МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРАТЧАЙШЕГО ПУТИ МЕЖДУ ВЕРШИНАМИ ГРАФА
Анализ алгоритмов, применяемых в настоящее время для поиска кратчайших путей между вершинами графа, позволил выявить алгоритмы Уоршолла, Дейкстры, Форда [1]. Все алгоритмы хаpaктеризуются разными вычислительными затратами и позволяют решать поставленную задачу, но наиболее эффективным считается алгоритм Дейкстры, предложенный в 1959 году.
Перед началом выполнения алгоритма все вершины и дуги не отмечены. Каждой вершине в ходе выполнения алгоритма присваивается число d(xi), равное длине кратчайшего пути из xi в xj, включающего только отмеченные вершины.
Выполняется присвоение начальных значений, для чего необходимо обозначить d(xi) пометку исходной вершины и считать, что d(xi) = 0. Отметить постоянной пометкой исходную вершину xi и положить y = xi, где y - последняя из отмеченных вершин. Остальные вершины имеют временные пометки и считать, что для xj ≠ y d(xj) = ∞. Алгоритм итерационный. Каждая итерация состоит из ряда шагов. Алгоритм Дейкстры рассмотрен на примере взвешенного графа (рис. 1,a). Матрица весов дуг приведена на рис. 1,b. Требуется найти кратчайший путь от вершины x1 до вершины x6.
Рис. 1. Пример поиска кратчайшего пути: a - граф; б - матрица весов дуг
Выполняется присвоение начальных значений: d(x1) = 0; xi ≠ x1 d(xi) = ∞.
Для каждой итерации, в соответствующую строку таблицы заносится отмеченная вершина и текущие значения d(xi). Для 1-й итерации будем иметь:
y = x1. Г(x1) = {x2, x3, x4}.
Для всех вершин, входящих в Г(x1), пометки которых временные, необходимо пересчитать d(xi) в виде:
d(x2) = min [d(x2), d(x1) + t(x1, x2)] = min [∞, 0 + 4] = 4.
Аналогично для d(x3), d(x4). Массив временных пометок будет иметь вид: {d(x2), d(x3), d(x4)} = 4, 3, 7}.
Поскольку величина d(x3) = 3 является минимальной, то вершина x3 отмечается x3*. Также отмечается и дуга (x1, x3)*. Наименьшее из значений d(xi) среди неотмеченных вершин в таблице выделено полужирным шрифтом.
Текущее дерево кратчайших путей состоит из дуги (x1, x3)* (рис. 2,а).
Таким образом, выполнив еще 4 итерации, получим окончательно построенное дерево кратчайших путей, которое состоит из дуг (x1, x3)*, (x1, x2)*, (x3, x5)*, (x2, x4)* и (x5, x6)* (рис. 2,д).
а б в г д
Рис. 2. Текущие деревья кратчайшего пути ─ a, б, в, г и окончательно построенное дерево кратчайших путей ─ д
Вычисления по алгоритму Дейкстры
|
Итерация |
Отмеченная вершина |
Расстояние до вершины |
|||||
|
d(x1) |
d(x2) |
d(x3) |
d(x4) |
d(x5) |
d(x6) |
||
|
Начало |
x1 |
0 |
∞ |
∞ |
∞ |
∞ |
∞ |
|
1 |
x1* |
0 |
4 |
3 |
7 |
∞ |
∞ |
|
2 |
x3* |
0 |
4 |
3* |
7 |
6 |
∞ |
|
3 |
x2* |
0 |
4* |
3* |
7 |
6 |
∞ |
|
4 |
x5* |
0 |
4* |
3* |
7 |
6* |
8 |
|
5 |
x4* |
0 |
4* |
3* |
7* |
6* |
8 |
Кратчайший путь, соединяющий вершину x1 с вершиной x6, состоит из дуг (x1, x2), (x2, x5) и (x5, x6) имеет длину 4 + 2 + 2 = 8. Это не единственный кратчайший путь между вершинами x1 и x6. Путь, состоящий из дуг (x1, x3), (x3, x5) и (x5, x6) имеет длину 3 + 3 + 2 = 8 и также является кратчайшим путем между вершинами x1 и x6.
Существуют алгоритмы более эффективные, чем процеДypa многократного повторения алгоритма Дейкстры. Эти алгоритмы принадлежат Флойду и Данцигу. В обоих алгоритмах для длин дуг допускаются отрицательные значения, однако не допускается наличие контуров отрицательной длины.
Как видно из описания алгоритмов поиска кратчайших путей, в основном они состоят из операций двух типов: операции сложения и операции сравнения по минимуму. При анализе вычислительной сложности любого из этих алгоритмов обычно предполагается, что для выполнения обеих операций требуется одинаковое время.
Список литературы
1. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах. - М.: Мир, 1981. - 324 с.
2. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. - СПб: Питер, 2000. - 304 с.
3. Хаггарти Р. Дискретная математика для программистов. - М.: Техносфера, 2005. - 400 с.
Статья в формате PDF
178 KB...
01 07 2026 1:50:38
Статья в формате PDF
116 KB...
30 06 2026 1:47:30
Рассмотрены некоторые проблемы идентификации моделей распределения данных, при использовании современного математического аппарата для решения этой задачи. Показано, что использование методов нелинейной оптимизации для идентификации моделей приводит к улучшению результатов идентификации, но одновременно, изменяет формальную постановку задачи. Выделено три группы проблем, связанных с выбором критериев согласия, их критических значений и проверкой адекватности получаемых моделей. Проанализированы возможные подходы к решению этих проблем.
...
28 06 2026 21:13:35
Статья в формате PDF
441 KB...
27 06 2026 21:54:39
Статья в формате PDF
98 KB...
26 06 2026 0:21:59
В настоящей работе рассматриваются сложные иерархические системы «хищник -жертва - продуцент». В основу исследования таких систем положены достаточно хорошо известные экспериментальные данные, собранные компанией «Гудзонов залив» за более чем столетний период. На нижнем уровне сложной иерархической системы исследуется влияние солнечного потока на скорость роста продуцентов (деревьев, кустарников и т.д.). Показана возможность стохастических колебаний в многоуровневой системе. Подтверждена ранее высказанная гипотеза о возможности колебаний в системе «жертва -продуцент». Математическая модель описывает широкий спектр процессов и явлений, которые хаpaктерны для сложных экологических систем.
...
25 06 2026 3:46:43
Статья в формате PDF
633 KB...
24 06 2026 10:22:20
Статья в формате PDF
120 KB...
22 06 2026 20:51:39
Статья в формате PDF
104 KB...
21 06 2026 12:33:39
Статья в формате PDF
2874 KB...
20 06 2026 21:12:11
Статья в формате PDF
116 KB...
19 06 2026 13:27:19
Статья в формате PDF
115 KB...
18 06 2026 17:11:26
Статья в формате PDF
102 KB...
16 06 2026 7:41:48
Статья в формате PDF
106 KB...
15 06 2026 3:48:59
Статья в формате PDF 122 KB...
14 06 2026 10:55:51
Статья в формате PDF
319 KB...
13 06 2026 4:58:15
Статья в формате PDF
111 KB...
11 06 2026 1:43:38
Статья в формате PDF
115 KB...
10 06 2026 16:41:47
Статья в формате PDF
118 KB...
09 06 2026 9:39:54
Статья в формате PDF
138 KB...
07 06 2026 20:59:53
Статья в формате PDF
290 KB...
06 06 2026 9:59:29
Статья в формате PDF
120 KB...
04 06 2026 4:24:20
Статья в формате PDF
125 KB...
03 06 2026 6:36:26
Статья в формате PDF
119 KB...
02 06 2026 13:13:20
Статья в формате PDF
125 KB...
01 06 2026 22:55:46
Статья в формате PDF
118 KB...
31 05 2026 12:36:43
Статья в формате PDF
118 KB...
30 05 2026 8:18:11
Статья в формате PDF
265 KB...
29 05 2026 6:40:35
Статья в формате PDF
103 KB...
28 05 2026 16:41:32
Предложена нестационарная математическая модель рассеяния примеси в трехслойной атмосфере (приземный, пограничный слои, слой свободной атмосферы). Приведены результаты исследования этой модели аналитическими методами в случае рассеяния легкой, сохраняющейся примеси при постоянной скорости ветра.
...
27 05 2026 17:44:28
Статья в формате PDF
104 KB...
26 05 2026 4:18:35
Статья в формате PDF
124 KB...
24 05 2026 1:19:36
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
