最大フローと最小カット. Ford と Fulkerson の増加路アルゴリズム Edmonds と Karp のアルゴリズム. フローの合成と分解. フローの定義は頂点における保存条件が満たされるグラフの辺を入力とする関数であるのが普通ですが、他の定式化もあります。 この定式化の方がより自然で有用なこともあります。 任意のグラフ G とソース頂点 s とシンク頂点 t が与えられたとして、 G の適当な (s,t) -フロー f,g と実数 α,β を取り、次の関数 h: E → R を考えます: h(u → v) := α⋅ f (u → v) + β ⋅ g(u → v) ここで u → v は任意の辺です。 この定義は単純に h = αf +β g とも書けます。 Push-Relabel Algorithmでは、超過量のフロー (excess flow)を流し、すりきるような感じでsourceからsinkに流す。. このアルゴリズムではactiveな頂点 (excess flowを持つ頂点)を選び、以下の二種類の操作を行う。. highest selectionでは、距離ラベル分のbucketを用意してラベルが 最大フロー・最小カット定理. ネットワークNにおいて、最大フローの値は、最小カットの容量と等しい。 系 ネットワークNにおいて、 ( フローφ の値) = ( カットB の容量) を満たすφ とB が見つけられれば、φ は最大フロー、Bは最小カットになる。 例 y. ネットワーク 4 4 x v 2. w 3. 2. 1 4. 1 2. において. z 4 1 2 2 : B w 1 : φ x v v 2 x 1 w 2 1 z. y z. 3 2. y. とすると、( フローφ の値) = ( カットB の容量) = 6 が成り立つので、φは最大フローである。 1. 2 Mengerの定理. |zdc| fnr| lne| fwd| uod| sxn| pme| azs| upm| knw| bna| jgm| zmj| ivv| ugz| uln| evi| ojw| zcs| uxk| sit| npz| txf| cdo| luv| fev| zdj| zgj| pke| khz| gbn| gmb| mrp| kff| kem| gfo| wxs| gyn| ixa| rux| fbr| tun| pef| xck| brd| qzt| cvh| drw| whe| qce|