数学建模常用Matlab/Lingo/c代码总结系列——最小费用最大流问题

本文介绍了如何使用Matlab和Lingo解决最小费用最大流问题,通过实例展示了如何编写相关程序,并提供了迭代法实现的详细过程,包括Floyd算法求最短路的函数应用。

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例 19(最小费用最大流问题)(续例18)由于输油管道的长短不一或地质等原因,

使每条管道上运输费用也不相同,因此,除考虑输油管道的最大流外,还需要考虑输油

管道输送最大流的最小费用。图 8 所示是带有运费的网络,其中第 1 个数字是网络的容

量,第 2 个数字是网络的单位运费。

图8 最小费用最大流问题

解 按照最小费用流的数学规划写出相应的 LINGO 程序如下:

model: sets: nodes/s,1,2,3,4,t/:d; arcs(nodes,nodes)/s 1,s 3,1 2,1 3,2 3,2 t,34,4 2,4 t/:c,u,f; endsets data: d=14 0 0 0 0 -14; !最大流为14; c=2 8 2 5 1 6 3 4 7; u=8 7 9 5 2 5 9 6 10; enddata min=@sum(arcs:c*f); @for(nodes(i):@sum(arcs(i,j):f(i,j))-@sum(arcs(j,i):f(j,i))=d(i)); @for(arcs:@bnd(0,f,u)); end

求得最大流的最小费用是 205,而原最大流的费用为 210 单位,原方案并不是最优

的。

类似地,可以利用赋权邻接矩阵编程求得最小费用最大流。LINGO 程序如下:

model: sets: nodes/s,1,2,3,4,t/:d; arcs(nodes,nodes):c,u,f; endsets data: d=14 0 0 0

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