A Boost Graph Library Example

本文展示了一个使用Boost.Graph库进行深度优先搜索和广度优先搜索的C++示例。通过定义不同事件触发的动作,如到达节点、检查邻居节点等,演示了如何利用Boost.Graph库的特性对图进行遍历。
在http://www.kehui.net/html/article/44/44064.html上
看到一篇文章,编译运行了一下,发现和预想的结果不一致,所以,仔细研究了一下,对其做了调整。
这个例子能让我们领略BGL的强大。

//整理 by  RobinKin from DevonIT.inc
#include <boost/config.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/depth_first_search.hpp>
#include <boost/graph/breadth_first_search.hpp>
#include <boost/property_map.hpp>
#include <boost/graph/graph_utility.hpp> // for boost::make_list

/*
  Example of using a visitor with the depth first search
    and breadth first search algorithm

  Sacramento ---- Reno ---- Salt Lake City
     |
  San Francisco
     |
  San Jose ---- Fresno
     |
  Los Angeles ---- Los Vegas ---- Pheonix
     |
  San Diego


  The visitor has three main functions:

  discover_vertex(u,g) is invoked when the algorithm first arrives at the
    vertex u. This will happen in the depth first or breadth first
    order depending on which algorithm you use.

  examine_edge(e,g) is invoked when the algorithm first checks an edge to see
    whether it has already been there. Whether using BFS or DFS, all
    the edges of vertex u are examined immediately after the call to
    visit(u).

  fiu have already been visited.hen after all the vertices reachable from vertex

*/

using namespace std;
using namespace boost;

//到达结点时 operator()
struct city_arrival : public base_visitor<city_arrival>
{
    city_arrival(string* n) : names(n)
    { }
    typedef on_discover_vertex event_filter;
    template <class Vertex, class Graph>
    inline void operator()(Vertex u, Graph&)
    {
        cout << endl << "arriving at : " << names[u] << endl;
    }
    string* names;
};

//显示邻接结点时 。调用 operator()
struct neighbor_cities : public base_visitor<neighbor_cities>
{
    neighbor_cities(string* n) : names(n)
    { }
    typedef on_examine_edge event_filter;
    template <class Edge, class Graph>
    inline void operator()(Edge e, Graph& g)
    {
        cout << "  neighboring cities are: ";
        cout << names[ target(e, g) ] << ", ";
    }
    string* names;
};

//某结点的所有邻接结点都已经被访问过时  调用 operator()
struct finish_city : public base_visitor<finish_city>
{
    finish_city(string* n) : names(n)
    { }
    typedef on_finish_vertex event_filter;
    template <class Vertex, class Graph>
    inline void operator()(Vertex u, Graph&)
    {
        cout << endl << "finished with " << names[u] << endl;
    }
    string* names;
};

int main(int, char*[])
{
    enum { SanJose, SanFran, LA, SanDiego, Fresno,
           LosVegas, Reno, Sacramento, SaltLake, Pheonix, N };

    string names[] = { "San Jose", "San Francisco",  "Los Angeles", "San Diego", "Fresno",
                       "Los Vegas", "Reno", "Sacramento", "Salt Lake City", "Pheonix"};

    typedef std::pair<int,int> E;
    E edge_array[] = { E(Sacramento, Reno), E(Sacramento, SanFran),
                       E(Reno, SaltLake),
                       E(SanFran, SanJose),
                       E(SanJose, Fresno), E(SanJose, LA),
                       E(LA, LosVegas), E(LA, SanDiego),
                       E(LosVegas, Pheonix) };

    /* Create the graph type we want. */
    //这里用邻接表来表示一个图
    typedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS> Graph;

#if defined(BOOST_MSVC) && BOOST_MSVC <= 1300
    //VC++ 不能处理迭代器的构造函数
    Graph G(N);
    for (std::size_t j = 0; j <  sizeof(edge_array)/sizeof(E); ++j)
    {
        add_edge(edge_array[j].first, edge_array[j].second, G);
    }
#else
    //参数分别为边起始迭代器、中止迭代器、顶点个数
    Graph G(edge_array, edge_array + sizeof(edge_array)/sizeof(E), N);
#endif

    cout << "*** Depth First ***" << endl;

    //第 1 2 3 个参数分别是 arrival neighbor  finish
    //深度遍历图,当某一事件发生时,执行预定义的操作
    depth_first_search
    (G,
     visitor(make_dfs_visitor(boost::make_list(city_arrival(names),
                              neighbor_cities(names),
                              finish_city(names)))));
    cout << endl;

    //定义源节点
    boost::graph_traits<Graph>::vertex_descriptor
    s = vertex(SanJose,G);

    cout << "*** Breadth First ***" << endl;
   
    //广度遍历图,当某一事件发生时,执行预定义的操作
    breadth_first_search
    (G, s, visitor(make_bfs_visitor(boost::make_list(city_arrival(names),
                                    neighbor_cities(names),
                                    finish_city(names)))));

    return 0;
}
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值