容量有上下界的最大流问题（matlab）
容量有上下界的最大流问题是一种流网络问题，其中边的流量不仅受到上界限制，还受到下界限制。简单来说，流网络中的每条边都有一个下限（流量必须达到这个值）和一个上限（流量不能超过这个值）。### 问题描述
给定一个有向图 \( G = (V, E) \)，其中每条边 \( (u, v) \) 具有以下属性：
- 下界 \( l_{uv} \)：对应于从节点 \( u \) 到节点 \( v \) 的边的最小流量。
- 上界 \( u_{uv} \)：对应于从节点 \( u \) 到节点 \( v \) 的边的最大流量。
在这种情况下，我们的目标是从源点 \( s \) 发往汇点 \( t \) 的流量，使得满足所有边的流量约束，并尽量最大化流量。
### 建模与解决方案
1. **构造网络图**：
- 对图的每条边 \( (u, v) \) 设定下界和上界，即 \( l_{uv} \) 和 \( u_{uv} \)。
2. **转化问题**：
- 为了解决这个问题，我们通常引入“残余网络”（Residual Network）的概念。我们将原有边的流量需求转化为可以处理的形式。
- 创建新的边 \( (u, v) \) 用来表示上下界的转化：
- 新边从源节点 \( s \) 到每个节点 \( u \) 添加一条边 \( (s, u) \)，流量为 \( l_{su} \)。
- 从 \( u \) 到 \( v \) 处理方式为：
- \( (u, v) \) 的边的容量为 \( u_{uv} - l_{uv} \)。
- 需要在最大流计算的基础上加上流量的下界。
3. **使用最大流算法**：
- 应用有效的算法，如 **Ford-Fulkerson 方法** 或 **Dinic 算法** 来找到增加的流。
- 处理每条边，根据下界和上界的流量限制进行调整。
### 具体算法步骤
1. **初始设置**：
- 为每条边设定初始流量为下界 \( l_{uv} \)。
- 计算初始总流量。
2. **计算残余图**：
- 对于每条边 \( (u, v) \)，调整上限和下限来建立残余图。
3. **执行最大流算法**：
- 在残余网络中，找出增广路径并进行流量的增减，直到无法增广为止。
4. **终止条件**：
- 如果所有的边都满足下限和上限，输出最大流值。
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