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關于網絡流建模的方法(一)

Posted on 2012-05-11 21:32 Mato_No1 閱讀(3928) 評論(3)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 網絡流
【網絡流問題可以說是OI中最靈活的問題之一了,建模方法很多,但還是有一定規律的囧……當然,由于本沙茶做題暫時還比較少,可能這里總結的東東只是網絡流建模技巧的一小部分,希望各位題海神犇進行補充】

網絡流建模主要分為兩類:直接用最大流建模、用最大流—最小割定理轉化為最小割來建模。這里主要總結的是前一種。

(1)增廣路思想:
應用范圍較小,但是確實有一些模型用增廣路思想很容易解釋,用流量平衡思想卻很難解釋(比如下面舉的例子)。
增廣路思想可以概括為:原題的方案的得出可以很明顯地分為一些階段,每一階段都會對一些變量(這些變量可能是實的也可能是虛設的)產生同樣的效果值累加,而這些變量恰好有各自的限制,且互不關聯。這剛好相當于網絡中的一條從源點到匯點的一條增廣路,對路上所有邊的流量都會增加,且流量有各自限制(容量),且互不關聯。并且,該模型滿足下面(3)中的兩條原則(可行性原則和最優性原則)。在比較多的時候,用增廣路思想能夠解釋的模型往往是一個很明顯的“物質路徑”模型,某一種物質(可以是實的也可以是虛的)從源點往匯點“走”,邊上的流量代表物質經過的量。
例1:[NOIP2011]觀光公交
首先,由于來出發地的時間已知且一定,所以“旅行時間總和最小”其實就是所有人下車的時間總和盡可能小,因此,先求出在不用任何加速器(初始)情況下,到達每一站的時間,設為S[i],又設M[i]為在第i站上車的來的最晚的人來的時間,則很顯然可以得到初始的遞推式:S[i]=max{S[i-1], M[i-1]}+D[i-1](初始的D值),邊界S[0]=0。
下面來看一下D[i]的減少是如何影響S值的。看下面這個例子:
N=5
i                  :  0   1   2   3   4
D[i](初始):  3   4   3   2   \
M[i]              : 1   2   6  14   \
S[i](初始):  0  4   8  11  16
現在將D[0]的值減小1之后:
i    :  0   1   2   3   4
D[i]:  2   4   3   2   \
M[i]: 1   2   6  14   \
S[i]:  0  3   7  10  16
可以發現,D[0]值減小1之后,S[1..3]的值都減小了1,而S[4]的值不變。這是因為在D[0]減小1之前,對于1<=i<3均有S[i]>M[i],D[0]若減小1,顯然S[1]會減小1,而由于S[1]>M[1],S[1]=max{S[1], M[1]},所以S[1]的值減小1會使得max{S[1], M[1]}減小1,從而S[2]的值減小1,然后由于初始的S[2]>M[2],同樣會使得S[3]減小1,而初始的S[3]<=M[3],故S[3]減小1不會使得max{S[3], M[3]}發生變化,所以S[4]的值不會受到影響。
所以,可以得到:D[i]減小1,會使得S[i+1..j+1]均減小1,其中j是使任意i+1<=k<=j0均滿足S[k](減小前)>M[k]的最大的j0值。
從這個當中可以發現,對于原題的每一個可行方案,必然都是分為若干個階段,其中每一階段是將某個D[i]值減小1(當然,要滿足D[i]在減小前>0),每一階段進行后都會將從S[i+1]開始的連續的一段S值都減小1,恰好可以抽象成一條連續的路徑,又因為當S[i]減小到<=M[i]的時候就必須停止了(準確來說是不能再往后延伸了),所以每個S[i]的能夠繼續延伸的減小的量都是有限的,為初始的S[i]-M[i](如果這個值<0,則取0),剛好是一個上限。這很明顯是增廣路思想。
所以,經過整理,可以建立一個網絡流模型:
<1>設立兩個源點s和s'(其中s是真正的源點)及匯點t,連邊<s, s'>,容量為K,費用為0,表示最多只能有K個階段;
<2>將每一站i拆成兩個點i'和i'',連邊<i', i''>,容量為max(S[i]-M[i], 0),費用為0,表示該點最多只能接受max(S[i]-M[i], 0)次加速器作用;
<3>對于所有的i滿足1<=i<N,連邊<(i-1)'', i'>,容量為INF,費用為第i站下車的人數(這是因為即使S[i]<=M[i],加速器對于本站仍然有效,只是不能繼續延伸,所以表示加速器起的效果的邊應該在本站的限制之前);
<4>對于所有的i滿足0<=i<N-1,連邊<s', i''>,容量為初始D[i],費用為0,表示使用加速器的地方,從下一站開始對S[i]起效果;
<5>對于所有的i滿足1<=i<N,連邊<i', t>,容量為INF,費用為0,表示加速器作用的結束。
(其實,0'和(N-1)''這兩個點是木有任何意義的,可以從圖中刪掉)
這樣,每一階段加速器的作用都可以表示為一條從s到t的增廣路,該網絡流模型中的各種限制也反應了題目中的限制。對該網絡求最大費用最大流,得到的總的最大費用從初始的總旅行時間中減去(注意總旅行時間是long long的),即為答案。可以證明,這個模型符合“兩條原則”,所以是正確的。

(2)流量平衡思想:
這個思想的應用非常廣,可以解釋絕大多數網絡流模型。
所謂流量平衡,就是指在一個可行流里,除了源點和匯點外,其余每個點的入邊流量總和都等于出邊流量總和。可以證明,一個流是可行流當且僅當其:(1)每條邊的流量都不超過容量限制;(2)符合流量平衡。
流量平衡思想的主要用處是:可以把圖中的每條邊的流量(當然必須是非負的)都想像為一個變量的值,對于每個點,滿足流量平衡,也就是一些變量的和值滿足某種等量關系,如果這些等量關系剛好能夠反映題目中的所有信息,邊的容量限制也反映題目中的條件,且這個模型符合“兩條原則”,則該模型就是正確的了。在建模的時候,應先單獨考慮各個點,找到它們的所有入邊和出邊代表的變量是什么,然后再將這些邊合并,構成圖。
在用流量平衡建模時有一些技巧:
<1>要注意每條邊都同時作為一個點的出邊和一個點的入邊,因此,每個變量必然同時關聯兩個等量關系,且分別出現在這兩個等量關系的等號的左邊和右邊(或者是以一對相反數形式出現);
<2>如果題目中給出的變量和值關系不是等量關系,而是不等關系,那么可以將剩余的流量通過從源點或往匯點連邊的辦法,使其平衡。比如,若題目中有y1+y2>=x1+x2>=y1+y2-5這樣的關系,則可以這樣做:設置一個點,將y1、y2代表的邊作為該點的入邊,將x1、x2代表的邊作為該點的出邊,然后從該點往匯點連一條容量為5的邊;
<3>如果點內部有限制(比如某個點自身的權值不能超過X等等),那么該點內部也“暗含”一個變量,此時就需要拆點(不一定拆成兩個點,可能拆成更多的點),然后在拆出的點當中再連邊,附加一些限制,然后再考慮流量平衡;
<4>如果一條邊有上下界,且上下界相等(也就是該邊的流量已經定死了),則可以改裝成費用流,將這條邊的費用設為一個絕對值很大的負數,這樣就肯定能保證該邊滿流了。
例2:餐巾計劃問題(經典問題)
這個的模型用增廣路思想根本就不能解釋。其實,可以用增廣路思想建立一個模型,但是是錯誤的,可以用下面的“兩條原則”檢查出來。
<1>對于每天,要處理的餐巾總數=當天買的餐巾總數+當天洗好的餐巾總數+上一天保留下來的未處理的餐巾總數,這三個當作入邊;
<2>對于每天,要處理的餐巾總數=送快洗部的餐巾總數+送慢洗部的餐巾總數+保存起來留到下一天處理的餐巾總數,這三個都當作出邊;
<3>每天的內部有限制:要用的餐巾總數>=當天的需求量,其實,總可以構造出要用的餐巾總數=當天的需求量的最優方案,所以這些限制其實是上下界相等的。
而<1>和<2>剛好描述了每天這個整體的流量平衡,<3>是一個內部限制,用拆點解決。仔細觀察所有的邊可以發現,“當天洗好的餐巾總數”與“送快洗部的餐巾總數”和“送慢洗部的餐巾總數”可以合并,“上一天保留下來的未處理的餐巾總數”與“保存起來留到下一天處理的餐巾總數”也可以合并。
這樣,可以構造出兩種模型:
1):第i天拆成兩個點i'和i'',連邊<i', i''>,容量為第i天需求量,費用為0;對于任意0<=i<N-1,連邊<i'', (i+1)''>,容量INF,費用0;對于任意0<=i<N,連邊<S, i'>,容量INF,費用p,連邊<i'', T>,容量INF,費用0;對于任意0<=i<N-m,連邊<i'', (i+m)'>,容量INF,費用f;對于任意0<=i<N-n,連邊<i'', (i+n)'>,容量INF,費用s;求最小費用最大流,最小的總費用就是結果;
2):第i天拆成兩個點i'和i'',連邊<S, i''>和<i', T>,容量均為第i天需求量,費用均為0;對于任意0<=i<N-1,連邊<i'', (i+1)''>,容量INF,費用0;對于任意0<=i<N,連邊<S, i'>,容量INF,費用p;對于任意0<=i<N-m,連邊<i'', (i+m)'>,容量INF,費用f;對于任意0<=i<N-n,連邊<i'', (i+n)'>,容量INF,費用s;求最小費用最大流,最小的總費用就是結果。
以上兩種模型,看上去都符合題目中的限制,也符合流量平衡,但是,模型1)是錯誤的,模型2)是正確的,這是為什么呢?

(3)判定網絡流模型是否正確的兩個原則:
<1>可行性原則:原題中的每一種可行方案,在建立的網絡流模型中都對應著一個“能求出的”流(一般是滿足一定的條件的流,比如某些邊必須滿流等),注意這里的對應必須是“一一對應”,就是,既不能有可行方案丟失,也不能出現不可行方案;
<2>最優性原則:原題中的最優方案(準確來說是最優方案的結果),在建立的網絡流模型中都對應著一個“能求出的”量(最大流量或者滿足最大流量的前提下的最小費用),也就是,最優結果必須是可以通過這個模型求出的。
一個網絡流模型正確,當且僅當其符合以上兩條原則。
這兩個原則可以檢查所建立的網絡流模型是否正確。比如,對于例2中的兩個模型,模型1)由于最大流對應的是“買的餐巾總數盡可能多”的方案,不是最優方案,因此原題中的最優結果無法求出,顯然不符合最優性原則,因此它是錯誤的。模型2)中,由于可行方案必然能使所有<S, i''>中的邊滿流,且能夠求出,符合可行性原則;最優方案由于<i', T>這條邊的限制,必然是最大流,且是費用最小的最大流,其最小費用為最優結果,符合最優性原則,因此它是正確的。

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2014-04-17 22:29 by 武弘勛
謝謝Mato大牛,學到了很多啊。
為什么只有(一)呢(難道還有沒有提到的思想嗎//我太弱了求不鄙視)?
求Mato大牛繼續造福OIer。

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2015-12-21 20:13 by TenederRun
貪心的題目竟然可以用網絡流來做,挺難想到啊,佩服

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2015-12-21 20:57 by Mato_No1
@TenederRun
呵呵……當時沒想到貪心只想到費用流建模……后來才知道竟然還有貪心做法……
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