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最小费用最大流算法通用Matlab程序
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最小费用最大流算法通用Matlab程序
离线
greensim
UID :63869
注册:
2010-07-25
登录:
2011-09-15
发帖:
10
等级:
仿真新人
0楼
发表于: 2011-08-27 11:59:33
最小费用最大流算法通用Matlab程序
/\uopa
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。
本源码由GreenSim团队原创,转载请注明,有意购买源码或代写相关程序,请与GreenSim团队联系,QQ:761222791)
@9n|5.i
function [f,MinCost,MaxFlow]=MinimumCostFlow(a,c,V,s,t)
4b;*:C4?
%% MinimumCostFlow.m
>3B{sn}
% 最小费用最大流算法通用Matlab函数
s]0 J'UN
%% 基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法
+>;Ux1'@
% GreenSim团队原创作品,转载请注明
:4Nv6X61
% Email:greensim@163.com
U#K4)(C
%% 输入参数列表
}7b{ZbDI
% a 单位流量的费用矩阵
3!/J!X3L
% c 链路容量矩阵
oYA"8ei =
% V 最大流的预设值,可为无穷大
89GW!
% s 源节点
`w`N5 !
% t 目的节点
0*tnJB
%% 输出参数列表
(VI(Nv:o@
% f 链路流量矩阵
K@xMPB8in
% MinCost 最小费用
9&Un|cr
% MaxFlow 最大流量
x=L"qC9f/
%% 第一步:初始化
rw3tU0j
N=size(a,1);%节点数目
do.>Y}d
f=zeros(N,N);%流量矩阵,初始时为零流
+HRtuRv0T
MaxFlow=sum(f(s,:));%最大流量,初始时也为零
z;2& d<h
flag=zeros(N,N);%真实的前向边应该被记住
?I?~BWu
for i=1:N
l;A '^
for j=1:N
dTCLE t.
if i~=j&&c(i,j)~=0
t?)]xS)
flag(i,j)=1;%前向边标记
#3LZX!
flag(j,i)=-1;%反向边标记
P]y{3y:XxM
end
?E V^H-rr
if a(i,j)==inf
ZsXw]Wa
a(i,j)=BV;
QRKP;aYt
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
"DGap*=J
end
E'D16Rhp
end
&8Vh3QLEx
end
eN </H.bm]
if L(end)<BV
ht L1aQ.
RE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在
59SL mj
else
N%Y!{k5T7
RE=0;
!\d~9H%`B
end
,30lu a
%% 第二步:迭代过程
fQU_:[ Uz
while 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
yHC[8l8%
%以下为更新网络结构
,X:3w3nr^
MinCost1=sum(sum(f.*a));
wme#8/eUk
MaxFlow1=sum(f(s,:));
l<4P">M!.
f1=f;
~xc/Dsb$
TS=length(R)-1;%路径经过的跳数
R[m{"2|,Lc
LY=zeros(1,TS);%流量裕度
w6h83m 3
for i=1:TS
,xrA2
LY(i)=c(R(i),R(i+1));
Opg_-Bf
end
.bP8Z=
maxLY=min(LY);%流量裕度的最小值,也即最大能够增加的流量
K;rgLj0m
for i=1:TS
I ~YV&12
u=R(i);
zh=0zJ
v=R(i+1);
@6+_0^
if flag(u,v)==1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为前向边且是非饱和边时
/U!B2%vq_
f(u,v)=f(u,v)+maxLY;%记录流量值
N#RC;
w(u,v)=a(u,v);%更新权重值
7BwR ].
c(v,u)=c(v,u)+maxLY;%反向链路的流量裕度更新
OgQ8yKfDB
elseif flag(u,v)==1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为前向边且是饱和边时
i%<NKE;v7m
w(u,v)=BV;%更新权重值
0QPY+6
c(u,v)=c(u,v)-maxLY;%更新流量裕度值
`+vQ5l$;L
w(v,u)=-a(u,v);%反向链路权重更新
-bdWG]w"
elseif flag(u,v)==-1&&maxLY<c(u,v)%当这条边为反向边且是非饱和边时
m;rr7{7X
w(v,u)=a(v,u);
&nVekE:!
c(v,u)=c(v,u)+maxLY;
Qnt}:M+
w(u,v)=-a(v,u);
ntPj9#lf
elseif flag(u,v)==-1&&maxLY==c(u,v)%当这条边为反向边且是饱和边时
C{nk,j L
w(v,u)=a(v,u);
/=AFle2(
c(u,v)=c(u,v)-maxLY;
3)o>sp)Ji$
w(u,v)=BV;
[.xc`CF
else
NT5##XOB
end
na9YlJ\
end
\<xo`2b
MaxFlow2=sum(f(s,:));
qa@;S,lp
MinCost2=sum(sum(f.*a));
2_3os P\Z
if MaxFlow2<=V
+_*NY~
MaxFlow=MaxFlow2;
q27q/q8
MinCost=MinCost2;
"x$L2>9
[L,R]=FLOYD(w,s,t);
=L1%gQJJ&
else
)!E:
f=f1+prop*(f-f1);
L;vglS=l;
MaxFlow=V;
cmU0=js.
MinCost=MinCost1+prop*(MinCost2-MinCost1);
BQ[R)o
return
qc)+T_m
end
tl* v(ZW
if L(end)<BV
h`O$L_Z
RE=1;%如果路径长度小于大数,说明路径存在
'-n Iy$>
else
F !OD*]
RE=0;
`^on`"\{u
end
:6)!#q'g
end
\nuzl
function [L,R]=FLOYD(w,s,t)
3_boEYl0
n=size(w,1);
hJ[keaO
D=w;
}1V+8'D
path=zeros(n,n);
6(htpT%J
%以下是标准floyd算法
NJd4( P
for i=1:n
3*j1v:x`
for j=1:n
TC'SDDX
if D(i,j)~=inf
m1]/8{EC7
path(i,j)=j;
62.Cq!~
end
9 ;uw3vI%
end
BdU .;_K
end
Ez-AQ'
for k=1:n
/u90)x
for i=1:n
(vi^ t{k
for j=1:n
W=+AU!%
if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)
zPHx\z"
&n ..
i,Z-UA|f=T
.=G3wox3
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