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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 # \, V  o+ _7 U9 t! m  D9 G
    # k  P& @, S# i  ^5 H$ R
           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。7 v7 f5 X. E4 q0 Y, n
          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)。8 r  ~/ O+ G5 n6 k: \, M
          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。
    * g  {! V* [1 u( D" ^   
    6 K7 R, h+ {  O4 n6 U  [4 W2 l* {     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。% M2 T5 W; D/ k) a5 X
          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。
    ; c2 o9 D6 M" H/ B1 y     举个简单例子:1 x7 \9 _/ F) a( G. w# h4 k5 e
           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。8 b( \* e5 C3 U, r+ l. ?- L' i
    (矩阵发现进不来这个位置,所以放附件图片了)/ q; }' e6 Z4 M6 c/ q
    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。
    ) D: K& k. N+ k  h( R      pb(i)=0表示该点未标号,pb(i)=1表示已经标号
    : J4 y4 @2 f: b: T- Q0 d, I; P    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。
    . v: V* F6 V6 {4 A2 F/ ?: T1 S& v求解程序如下:
    - s4 \+ o0 H+ w' _. D+ h0 ^4 n8 O      
    1 j) C$ t! a% P8 \# Yclc,clear a=zeros(6);0 T1 e; h, t# T, R" ]% x2 w$ L* [, e
    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;3 {. j0 e& A) v' O; m% U$ f
    a=a+a';2 q! A7 m) O" _2 i  B/ N
    a(find(a==0))=inf;/ C) I3 O& t. m$ G' i
    pb(1:length(a))=0;pb(1)=1;index1=1;index2=ones(1,length(a));4 A  f) _+ C+ d9 ^
    d(1:length(a))=inf;d(1)=0;temp=1;
    0 `6 l, e3 g2 Kwhile sum(pb)<length(a)   
    9 C# U9 L5 h. P- _% N) y         tb=find(pb==0);   9 _! V' j% \; w$ P2 |
             d(tb)=min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb));   7 T; j8 |% z  z3 [  c
              tmpb=find(d(tb)==min(d(tb)));   & d# U/ Z: i8 c! j" P' v
             temp=tb(tmpb(1));   
    6 D! T) k' f* O/ c  t4 E. Y          pb(temp)=1;   ) ^1 J" I$ \2 s' K/ {
              index1=[index1,temp];    temp2=find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1));    index2(temp)=index1(temp2(1));
    ' a" Z3 ~" x# l9 _6 Cend
    4 x) Q6 P9 I8 v/ b8 W* ]) o2 F+ F% _% }( ]

    1 Z- K( @. U4 j# `更多图论内容比如迪克斯屈拉算法,Floyd算法之类的。见附件
    6 ?. b- L( x$ w- _; R    0 Y) K8 y* b4 k

    : n3 }9 E, J% c9 j7 }% o5 ]) d0 @( o2 T
    6 q" Z; H/ K" O9 J# E) {$ q& @# x

    3}[)@JX4~F~N_{ZBNPB]7%F.png (23.72 KB, 下载次数: 120)

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