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[建模教程] 新手进阶建模(7)图示法图论

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    发表于 2018-7-18 10:31 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 2336426014 于 2018-7-18 10:31 编辑 % C6 n) N0 y0 e6 T1 _! e
    : Z. m5 N5 G6 f* K, N
           关于图示法,百度给出的定义是:图示法是用曲线或图形表示数据之间的关系,从图形中能直观地反映出数据变化的趋势,如递增性或递减性,是否具有周期性变化规律等。在图上作进一步处理可以获得更多信息,如 最大值、最小值,做出切线,求出曲线下包围的面积等。但是图形的缺点为不能进行数学分析。工程测试中,多采用直角坐标系绘制测量数据的图形,也可采用对数坐标系、极坐标系等坐标系来描述。在直角坐标系中描绘曲线时,应该使曲线通过尽可能多的数据,曲线以外的数据则尽可能靠近曲线,并且曲线两侧数据点数目要大致相等,最后得到一条平滑曲线。& M0 W$ r, d: z3 S- r; X
          我自己的定义是:图示法就是用方块加箭头来表示元素之间的关系(具体啥关系在箭头上加文字表达就好)。
    / F" g- ~* F( n# F0 |3 j      建模中用图的好处有很多,我自己经验感觉的话,主要就是方便评卷人阅读,能一目了然我们思路(前提是图作的好看和整齐),不会因为论文看着没意思毙掉。另一个就是方便后面的论文排版。可以提前准备好论文各个部分内容的版式。
    + Z. J9 Q/ u! p8 ^- I& k    9 }6 U. M" ?8 D  }9 m+ \
         图论与图示法我感觉有点同根的意思,基本的思想都是表示两个事物的特定的联系,只不过图论后来发展成了一门单独的学科。
    4 E( H& `+ Q9 q& k6 B      建模中遇到指派问题(通俗讲就是其群人如何从一堆鞋子中找到适合自己的鞋子)时候,图论就会被排上用场,需要建模者对矩阵运算和集合知识有一定的基础(会matlab运算矩阵也可以)。其优点是通过矩阵的变换,找到我们想要的最佳指派方案(找鞋子步骤)或者步骤。相比于编程序让计算机挨个试,这种办法计算更快。
    8 R" U; a$ y4 L; ?4 y     举个简单例子:& `; C5 j3 K& j7 ]
           某公司在六个城市(c1,c2...c6)中有都分公司,从c(i) 到 c(j) 的直接航程票价记在下面的矩阵 ,(i排j列表示从ci到cj的价格),请帮助该公司设计一张城市 1 c 到其它任意城市的最便宜路线。
    ) g3 Q7 I. ^: ^9 s$ u5 u(矩阵发现进不来这个位置,所以放附件图片了)2 R1 H+ ]% E# W" u! M
    用上面矩阵存放各边权,行向量 pb、 1 index 、 2 index 、 d 分别用来存放P 标号信息、标号顶点顺序、标号顶点索引、最短通路的值。: n+ _0 D1 g* e3 S
          pb(i)=0表示该点未标号,pb(i)=1表示已经标号& h7 |% O9 c  Y; q1 A
        index(i) 存放始点到第i 点最短通路中第i 顶点前一顶点的序号;  d(i) 存放由始点到第i 点最短通路的值。0 W" S+ R- t& J9 W! i
    求解程序如下:
    0 w0 K  z; a5 G$ l1 @) E8 S( U      ; J* z+ y5 d9 X( H/ `* U* D+ J5 Z" t
    clc,clear a=zeros(6);1 p  W# [) T' Y0 s* D, B5 Z5 M6 g/ ]
    a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10;a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25; a(3,4)=10;a(3,5)=20; a(4,5)=10;a(4,6)=25; a(5,6)=55;1 V% V& \# V# M: F
    a=a+a';
    - E# ^/ z9 Q) @( p- ia(find(a==0))=inf;
    2 n% C# |: A5 X! }4 kpb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1,length(a));
    , z4 x  m& I8 f& wd(1:length(a))=inf;d(1)=0;temp=1;/ W5 n4 ?# O' q
    while sum(pb)<length(a)   
      F! w0 p: c4 g2 J/ j         tb=find(pb==0);   
    4 e9 H% }' f8 ^8 w         d(tb)=min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb));   
    6 R" [0 p5 @" }' N& V: t          tmpb=find(d(tb)==min(d(tb)));   * j3 m! F! M. A5 M
             temp=tb(tmpb(1));   * a) |3 Z7 g; B1 `% p% u8 O5 q
              pb(temp)=1;   
    ) V/ U. o$ i; Q# p/ Y          index1=[index1,temp];    temp2=find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1));    index2(temp)=index1(temp2(1));' c5 |) z" G4 `0 I
    end5 s- \) b2 X7 ], F1 b& |

    - h9 x2 H; [2 j+ t* m
    % f7 d, e( G$ O8 q4 v9 y* B更多图论内容比如迪克斯屈拉算法,Floyd算法之类的。见附件
    * m, x0 f2 h% x' o; H   
    * u' R# }# M( k2 k. p& f9 i( Z* [# ~2 M$ S

    5 }/ H* Q8 b( C( o9 O) G( p+ |& U# }
    ) v; [% r: n" ]/ a% _. ~

    3}[)@JX4~F~N_{ZBNPB]7%F.png (23.72 KB, 下载次数: 130)

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