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下面的最小费用最大流算法采用的是“基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法”,其基本思路为:把各条弧上单位流量的费用看成某种长度,用Floyd求最短路的方法确定一条自V1至Vn的最短路;再将这条最短路作为可扩充路,用求解最大流问题的方法将其上的流量增至最大可能值;而这条最短路上的流量增加后,其上各条弧的单位流量的费用要重新确定,如此多次迭代,最终得到最小费用最大流。" Q$ [' ^( }4 {4 |
( g; w+ Y+ M) u; Nfunction [f,MinCost,MaxFlow]=MinimumCostFlow(a,c,V,s,t)
, U7 A, M) k: r5 G D- O6 q+ \, o j%% 基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法$ x, \$ ?- S6 O( A8 k ^
%% 输入参数列表
. V1 \2 S) U3 ^2 l( s% a 单位流量的费用矩阵
5 C9 D3 y5 \) [, A: Z4 V: ~3 x% c 链路容量矩阵! N+ j: ^- E* s3 u( \# K
% V 最大流的预设值,可为无穷大
, `2 Z9 |7 J( b% s 源节点
. T3 V$ S0 [- K3 Q' b0 h/ s- Z% t 目的节点, {( F. B9 ~# [8 W
%% 输出参数列表
6 b7 Z* z' t5 @$ T! J2 e1 f& `% f 链路流量矩阵% ^4 |" w% U P
% MinCost 最小费用
" U) C& d& t1 I0 ^/ J3 ~* t8 O; z6 x% MaxFlow 最大流量" V( N, G8 a0 E; h) u+ f! u
%% 第一步:初始化8 b) {) J5 g: v; R$ j$ J- R N3 N% U
N=size(a,1);%节点数目
( R" G9 F* x- _! ^f=zeros(N,N);%流量矩阵,初始时为零流
0 `$ E" l. H/ r$ S( ]. P" kMaxFlow=sum(f(s, );%最大流量,初始时也为零6 [7 M+ p/ n# `& n- w% V
flag=zeros(N,N);%真实的前向边应该被记住5 x- ` \( ], x( ?+ h9 `6 ^
for i=1:N
; h% a8 b. z* k5 f/ wfor j=1:N
) I \( [1 x8 L; mif i~=j&&c(i,j)~=0
; @# b- L0 s8 L) J& q" _0 V: W4 A6 cflag(i,j)=1;%前向边标记 x& W9 l+ {, B
flag(j,i)=-1;%反向边标记: Y+ h. D8 v8 L/ ~, t/ T
end9 T2 c* h( h, e+ D8 n# l+ N& W/ n
if a(i,j)==inf8 I7 {5 g* T/ K: o* F5 [6 x" V
a(i,j)=BV;
; G% o1 Y6 b3 O$ Y+ {4 H5 c4 ~w(i,j)=BV;%为提高程序的稳健性,以一个有限大数取代无穷大5 m# j4 p1 C9 M
end
, ~; h3 K" |: ?. ]6 aend
A! E% X/ r/ U* [8 P: Oend! J; G3 o- \' B% V; L
if L(end) RE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在
# j2 T- u2 d; d) s i* N9 Kelse
1 I4 w: W) C" mRE=0;
( F6 ~7 G: a1 q3 C) Lend: ^$ Q& J& n) ~8 s, M8 }
%% 第二步:迭代过程
- \& O j) q& C8 awhile RE==1&&MaxFlow<=V%停止条件为达到最大流的预设值或者没有从s到t的最短路
- B8 n0 q8 x( c6 ~2 n# \ h% j3 [%以下为更新网络结构: x/ ?( a( ]0 i3 }
MinCost1=sum(sum(f.*a));
1 b0 z; o, Q' S0 Q) j3 _5 k2 bMaxFlow1=sum(f(s, );
3 ?7 j- m0 s, Z4 Gf1=f;
$ O8 ^2 {7 \# F# t7 dTS=length(R)-1;%路径经过的跳数
# ^" g* W" _' e7 N+ @5 i/ v$ SLY=zeros(1,TS);%流量裕度! [+ _% f$ ^& ?6 T2 A! ]5 ]' L
for i=1:TS
5 D5 Z& o( x5 S' k) kLY(i)=c(R(i),R(i+1));
4 Q% `7 m0 s. R3 ?* yend, ~/ m! d9 o+ D2 v0 ]3 D
maxLY=min(LY);%流量裕度的最小值,也即最大能够增加的流量% w D4 g5 ]. |% q- j- Z
for i=1:TS5 N( N6 r, D/ X1 C
u=R(i);) ^2 S; x9 l8 _9 D5 t7 D
v=R(i+1);5 ~6 x# W3 m( [8 A- B; S6 B
if flag(u,v)==1&&maxLY f(u,v)=f(u,v)+maxLY;%记录流量值0 {( {7 A7 n1 x3 p$ S; |
w(u,v)=a(u,v);%更新权重值' W* |. T2 _6 l7 Y, L9 K
c(v,u)=c(v,u)+maxLY;%反向链路的流量裕度更新
: K Z0 c4 O# b3 i6 Y0 ~elseif flag(u,v)==1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为前向边且是饱和边时
& R3 K% w/ l- c* I- L5 A4 [* sw(u,v)=BV;%更新权重值
& k2 j% \7 b* b, Z4 C7 B9 gc(u,v)=c(u,v)-maxLY;%更新流量裕度值: s, q5 U, A: R9 m
w(v,u)=-a(u,v);%反向链路权重更新( j! y5 b( }- X' ]* J9 P7 E5 w' l
elseif flag(u,v)==-1&&maxLY w(v,u)=a(v,u);7 `& V2 o% E% F- H* _/ A0 ^/ _
c(v,u)=c(v,u)+maxLY;
' ]2 E; Q3 }9 C* C3 ?w(u,v)=-a(v,u);
; m+ e; K' k) s! {" J3 D+ felseif flag(u,v)==-1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为反向边且是饱和边时4 ]6 w6 c0 a- ?0 z: Z! G; Y
w(v,u)=a(v,u);
0 l& `! X; |' Ac(u,v)=c(u,v)-maxLY;
) e# N0 G4 N' e4 Uw(u,v)=BV;
* k1 ~8 J% H4 w( w0 \ x! j0 R' uelse
6 u* ]7 C1 _1 E; Eend$ h, R7 j9 I5 T& E* I4 k
end6 Q- f! l3 [# Y( Y. D
MaxFlow2=sum(f(s, );
5 c6 D: G. [; dMinCost2=sum(sum(f.*a));6 D( }+ O# l" S8 J" |/ [
if MaxFlow2<=V
! [0 t; {5 S6 A; ]( AMaxFlow=MaxFlow2;
! c$ x) J; f# j- F# y* [* WMinCost=MinCost2;+ D$ d% p/ G1 t: d! Y) r$ a5 v
[L,R]=FLOYD(w,s,t);
. F8 ]; L! f* g% ?+ Z! ~5 J. a9 q% belse8 H- q3 v8 r7 c; H
f=f1+prop*(f-f1);5 E) p- c3 j2 Q& k
MaxFlow=V;& E# q: u9 c" s$ g
MinCost=MinCost1+prop*(MinCost2-MinCost1);* Q) D1 |9 X. e! z
return
& }5 t! j2 @) f) r- iend
; N( T* a' O5 W3 Z* i/ Lif L(end) RE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在 y6 A9 v" S6 K4 _ |. P" K" q
else
/ u4 b) C# Q# m) u4 {! a/ \! xRE=0;
8 }4 P* L7 A/ Y6 a' B' t G# w5 mend& e; i+ f* }8 s4 }" O5 a
end
# |* _! r% X( i" G5 g& \9 m+ efunction [L,R]=FLOYD(w,s,t)! m( v6 R2 ^3 F( n
n=size(w,1);
* S) C0 q/ B3 a+ j5 y7 YD=w;- C9 W" X: Q8 E5 p+ L3 p2 w- H
path=zeros(n,n);
. i, [$ H0 }3 \3 n. b4 a* M2 G%以下是标准floyd算法
! P, H: V- A/ G: `- r7 h; p: P- S5 o+ lfor i=1:n
' e7 F: F/ I- Yfor j=1:n+ T M; @7 _* D6 I+ P
if D(i,j)~=inf. H9 q$ Y% w' J0 R& ~% O7 e1 p0 U
path(i,j)=j;4 d* |6 I$ j. L8 B# J% T
end
9 O5 q4 y( A4 w; f% R* [end
, c( h+ F) t! W+ A. tend Z' q- i& h$ Z% S0 W
for k=1:n6 K# _* A. p( R. H4 G" x# U! e
for i=1:n$ H1 ?4 ~3 s9 A8 f9 q$ a! O
for j=1:n
2 K- T6 s$ |! o; b$ \if D(i,k)+D(k,j) D(i,j)=D(i,k)+D(k,j); V! {9 Y) K; F; [- H/ r& v6 L0 @
path(i,j)=path(i,k);
0 S8 ~8 p2 i8 S# R+ }end' b7 T! F) g8 X+ V
end
/ u: P) S* d2 U* B" Mend& d3 O. k, J* G2 D! d2 |' V/ m
end- @6 S* {- D: x, E' X8 D1 L& s6 u
L=zeros(0,0);
' B* Z8 z2 H; C9 x cR=s;+ z+ M5 c" `1 _) w0 C, |
while 17 v2 H( x5 |" \
if s==t/ w/ r% K. K+ p( P8 {; N- i6 t
L=fliplr(L);- A) o. X1 y6 ^ c( D
L=[0,L];
: M% P$ O: c, I l ]3 T! a( Sreturn
8 w$ W9 ?5 G9 V6 ] L& a t. ~end0 v& T! o( u& {
L=[L,D(s,t)];
2 _ ~8 a% k$ c) S+ MR=[R,path(s,t)];# G. N k9 c- _5 R- W1 j2 U( D
s=path(s,t);* S C( O6 l8 A' g% U5 e: A7 j
end |
zan
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