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20 第四章 图论方法建模
第四章 图论方法建模
图论是离散数学的重要分支,是研究离散问题的重要手段,已经建立起来了一些重
要的理论和算法,虽然这些理论还不系统、不完备,但是能解决许多的实际问题。不系
统就没有太强的连贯性,这就使得学习起来较为方便,可以随意挑选适宜的内容去学
习。
如果将要解决的实际问题归结为图论中的某些概念或某些算法,就可以利用图论中
已有的理论,这样就可以较快的解决问题。
在国内外的大学生数学建模竞赛中,利用图论知识去建立数学模型的机会还是很多
的。限于时间与篇幅,我们在本章先学习一些图论知识,愿意深入学习的可以参阅有关
的资料。然后学习一个较为完整的数学建模例子。
§4.1 有关的图论知识——图、算法与矩阵
一.图的定义
例1.城市之间的运输通路问题
A 城与 B 城间有通路,为2公里,B 城与 C 城间有通路,为1公里,C 城与 D 城间
有通路,为5公里,D 城与 F 城间有通路,为3公里,F 城与 A 城间有通路,为7公
里,B 城与 F 城间有通路,为6公里。问 A 城到 D 城的最短路程为多少?
用这么长的一段话来表述,听起来太累,想起来也不清楚。若换一种方式,用下面
的图4.1 来描述该问题,看起来就清楚多了。
B
C
A
F D
图4.1
由此我们引进图的定义。
G { (V ),G (E ),G } ψ 为一个图,其中 叫做顶点集合,E(G)
定义1:称 G V (G) ≠φ
第四章 图论方法建模 21
叫做边集合, ,而ψ 是关联函数,使G的每条边对应于G的无序顶
V( G) E( G) I φ G
点对。若 ,而 ,使得 e u v
e E G∈( )u, v V( G) ∈ ψe ( )uv ,则称 与 、 相关联。顶点
G
u v e u v
和 称为 的端点,此时也称 和 相邻。
一个图常常简记为 G= (V,E )或 G (V,E ),这是因为边集 E 中的任一 元素总
是和某二顶点相连接的,所以 V 、E 确定了,就可以了。
上述例子的图即为:G(V,E),其中V={A,B,C,D,F },E= {e ,e ,e ,e ,e ,e },
1 2 3 4 5 6
e =AB, e =BC, e =CD, e =DF, e =FA, e =BF 。
1 2 3 4 5 6
说明:①这里用图表述城市间的运输通路问题很清楚,说明对这类问题,用图来表述是
恰当的,“图”是一个强有力的表述工具。
②数学里有“图论”这门学科,一个问题用图表达后,可用图论的知识、算法等来解决
此问题。关于图论方面的知识可参阅有关的书籍、资料。
③若A为一集合,其元素个数记为:|A|。如上例中的顶点集合和边集的元素个数分
别为:|V|=5,|E|=6。
例2.哥尼斯堡(königsberg )
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