Главная Бухгалтерия в кармане Учет расходов Экономия на кадровиках Налог на прибыль Как увеличить активы Основные средства
Главная ->  Гамильтоновы циклы 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 [ 16 ] 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141

©

©

ю

©

©

®

ш

©

®

Рис. 3.4.

меньшее возможное число военных баз и места для их размещения, чтобы был обеспечен контроль всей территории.

Если мы представим каждый район вершиной графа и ребрами соединим только те пары вершин, которые соответствуют соседним районам, то получится граф, показанный на рис. 3.3(6). Тогда задача сводится к определению наименьшего доминирующего множества в этом графе. Число р [G] является наименьшим числом баз, покрывающих всю территорию. Для графа, приведенного на рис. 3.3(6), р [G] = 4 и базы следует размещать в квадратах, номера которых принадлежат множеству {3, 5, 12, 14} или множеству {2, 9, 15, 8}.

Аналогично, для территории, показанной на рис. 3.4, число доминирования соответствующего графа равно 12 и базы следует размещать в районах 2, 6, И, 15, 21, 24, 26, 29, 35, 39, 44, 48. Только три заштрихованных квадрата защищены одновременно тремя базами.

Связь между понятиями минимального доминирующего множества и базой графа почти очевидна, так же как между минимальным доминирующим множеством и р-центром (см. гл. 5). Эти взаимосвязи обсуждались в разд. 5 гл. 2, а в гл. 5 алгоритм нахождения наименьшего доминирующего множества используется в качестве основного шага более общего алгоритма построения р-центров.

Для случая максимальных независимых множеств мы привели алгоритм, который выдает полный список всех таких множеств.



Или, в другой терминологии, вес .- Прим. ред.

2) В другой терминологии - покрытие наименьшего веса .- Прим. ред.

Сделано это было потому, что такие списки нужны во многих практических задачах [36, 3, 2]. Для доминирующих множеств, однако, требуется обычно найти просто наименьшее доминирующее множество, и поэтому мы ограничимся здесь описанием алгоритма построения такого множества. В следующем разделе мы рассмотрим задачу о нахождении наименьшего доминирующего множества с несколько более общих позиций; это поможет нам глубже разобраться в взаимосвязях между понятиями, рассматриваемыми в других частях книги.

4. Задача о наименьшем покрытии

Пусть А' - транспонированная матрица смежности графа G с единичными диагональными элементами. Задача определения наименьшего доминирующего множества графа G эквивалентна задаче нахождения такого наименьшего множества столбцов в матрице А', что каждая строка матрицы содержит единицу хотя бы в одном из выбранных столбцов. Эта последняя задача о поиске наименьшего множества столбцов, покрывающих все строки, изучалась довольно интенсивно под названием задачи о наименьшем покрытии (ЗНП).

В общей ЗНП матрица, состоящая из О и 1, не обязательно является квадратной. Кроме того, каждому столбцу j (в нашем случае каждой вершине Xj) сопоставляется некоторая стоимость ) Cj и требуется выбрать покрытие (или, в другой терминологии - для случая графов - доминирующее множество вершин) с наименьшей общей стоимостью ). Поскольку задача построения наименьшего доминирующего множества вершин является весьма частной задачей о покрытии с = 1 для всех 7 = 1, . . ., га, то на первый взгляд кажется, что нахождение такого множества осуществляется на деле значительно проще, чем решение общей ЗНП. Однако это, вообще говоря, не так. Поэтому в данном разделе мы начнем с решения общей ЗНП.

4.1. Постановка задачи

ЗНП своим названием обязана следующей теоретико-множественной интерпретации. Даны множество R = {г^, . . ., Гд} и семейство = {Si, . . ., S) множеств Sj а R. Любое подсемейство аР - {Sj, Sj, . . ., SjJ семейства , такое, что

USj=R, (3.12)



при ограничениях

S tijlj>i, i=l,2, ...,М, (3.14)

где Cj > О,

1, если SjiS \ если Sj

[1, если ViSj, {о, если rtSj. Для ЗНР неравенства (3.14) обращаются в равенства

S tijlji, f = l,2, ...,М. (3.15)

4.2. Упрощение задачи

Вследствие особой природы ЗНП часто удается сделать при ее исследовании определенные, хорошо известные заранее выводы и упрощения [6, 26, 27, 28, 30, 50, 51].

Например:

(1) если для некоторого элемента из R справедливы соотношения ri Sj У] = i, . . ., N, то Tj покрыть нельзя и, следовательно, задача не имеет решения;

называется покрытием множества R, а множества Sj. называются покрывающими множествами. Если в дополнение к соотношению (3.12) of удовлетворяет условию

Sj []Sj==0, yh, к), кф1, (3.13)

т. е. множества Sj. (i = i, ... к) попарно не пересекаются, то <5° называется разбиением множества R.

Если каждому Sj поставлена в соответствие (положительная) стоимость Cj, то ЗНП формулируется так: найти покрытие множества R, имеющее наименьшую стоимость, причем стоимость

семейства <У = {Sj , . . ., Sj } определяется как У] с,-.. Анало-

1 й t l

гично формулируется и задача о наименьшем разбиении (ВНР).

В матричной форме, упомянутой ранее, когда строки (М X Л')-матрицы [tij], состоящей из нулей и единиц, покрываются столбцами, ЗНП может быть сформулирована как задача линейного программирования:

минимизировать z= 2 /1;



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 [ 16 ] 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141

© 2025 Constanta-Kazan.ru
Тел: 8(843)265-47-53, 8(843)265-47-52, Факс: 8(843)211-02-95