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历年全国数学建模题

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发表于 2005-9-6 16:08 |只看该作者 |倒序浏览
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2 ~! K. Z- B. ^; w, p3 F 历年全国数学建模题
zan
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白辉        

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求解最小生成树的方法虽然很多,但是利用LINGO建立相应的整数规划模型是一种新的尝试。这对于处理非标准的MST问题非常方便。我们主要参考了文[7]。

: i/ z3 f0 B' h

在图论中,称无圈的连通图为树。在一个连通图G中,称包含图G全部顶点的树为图G的生成树。生成树上各边的权之和称为该生成树的权。连通图G的权最小的生成树称为图G的最小生成树。

/ ^5 f! s; N$ ?0 l

许多实际问题都可以归结为最小生成树。例如,如何修筑一些公路把若干个城镇连接起来;如何架设通讯网络将若干个地区连接起来;如何修筑水渠将水源和若干块待灌溉的土地连接起来等等。为了说明问题,以下面的问题作为范例。

" w. l- l& D/ p: _' l3 V1 u

范例:假设某电话公司计划在六个村庄架设电话线,各村庄之间的距离如图所示。试求出使电话线总长度最小的架线方案。

2 Q5 n! O( u! i

6 E$ `4 c! d- ?

7 F! e" e, D& I0 o" X% r: e2 d5 t9 N! }# X9 ]( `7 l9 p E+ y3 }# ] E; T: q
+ h: d8 a- F7 T& D! Z0 A* q% }
& T3 k4 b% j: ~; D9 B/ M9 Q# `, S- a2 \5 b' c% n3 q& d0 n: b5 }/ u& e% D. W6 D' m! m' L8 N% c/ U: J
5 E. ?8 ~ e/ Z; {5 W: }, D" x

V1

5 R. s! M/ d" s Z" b

6 x; K; y% J3 V( r5 c " K8 D Q7 m$ B- R8 E# Z$ ~1 c$ J/ X$ w9 B N$ @+ ]# _3 J7 p. ?$ I8 x2 V4 m
( {( @, X. q$ m$ z- W, t
& F. |9 K* d: H. y$ _5 X$ J# g% G: n' W+ y% e" V- z, Y+ {) N0 {- ]5 G' S3 B5 I. o( w- W6 H8 R% g1 s
# W& b/ E; W+ F& B; y

V2

- a& v- O9 n: [7 G

, ]1 \5 m8 }. z5 i3 D8 a0 Z1 l3 R- P7 o L' F7 r6 |! ^8 w8 {5 n/ O8 _4 v- v. i" r* ?) T: u5 E2 @" C
0 q2 l2 t; A2 |6 t
5 ^( V) q" B$ V6 R! W5 Y: v# L0 ^* Z+ Y: H9 P, w3 D( F* C$ E* p: W& X! d: R2 h" p
1 t4 ]/ _! n: ?2 w, X1 k

V3

! Q6 e# v3 ~7 g2 k1 f0 t7 ]5 @" p

; P% H+ ?) e2 c% T: J0 S+ @& U% H: S; f& q B' |0 g$ E i+ z* K& s( y2 S* l+ b. E. Z6 i' B
! a: G6 c/ ~. \" E4 S3 X( Y
; A5 N: V0 w; `8 M& T' _4 E ( X+ @. W3 C4 x. J& m. g$ n! l) W1 F7 f" N, J9 p+ W1 l0 _* X. o* |( b7 O8 i
6 m$ @7 `$ ^5 o1 O* c

V4

. H q9 A% E' [: q( H0 L

$ [" x' _* l* @# c* ~( F% E' r. g- R! |+ O; a' ~) o C& b6 J4 ~+ k& \ R( `( T0 d+ _; u4 [0 U. i2 T1 r
0 @# Y- F- O! V* }
( @( j/ O1 N% m & Q' ~1 k! B: b( |: C+ J! t4 L: O. ]' F) {+ z, F% j: s/ q9 j
4 _. |! {, u* B( {; k

V5

+ e, R- q) R( p& T& r7 i8 ^& P8 j

) s O/ l5 y" k0 k3 `" h' ^% A1 h) z( \9 G- S( i6 P2 A# W2 U( ~7 ^8 v( o/ m, ~& v3 }/ r! m( Y
: U6 a+ v; N5 j/ b. r
; W& b- i& M9 j" D4 _9 S& R9 b2 {+ \3 F$ |9 L; n( U Z1 x/ n# i/ ^1 k: T# b) b4 r+ H$ I: g1 i1 p
# I( I, @# T6 o

V6

3 Z' a) L- V* Y( W3 m

/ G# O9 N9 P) r+ \( S: f1 U2 Y) O7 o" z0 I& Y, `8 X2 r+ G( U$ T: }, O5 e6 E) Z1 p0 u/ b' K4 f) l$ F% W
7 z: X# u& A+ Y3 G8 ~9 I% N. d
3 l: o6 h8 N4 d+ T# q + u+ F1 d5 Y" M3 {6 t, y8 }! Y' a. { h) C+ W* }! V8 l5 M2 X: m7 q) S d
! Q7 {, M6 r' b6 }1 g8 c% R

1

5 K' d6 `% O% x) Z( y/ ]1 p" T- x1 F

0 n) E$ F7 P' y: i0 u- x, D/ o) L; @/ D. c$ u+ e6 ^' f$ b8 ^: `5 B! }9 L& E4 d6 `; f5 T
. F% A( j, f* }7 `
$ d6 B0 v2 p2 m6 [: ~ # W, o& K8 d' _% p: ?$ c( j9 R) B+ s, s- ]& Q0 z3 T- V/ Y( g4 \# I* d* Q d }
6 e+ Y- z- k+ I. C9 M; i3 P# @

1

+ [7 x, c6 U3 V

1 x! V3 c# v- \) T& q 4 K) Z# X' N4 s9 `7 R J; }9 y- t# W' U6 O8 z F. ^& `/ E
' p% i7 \, P+ s E
: b% h0 s6 p- v- K + l. Q* k; w- j i5 Q; z6 R( y: }" r! j# x" R6 k$ ~6 k! h9 y2 L5 K
/ [) n" p* |7 I) |0 O0 Y. E: F

2

2 e2 t! s5 v3 O& F P5 K3 _) p

3 \+ c* x/ _: q% H$ A, ]& i x8 X" {, u0 [& O: L& Z9 S" g" B6 q. S* t: ]; E/ y7 `, R: ~( @& [6 A3 v4 u: V1 q' D
. J& @, r2 }; c( r
" R0 F( v) c. S+ J' l: a i2 O! @7 I. a- I9 e/ H' [. W9 X( H: e- h E6 l! h Y3 g* Y2 n0 b8 g) I6 A2 w
/ F% \3 J, p G$ R* m7 N/ X

2

/ [) n& G9 Q5 K ?$ L0 N. A

3 p; I+ p, u) M" h ; }* |# u$ `+ j& C @ z9 c3 }: r5 Z0 [$ V! L( C1 Q0 ?, T
; T/ f/ Z. k5 V- O6 w3 v
, c0 z* T1 Y n1 b/ ]. A% f0 g0 \ l& h4 Q. H+ M9 H# V# h6 y; @$ R: u6 p/ \1 J- f5 ^8 y' p4 ^( }/ n C' W/ p
- c/ @8 u4 x& K8 H

2

, n _1 A3 K, f

1 o$ P) R' w5 Z+ Y6 ^2 m) f, f4 x1 t6 R# Q2 }+ ?0 k) T @" f+ a6 T* q" r2 D: I2 V4 j0 v: `6 s& X
( A, | O1 W1 k7 Z0 \- M
0 U1 r3 [6 D" P) Y& ~+ u1 @, p, Q1 m* Z. t3 ^% R0 _0 T' M) Q3 q2 z( U3 m- Q% ~# u
8 U( e& x5 ]0 c* S& z# X9 }% t

3

- Z* b) a0 y5 V) u. p# U

. S/ o& N. _7 ]" w, V; ` d7 o/ m& x8 \. y9 r" f5 T4 j. u* y: M i% {3 y8 K0 e1 A
( f( Z* h- `) A( f" C: l
+ r! u9 Z L) J$ t6 H: ~- S$ @5 \: A 5 I$ a/ X1 b' j5 V/ l* ?+ n3 e) b- \* T; F5 E: s7 {. M& V6 j5 c6 ?, s
! g) [0 B: @. O7 K

3

6 E1 \; _5 i1 ^3 A2 O

7 g2 Z, Y. ~- I0 O% n 4 g. k% E! L4 s" Y W) W5 S2 q! t* l: K) I( N! F, P5 }( M
) ?9 } B) z6 @. w9 G/ Y
2 o# v3 v( z0 Q$ c b, s, r+ j& w: V3 Z* m$ M4 }% n( i. e, k. U" ~6 h! x( B E, B: o" N; V3 q. [
7 X) B6 j/ g6 m4 a. c( m

3

' [* T6 ? F) B m' O% J

% Y" n3 D3 s8 W0 l8 c# S" S + f4 T9 y' v) W0 M# i* j y8 L! A% X5 ?! C. h% F6 D# {, N/ e8 E# ^0 j' k" H$ j
7 y, q) u2 [( z/ H% |7 ?! O
7 f4 o4 m z$ Y! } 8 Q- \) I9 U! ?* ]4 O8 L- R+ ~9 j0 B0 s$ t( J5 ?0 g) q$ j( ~2 v7 C$ c' A! t4 k
6 Q3 X2 t2 ]5 f6 q3 m; {/ M

4

. |7 N% G+ h5 g

% A5 \* C4 ^& m# j* i8 V/ K% p9 z y9 E) B8 l \9 d) X3 R7 l: _6 p1 N# F+ K# j4 ^
! I/ U! s1 U9 E, [0 D
h+ N8 N3 }) F. d: T4 q ( e( `5 c- f$ \- n# X' d1 ]( I& E: T7 T5 }7 P: _4 I2 c0 ~
0 R7 f$ Q& X$ e% B9 B( ~! z

5

0 @4 k( l4 ^" Z' f

val>val>val>val>val>val>val>val>val>val>val>val>为了便于计算机求解,特作如下规定:(1)节点V1表示树根;(2)当两个节点之间没有线路时,规定两个节点之间的距离为M(较大的值)。

* s# J) }+ G0 j8 u2 q

MST的整数规划模型如下:

" w# Y( Y- @3 @- E- P0 J2 U+ ]% q% \1 A

9 W* t/ }3 B' `7 |# I4 O+ w. Y

$ z2 r" A0 |( R; ]0 s p

@( M3 \6 R) x; \2 C6 Z5 M

* o1 J$ M. F. J9 L- _8 c" ~' p4 b

8 k6 ]5 j# P, H/ N' H$ |3 o. }0 y8 I

4 f0 f% W& x# O1 o8 W" H. K

例7.7 分配问题(指派问题,Assignment Problem)

0 J- J) T+ P' c$ ` Y. F

这是个给n个人分配n项工作以获得某个最高总效果的问题。第i个人完成第j项工作需要平均时间 。要求给每个人分配一项工作,并要求分配完这些工作,以使完成全部任务的总时间为最小。该问题可表示如下:

9 h4 I/ C! B N2 t

, Q- ^7 i2 ?5 T7 ^* R

显然,此问题可看作是运输问题的特殊情况。可将此问题看作具有n个源和n个汇的问题,每个源有1单位的可获量,而每个汇有1单位的需要量。从表面看,这问题要求用整数规划以保证 能取0或1。然而,幸运的是,此问题是运输问题的特例,因此即使不限制 取0或1,最优解也将取0或1。如果把婚姻看作分配问题,丹茨证明,整数性质证明一夫一妻会带来最美满幸福的生活!显然,分配问题可以作为线性规划问题来求解,尽管模型可能很大。例如,给100人分配100项工作将使所得的模型具有10000个变量。这时,如采用专门算法效果会更好。时间复杂度为 的匈牙利算法便是好选择,这是由Kuhu(1955)提出的。

& |3 \. S- ~! B; n

model:

# Q$ U6 L6 h# p4 e

!7个工人,7个工作的分配问题;

8 t0 Z- O' {" H7 y2 B$ A/ P

sets:

' C1 }7 z$ M5 Q& u) N' R$ C4 q" K

workers/w1..w7/;

% t, r; w( s& U- Y# j: o' }

jobs/j1..j7/;

K4 K Y" H/ ^; a, |2 B1 v

links(workers,jobs): cost,volume;

5 f: s$ C+ ?0 `

endsets

# h; w+ i1 y* U7 F: T2 ^3 a# S

!目标函数;

* {; u- t5 d0 P2 S0 E, H

min=@sum(links: cost*volume);

5 H# G& E: U( ?. H. G6 r

!每个工人只能有一份工作;

- w* Q8 g+ Q3 S1 M( J" p

@for(workers(I):

! e. r* @$ T/ w8 F: o8 M

@sum(jobs(J): volume(I,J))=1;

+ d+ G- M9 u5 x+ c

);

$ q- M- V) s$ t

!每份工作只能有一个工人;

/ Q! g; @) Y2 C; L' p: V+ z

@for(jobs(J):

5 B i1 N- U/ o+ i: A

@sum(workers(I): volume(I,J))=1;

' U: ]6 P+ V4 J; F

);

8 b6 e* b1 t: ]! M) d

data:

2 [6 ?2 B# S- k' ? `8 }$ O4 B

cost= 6 2 6 7 4 2 5

; C; q- H( s* G" C/ J% D' T

4 9 5 3 8 5 8

# q* J1 ^) B7 S, s9 _$ j" _4 y

5 2 1 9 7 4 3

) g5 j0 `$ W w7 o( i

7 6 7 3 9 2 7

0 V6 l+ F: z( T

2 3 9 5 7 2 6

8 u$ P0 y6 q3 R% X' z

5 5 2 2 8 11 4

: c P/ y4 q' a9 F6 j

9 2 3 12 4 5 10;

/ q: R2 h7 b5 N1 ?

enddata

- f7 C+ G( s& g

end

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大家好啊,我是晏雄锋,多多指教哈
G的权最小的生成树称为图G的最小生成树。; {5 b0 _: J1 v( g( ~. o! {+ i* n: ^; ^

% d; p9 p( P" i6 n8 E
! V! f  p8 G7 y9 V- k- p1 D/ R5 I! s6 L( W$ j
许多实际问题都可以归结为最小生成树。例如,如何修筑一些公路把若干个城镇连接起来;如何架设通讯网络将若干个地区连接起来;如何修筑水渠将水源和若干块待灌溉的土地连接起来等等。为了说明问题,以下面的问题作为范例。2 {0 B* W0 }+ \+ a, K  D$ x' \

" e, E7 n& b0 V+ u
0 G& S. R# I% ]6 Y7 t' F2 v9 A5 p7 {% I+ G
范例:假设某电话公司计划在六
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