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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 ; K1 T) ?, ~) \! N. z3 T# z7 W

    ' z+ x, s. A& x. }4 x       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。
    9 M/ e! D( F8 P4 d8 N% J0 k4 u      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)。
    " p5 a) K5 a! \& b! n      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。
    9 a9 D% L- n, p4 h    6 X# _4 m  ?9 A% v0 t
         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。
      ~8 j* C7 ], o2 J2 ]) L      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。
    , t, D6 [- D) t5 |( D) k8 Q9 L     举个简单例子:( a, W* e! E# p. H
           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。6 M3 y& ^5 `4 J9 Z8 ]0 a% B- r3 [0 T
    (矩阵发现进不来这个位置,所以放附件图片了)/ R& ]5 A7 q, X' F
    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- r* @4 t7 d( ~( {+ u
          pb(i)=0表示该点未标号,pb(i)=1表示已经标号; F+ {" Y! _8 A2 `' B
        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。# k' D( L/ _2 q* g; W
    求解程序如下:
    9 R! ]; x' w9 M' n% W! M4 a# R      
    : R) I2 G2 x" J/ W5 Rclc,clear a=zeros(6);# b) }/ b& j. z( o0 p! W
    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;
    5 u# e. d0 X; x0 q% i( ba=a+a';
    / @; o. u* J+ [a(find(a==0))=inf;4 i' W. j) d7 Q1 U; _, f5 b
    pb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1,length(a));
    2 N+ O, m! Y7 C# T! X  C& ]d(1:length(a))=inf;d(1)=0;temp=1;
    : ^: a! U5 }( ^5 c8 b' E! Zwhile sum(pb)<length(a)   # c* E6 R6 X( T- L5 b
             tb=find(pb==0);   
    7 o. k2 ~% k# _: ]3 z$ B/ w" n& [         d(tb)=min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb));   
    ' u: N+ F* `7 w8 x( V0 S. E$ {1 R          tmpb=find(d(tb)==min(d(tb)));   2 G; H2 o8 u) |  Z
             temp=tb(tmpb(1));   ! h" i/ N3 e% m1 D0 {
              pb(temp)=1;   
    , f0 P. {+ v& s$ ^          index1=[index1,temp];    temp2=find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1));    index2(temp)=index1(temp2(1));
    * s  a- _( x* S& w9 U* z2 Hend: U! i0 C' c" C0 i2 x

    4 `$ K8 l. R- B0 R  |0 V5 T6 {  K3 P# J2 c/ {, W, a; Y) D
    更多图论内容比如迪克斯屈拉算法,Floyd算法之类的。见附件
    4 E# L; N5 L! w: f5 a& g* u9 L   
    4 S/ L$ ^; K4 X" Y- s( J" V' Q
    ( t' D# O4 C, A6 E" G9 t! v, d3 @8 K( N

    4 {4 U; W0 l$ O% V! `3 P' Q9 |

    3}[)@JX4~F~N_{ZBNPB]7%F.png (23.72 KB, 下载次数: 147)

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