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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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7 K: C9 c! d, s" G 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]。

6 y0 n& k! G; n

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。

3 X& N( @" x2 F; ~0 [' X, Q! m

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. F+ ]. ^) V

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。

\+ L6 p9 l/ a a5 F6 z# ?9 V

7 I- i& }2 |4 G5 H9 k8 b9 {% U' X- ]

6 G& e6 ^# g* @& L7 s8 d0 F% L( v1 D+ X# {- k4 U3 E, p. D$ ]& T z2 V$ O8 {
' o1 i/ }' b- Z
- h+ c/ l6 t7 |7 l8 R $ \+ s6 c, `; _; Q$ t0 a; x8 {% w* n6 k$ z) n* V& y3 @- p: M- n2 [: j
0 U$ z2 i @# W, Z* P+ m% V: o9 E

V1

) r: \' K* h6 _# M7 u8 j T7 w

7 h( J/ {) Q) W% E " S. V2 o4 c) c0 N S7 @" _: g A% W7 D* ]1 f9 ?5 O- q! S" Q2 t/ i6 G
0 P; M4 M3 V& @% O( p
. e9 M* G% _3 d8 m. e9 t1 a, g 8 z6 w8 x5 z5 J. ]; v9 H! o9 i, _( h3 K, z D8 h2 ?/ Z' i! F4 Z2 a0 k; _* l4 K5 R/ |) A0 \
7 h. X$ d1 T, o; j |7 w6 {( X3 l

V2

- g8 a0 h) I# ~3 `1 D" p/ c

$ ?8 O& J6 n3 u1 K3 b$ E E" s, v2 D5 s4 G8 g+ `5 a. f% V2 k7 R* R! z9 d" }% ]4 B, a3 x9 e3 h- j& w
! M3 c, q4 X1 r5 k1 y& Z
5 f+ |& M' L8 x* O7 m" [ / p8 c1 U3 r7 X3 \) w8 \+ t) i, P: }+ y" C/ ~" ?' F9 _. l8 }( Q7 ^) L) S8 c
8 ^7 D8 q: C5 p

V3

6 z; _* o7 v( H3 T5 G& c5 h4 Z

; f) l4 V- m6 s) j" f8 t( S/ D. g7 k _- O) c7 [. u1 m3 V5 O( R1 t8 S; `1 U& M' b# r0 q# e! z+ ^
% A0 i+ k5 h7 g. e$ ^
$ i4 B3 `" |2 q5 C" q5 e! j ' c# k1 L4 }) o$ K/ A1 a6 |- L& W8 ~. l4 u/ X# }' R( v$ B6 U2 v5 g. y* t; ~' P* m
: \$ N, m% D: g0 f! Y

V4

* t# ?( G& g: O) X7 ~+ U

0 h' Q2 m6 s# k( S1 I( u8 u# o) U) m0 H0 N6 F' k( w4 `6 Z; B& a) x1 u2 h( a: U. p0 O+ w( a( r, U7 L% n* e6 s
1 X1 X6 }6 C: ~
2 w( w8 D2 \8 c, ]6 f4 t0 g C; i F* s1 V6 ^" A+ V0 P! N1 ]8 S5 b' O# O6 {; l- b) t: A% g0 h. |+ a
& |9 i& X$ M) _9 I" j, s) v2 l" P

V5

' s# G8 M/ E; Z5 U

7 B+ Z- r6 [$ G- D* M: H+ G- _1 f. d" H* {5 T/ n# e& e! t) D/ F9 Q; z) f. r: v# V+ |' B( r" l: J# G, M: m
% E* j+ S5 g7 B# z% y
" H+ u9 ^/ w# u, c3 o/ a" d7 E# T7 u1 T$ Z: ]2 x, y; p" f4 M/ M* g! }5 @8 a. j7 H: `9 U3 x8 p x
, F$ ]* E# q" W4 p' }" N+ |0 m

V6

- R! ?% j6 a& d2 \" m; D

" S5 V6 `0 Y' N1 b) H% a& b 9 d* r& P" A: L1 N3 z8 C9 f" Q1 R9 n( o$ q) q1 w; g% y3 x
# r- v* D4 p- Z8 w7 C5 o
) _; E- ?4 Q, N; o" Y7 z - g7 s) {; ^% ]- x9 X( I! A0 a% A3 Q5 _ J! Z$ J6 i8 ^/ l# I, Y; c
8 z- e7 v* Q9 S, X" I

1

5 D7 N6 J; R; r6 n0 k, c/ W

& F& R/ D' ?; [9 a' e9 [ ) T. L* y# M' Q% y; N* ^# l; Y. G3 K, V5 Q) v8 n7 }) W, J" | k+ B
3 G8 t& [& q+ m8 m! h* f$ x
% Y$ X/ G+ F7 _7 X; ~6 v. V! ~ ; ?) c; h4 T! [$ h" X0 b# j- a7 u3 F3 ]0 c- x9 L( ^3 w5 Y" A1 V, X4 C
4 ~ Y3 a4 W0 p* r; Q

1

1 d4 e& ^+ ~9 I7 \; y

0 o8 C5 o( Q) D3 ? g# k4 T& G- v$ z5 {0 S Y- ~3 `( @& b+ F. E2 Q2 @3 h$ B% H+ I$ K' M. {% N! @) n% `5 o* h9 A
4 @6 T! ]; z' n" K. S
' [; F$ Y. w2 ]. h$ ^" c- }: I( [0 t: ^' Z4 h8 O! e; O! T( x* f7 V- P- L; m/ D) {5 o; C; Y* V: g
) a2 u1 U+ c; L) x# o

2

( v/ h4 J% e8 Z. n

) @ K% e* u& C9 t ) `1 B4 T1 o) l. o$ A/ G% K0 l6 [2 G" a4 }' B4 G* Q9 {* e# G) M+ W4 e% r" C
6 I9 ?# O. A1 _8 V# Y
; V1 C' k) r% l $ t3 f `4 H7 K2 i8 G7 |8 Y8 g+ `: Y- e. k" q5 c$ Y7 D7 y* l: X( ] s) J$ e. x% ?! s
7 m8 O5 J7 h; \8 s: V5 _' i$ X

2

; ^" n& Y2 Y9 O# Z# ?; {

) ]* v5 H/ \8 q0 i8 p" a z* I% i4 F1 H7 x+ F( T$ M. E6 P ^( [; p8 L, L ]# o9 L& N6 v/ }
p& q4 M# y8 D, S5 _
# N5 \7 Q, j0 Q# H3 d! B0 x; H* w& b# _/ A! p: y8 }4 `+ H/ ?1 N7 S% r; P. j9 K2 F6 J9 B1 u$ |
0 s8 C) a; j$ p5 F. m$ m" z

2

7 M' X. V2 ?8 k. [

5 U8 k6 F/ u# F: A2 T' t" x. r/ p- m7 r& y8 c# m2 C2 R, w! w* Q+ n9 O4 p7 ~5 p; Y5 x9 r( w9 Q: O
8 v- l6 R2 K- {3 M% d
( c, b! }3 R, K" Y0 M& u8 m" j/ M {2 U# L% g+ a" g L5 t2 E6 Q' f) r% T# `; [6 ]+ q. Y1 S; d6 D, i, o# R
, O! ~* x$ c, [ I+ |* ~

3

, u6 K6 J" ^: X8 h

5 ^5 f8 O! E I9 B8 t 7 }% S, N: i) X& U% V2 K3 D& }9 c! g5 V4 f! g- X& N! s4 ^; q/ s0 ^1 ]5 y' M3 c, |9 {2 P# ? T7 p
: W$ Y+ u0 M3 Z
. }, p! p* |& r @9 s3 i- }# l) D5 V3 I- u: ~+ d: \4 v9 R. B' ^# e7 q2 ?2 n1 c! w! h; H" o1 w) X" f
, z9 ~# x6 H; G( T

3

( U# q; n. `: W5 E8 Q

+ b% Z/ a# Y+ m2 I2 n- A7 B n X8 \; }) C' |2 f( v$ I1 n' G w2 v% ~ \0 @. T. @# J; E
7 o p) L: }) [1 w4 Z5 p5 k$ u
" @5 G6 I6 M5 K1 Y/ l$ z% l" Y- B A2 L* Y. J! Q; p. G. @" |0 ]- ^) J% U/ X' o1 @9 v- }' b, [
! ]1 t5 Q+ N% W6 _3 y8 e; f/ l

3

u$ f) g2 f% Z

$ p% d, g7 p' x: q v4 c; {& C1 }2 g- `; t4 X! y( C) E. W0 v8 L4 k3 _8 N' @0 f1 w# E" ]9 k
! S: B9 i g0 U0 ~
& U3 v6 o7 O- m; K* F; c8 Z * c( f* V0 ^6 w3 E9 i4 @/ i+ t3 W4 J) D- C3 v! M* \0 {0 A: I5 Z* R
- L) i1 p/ i. ~

4

4 o; L7 [% s! S4 m

3 k. b+ U! [, Q1 q, k; |) d & p% r, A: X) D3 A9 T$ u$ C6 g& F- Z4 ~( q; |4 H R. u6 l9 ? t" E- n1 f
. B# h4 [3 d( k+ E
" J2 D8 V/ L+ p ( ?0 U: ]) S+ E* h6 C, b4 q) ^ E5 [. ?+ _( ^9 G/ D& j9 A8 h) _; ]: k6 j
+ V, o( `& a( \ Q

5

, D2 x: y" K) x: ?6 Q

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)。

' m; A8 @* Z- Y0 ]3 r8 f" i

MST的整数规划模型如下:

# {5 U. E2 a& x& Y

$ t# y Q6 f5 v( u. V$ l

) o% a& w; f0 D6 j

( x4 P! R+ y2 y1 ^" H

1 a- N. a7 g+ ?/ q

4 f8 ?6 p8 O! f- g- v

6 X! X5 C* U6 N# X: L( [

例7.7 分配问题(指派问题,Assignment Problem)

* O; y- e/ f& p3 r# q: d2 g6 y

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:

5 C. I# T7 j5 j% Y

+ ~% o! {+ N. |: v* O$ k6 F

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。

! N# e3 s& k0 s

model:

1 f3 R# O/ U0 w7 E( x

!7个工人,7个工作的分配问题;

. D' n0 C6 e4 t b0 u- D

sets:

5 k( u% c; u; H1 B) M

workers/w1..w7/;

7 d3 i( B8 E/ y2 z

jobs/j1..j7/;

( i" ^! m3 J! j0 Q+ |( h" f

links(workers,jobs): cost,volume;

, ^6 Q. t' t% Q8 F$ W( Z4 ~

endsets

0 D* T; V j" p

!目标函数;

' R9 e( w" [9 ^2 H: _& `

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

! N" t1 Z$ X' a# r

!每个工人只能有一份工作;

5 Y2 ]6 b+ R2 J4 ]6 ]$ f8 T

@for(workers(I):

! V" c0 e4 z9 I% `7 a: A% x

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

y+ w3 y- S1 V2 c1 @6 [7 n, _

);

7 Z! H2 B" \. @. F' j- g

!每份工作只能有一个工人;

6 p- O$ w9 j* q" n

@for(jobs(J):

7 P" p7 A( c& D8 d5 @5 L% w8 }

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

$ o% g" `" _+ i

);

6 F" b4 z1 s3 R1 S$ D4 m' m

data:

( j. `6 F& }7 o2 K( r) z

cost= 6 2 6 7 4 2 5

6 \ W, }' V2 A

4 9 5 3 8 5 8

8 G. p W$ T U3 ^8 A

5 2 1 9 7 4 3

9 b6 ~) `) o. U/ V; g _6 h

7 6 7 3 9 2 7

% }. n( b' z! I( F0 D( s4 ?

2 3 9 5 7 2 6

( }4 P; Q! v% N. B) x: `

5 5 2 2 8 11 4

: u/ i9 T5 n) m$ [/ {

9 2 3 12 4 5 10;

, |9 W5 ?9 L7 S9 O8 g% ^

enddata

2 p$ G' Q; c) P+ g$ L

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。. B! }7 }9 H; M& i% B# L/ N  ]

4 Y  ~% _) [: L1 `6 |! f) K4 V
/ ^* u( V) j0 E
; \" a% ?" a7 n' o' ^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。7 s+ c" M" t' B( D% R% n) M

+ r' g7 {0 _6 L* a' v
& N( S% G9 ?& V9 B
6 y8 I/ O9 h% Q6 D" N( N+ h" n  y范例:假设某电话公司计划在六
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