    (х 2 , х k)
    (х 3 , х 2)
    (х 3 , х k)

    В таблице а) на каждом шаге итерации для каждой вершины графа указаны возможные метки, а в таблице b) даны приращения потока по дугам (х i , х j). Полужирным шрифтом выделены насыщенные дуги графа

    В результате выполнения первого шага итерации возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , х 0); (х k , х 2 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 1 , х 0);

    (х k , х 3 , х 0); (х k , х 3 , х 1 , х 0)}. Пусть выбран n 0k =(х k , х 3 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((х 0 , х 3), (х 3 , х k)).

    На втором шаге возможны те же переходы. Пусть выбран переход n 0k =(х k , х 3 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m={(х 0 , х 3), (х 3 , х k)}. При этом дуга (х 3 , х k) оказывается насыщенной, т. е. j 3k =c 3k =2.

    На третьем шага возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , х 0); (х k , х 2 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 0); (х k , х 2 , х 3 , х 1 , х 0)}. Пусть выбран n 0k =(х k , х 2 , х 3 , х 1 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 1), (x 1 , x 3), (x 3 , x 2), (x 2 , x k)). При этом оказывается насыщенной дуга (х 3 , х 2), т. е. j 32 =c 32 =1.

    На четвертом шаге возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , х 0); (х k , х 2 , х 0)}. Пусть выбран n ok =(х k , х 1 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 1), (x 1 , x k)),. При этом оказывается насыщенной дуга (х 0 , х 1), т. е. j 01 =c 01 =2.

    На пятом шаге возможны переходы: n 0k ={(х k , х 1 , -x 3 , х 0); (х k , х 2 , х 0)}. Пусть выбран n ok =(х k , х 1 , -x 3 , х 0). Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 3), (x 3 , x 1), (x 1 , x k))),. При этом оказывается насыщенной дуга (х 0 , х 3), т. е. j 03 =c 03 =3.

    На шестом шаге возможен только один переход n 0k =(х k , х 2 , х 0), так как дуги (x 0 , x 1) и (x 0 , x 3) насыщены. Приращение потока на Dj=1 проходит по маршруту m=((x 0 , x 2), (x 2 , x k)),. При этом оказывается насыщенной дуга (х 0 , х 2), т. е. j 02 =c 02 =1.

    На седьмом шаге невозможны ни один переход от x o к x k , так как дуги (x 0 , x 1), (x 0 , x 3) и (х 0 , х 2) насыщены и невозможно поставить метки у вершин x 1 , x 2 , и x 3 .



    Поделиться