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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
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    本帖最后由 2336426014 于 2018-7-18 10:31 编辑 3 v4 V8 G$ \$ b4 W0 s' B6 P
    ! \" r8 C/ R" j" }
           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。
    6 R( g% A& g$ P# v      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)。
    , K# |9 c  T; d7 x8 o/ e      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。+ f6 t* O+ C2 }6 ]0 X# W+ n
       
    . A0 ^* U4 [% @  M( j8 m7 s( }     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。
    0 t+ b5 r! g9 w6 Z% a- E" 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。5 P0 [; ]+ e( c2 U+ _8 }
         举个简单例子:8 o! i' ~9 r9 E6 Y# G
           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。
    ( f2 k- b: s( U3 c; T8 F1 A+ Y- d(矩阵发现进不来这个位置,所以放附件图片了)
    9 x0 a1 f; r2 [1 I4 Z6 ?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。
    , E" L* }" K6 U$ d5 I: k) [! @      pb(i)=0表示该点未标号,pb(i)=1表示已经标号
    ; I) x. J2 A9 v/ Y    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。
    & U2 _0 [" e. H1 k( D求解程序如下:
    : \" t! ?! K5 r" H9 b4 n- Y* [' {% P! v      
    8 F; Z, v% I0 S) G/ R6 bclc,clear a=zeros(6);
    5 M+ r1 @6 b$ Ca(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;
    & |. O) z: f1 e, b6 j  xa=a+a';
    7 F# o! B- T- o7 U( J1 ma(find(a==0))=inf;% ?2 G6 @9 Y. v7 g
    pb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1,length(a));) h. [  k8 S- b: ]1 T
    d(1:length(a))=inf;d(1)=0;temp=1;+ n1 B- f* A5 g& C6 ?
    while sum(pb)<length(a)   / s) W6 a" }. z& {' s
             tb=find(pb==0);   
    8 a8 w( @5 r; ^8 L         d(tb)=min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb));     f  x9 y% @6 B- W# r7 Y0 S
              tmpb=find(d(tb)==min(d(tb)));   : _5 q0 l( t0 x* i2 r" j: g# b0 {: h
             temp=tb(tmpb(1));   0 E3 ^) A" k! u) G
              pb(temp)=1;   
    - n  ^& t+ E' F          index1=[index1,temp];    temp2=find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1));    index2(temp)=index1(temp2(1));0 a! P2 g& [& v  g! w2 N
    end7 L+ \& u8 i, y
    6 Y9 x9 B8 T3 U7 Z0 E1 X# o
    + {8 @$ A& `5 _& E7 _
    更多图论内容比如迪克斯屈拉算法,Floyd算法之类的。见附件3 k) L# f( D$ g3 x
        1 [2 O# _' ^/ g% x' b! c& t
    # P2 S9 w. b2 s4 @; U

    4 h  U! f8 g  C0 S0 e- t
    4 e) g0 E" \0 q5 T

    3}[)@JX4~F~N_{ZBNPB]7%F.png (23.72 KB, 下载次数: 158)

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