最小费用最大流

本文介绍了最小费用最大流问题的原理和实现方法。通过结合Dijkstra最短路径算法,在求解网络最大流的同时考虑最小化路径总费用。首先解释了最小费用最大流的基本概念,然后阐述了算法的具体步骤,并通过实例展示了如何构建带权有向图以及在每轮迭代中调整流的过程。

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最小费用最大流

在通过使用增广路径求解网络的最大流的基础之上,结合Dijkstra最短路径算法,求解给定路径代价的最小费用最大流。

1. 原理

设网络 D = ( V , A , C ) D=(V,A,C) D=(V,A,C),每一个弧 ( v i , v j ) ∈ A (v_i,v_j)\in A (vi,vj)A,弧的容量 c i ∈ C c_i\in C ciC,以及每个弧上单位流量的费用 b ( v i , v j ) ≥ 0 b(v_i,v_j) \geq 0 b(vi,vj)0。最终的目标是求得该网络中的一个最大流 f f f,使得 b ( f ) = ∑ ( v i , v j ) ∈ A b i j f i j b(f)=\sum\limits_{(v_i,v_j)\in A} b_{ij} f_{ij} b(f)=(vi,vj)Abijfij 最小。

f f f是所有可行流中费用最小的,则按照费用最小的增广路径调整网络中的流,最终得到的就是所有可行流中的最小费用流。由于 f = 0 f=0 f=0是最小费用的流,所以从 f = 0 f=0 f=0开始。
根据网络中的流,构造带权有向图 W ( f ) W(f) W(f),其中每个弧的权重 ω i j \omega_{ij} ωij定义为:
ω i j = { b i j , f i j < c i j + ∞ , f i j = c i j

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