图论与网络优化2

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1. 【笔记1】概念与计算、树及其算法
2. 【笔记2】容量网络模型

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4.1 容量网络模型

4.1.1 容量网络

容量网络：如果一个加权有向网络 $D$ 满足如下三个条件：①存在唯一一个入度为 $0$ 的顶点，称为源；②存在唯一一个出度为 $0$ 的顶点，称为汇；③每条弧 $(v_i,v_j)$ 赋权 $c_{ij}$ 是一个非负数，称为弧 $(v_i,v_j)$ 的容量，则把这个加权有向网络 $D$ 称为容量网络。

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4.1.2 流

流：设 $D$ 是一个容量网络，令 $c_{ij}$ 表示弧 $(v_i,v_j)$ 的容量。设 $f$ 是定义在 $D$ 的弧集上的一个函数，它赋予每条弧 $(v_i,v_j)$ 一个非负实数 $f_{ij}$，若 $f$ 满足：① $f_{ij}\le c_{ij}$；② $\forall v_j\in V(D)$ \ $\{v_s,v_t\}$ 有 ${\sum }_{(v_i,v_j)\in E(D)}{f}_{ij}={\sum }_{(v_j,v_i)\in E(D)}{f}_{ji}$，则称 $f$ 为容量网络 $D$ 的一个流，称 $f_{ij}$ 为弧 $(v_i,v_j)$ 上的流量。
(非)饱和弧：弧上的流量(未)达到弧的容量。

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4.1.3 流值

定理：设 $f$ 是容量网络 $D$ 的一个流，其中源为 $v_s$，汇为 $v_t$，由源的流出量等于汇的流入量，即 ${\sum }_{(v_s,v_j)\in E(D)}{f}_{si}={\sum }_{(v_i,v_t)\in E(D)}{f}_{it}$
证明：注意到每条弧上的流量，既是其头顶点的流入量，也是其尾顶点的流出量，因此所有弧上的流量之和、所有顶顶啊的流入量之和、所有顶点的流出量之和，这三者相等。
流值：设 $f$ 是容量网络 $D$ 的一个流，其源为 $v_s$，汇为 $v_t$，称源的流出量为流 $f$ 的流值，记作 $val(f)$。

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4.1.4 最大流

最大流：设 $D$ 是一个容量网络，若 $f$ 是 $D$ 上流值最大的流，则把 $f$ 称为 $D$ 的最大流。
截：设 $D$ 是一个容量网络，源为 $v_s$，汇为 $v_t$。设顶点子集 $S\subset V(D),\overline{S}=V(D)$ \ $S$，且 $v_s\in S,v_t\in \overline{S}$，则称弧集 $\{(v_i,v_j)\in E(D)|v_i\in S,v_j\in \overline{S}\}$ 为容量网络 $D$ 的截，记作 $(S,\overline{S})$。
截的容量：${\sum }_{(v_i,v_j)\in (S,\overline{S})}{c}_{ij}$，记作 $c_{(}S,\overline{S})$。
最小截：容量达最小的截为最小截。
定理：设 $D$ 是一个容量网络，源为 $v_s$，汇为 $v_t$。设 $f$ 是容量网络 $D$ 的一个流，$(S,\overline{S})$ 是 $D$ 的一个截，则有 $val(f)\le c(S,\overline{S})$。
证明：…
流值与截容量相等当且仅当每条弧都是饱和弧且无逆流的时候。
若容量网络的一个流 $f$ 的流值等于某个截 $(S,\overline{S})$的容量，即 $c(S,\overline{S})=val(f)$，则 $f$ 为最大流，$(S,\overline{S})$ 为最小截。

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4.2 最大流算法

4.2.1 可增路

可增路：设 $P$ 是一条 $(v_s,v_j)$ 路，如果①对 $P$ 中每条正向弧 $(v_i,v_j),f_{ij}<c_{ij}$；②对 $P$ 中每条反向弧 $(v_i,v_j),f_{ij}>0$，则称 $(v_s,v_j)$ 为 $f$ 非饱和路；否则为饱和路。从源到汇的 $f$ 非饱和路，称为 $f$ 可增路。

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4.2.2 最大流算法

定理：设容量网络 $D$ 的源为 $v_s$，汇为 $v_t$，$f$ 为 $D$ 的一个流，则 $f$ 为最大流当且仅当 $D$ 中不存在 $f$ 可增路。
证明：只需证明充分性。只需证明存在截 $(S,\overline{S})$ 满足：$(S,\overline{S})$ 中的每条弧都是饱和弧，$(\overline{S},S)$ 中的每条弧都是零弧。
将顶点分类，令 $S=\{v_s\}\cup \{v_j|存在一条f非饱和路(v_s,v_j)\}$，故有 $v_t\in \overline{S}$ 。
则 $S$ 与 $\overline{S}$ 之间假设 $f_{ij}<c_{ij}$，易见 $P+(v_i,v_j)$ 亦为 $f$ 非饱和路，与 $v_j\in \overline{S}$ 矛盾。同理可以证明 $f_{ij}=0$。
标号法能求解可增路

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4.2.3 最大流最小截定理

最大流算法结束时，最大流流值等于最小截容量。
定理：在任何容量网络 $D$ 中，最大流的流值等于最小截的容量。
证明：(大致思路)设 $S$ 为能用标号法能够获得标号的顶点集合，则 $(S,\overline{S})$ 之间的弧的值必定为 $0$。

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4.3 最小费用最大流

4.3.1 问题描述

流 $f$ 的费用：设容量网络 $D$ 的源为 $v_s$，汇为 $v_t$，$c_{ij}$ 和 $b_{ij}$ 分别表示弧 $(v_i,v_j)$ 上的容量和单位流量费用，设 $f$ 是 $G$ 的流，则称 $b(f)={\sum }_{(v_i,v_j)\in E(D)}{f}_{ij}{b}_{ij}$ 为流 $f$ 的费用。在容量网络 $D$ 的所有最大流中寻找费用最小的流，这样的流称为最小费用最大流。

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4.3.2 F增广圈

增广圈：设 $Q$ 是一个具有指定正向的圈，$Q^{+}$ 为圈 $Q$ 上正向弧的集合，$Q^{-}$ 为圈 $Q$ 上反向弧的集合。

1. ${\delta }_{ij}=c_{ij}-f_{ij}，(v_i,v_j)\in Q^{+}$
2. ${\delta }_{ij}=f_{ij}，(v_i,v_j)\in Q^{-}$。

$\delta (Q)=min\{{\delta }_{ij}|(v_i,v_j)\in E(Q)\}$。
若 $\delta (Q)>0$，则称 $\delta (Q)$ 为允许修改流量，称圈 $Q$ 为容量网络 $D$ 上关于流 $f$ 的增广圈。
对于 $f$ 增广圈 $Q$，我们可以定义 $f^{\prime }$：

1. $f_{ij}^{{}^{\prime }}=f_{ij}+\delta (Q)，(v_i,v_j)\in Q^{+}$
2. $f_{ij}^{{}^{\prime }}=f_{ij}-\delta (Q)，(v_i,v_j)\in Q^{-}$
3. $f_{ij}，(v_i,v_j)\notin E(Q)$

这样 $f^{\prime }$ 仍是 $D$ 的流并且 $val(f^{\prime })=val(f)$，称 $f^{\prime }$ 为基于 $f$ 增广圈 $Q$ 的修正流。

负圈：设有容量网络 $D$，$f$ 是一个流，$f_{ij},c_{ij},b_{ij}$ 分别为弧 $(v_i,v_j)$ 上的流量、容量和单位费用，设 $Q$ 是关于流 $f$ 的增广圈。称 $b(Q,f)={\sum }_{(v_i,v_j)\in Q^{+}}{b}_{ij}-{\sum }_{(v_i,v_j)\in Q^{-}}{b}_{ij}$ 为增广圈的费用，若小于 $0$，则称 $Q$ 为负圈。负圈与流量、容量、费用、圈的指定方向有关。

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4.3.3 Klein 算法

算法：

1. 求容量网络 $D$ 的一个最大流。
2. 寻找网络中的负圈。若没有负圈，算法结束；若找到一个负圈，转step 3
3. 修改负圈 $Q$ 上各弧的流量，得到修正流。在新修正流的基础上，转step 2，继续寻找负圈。

定理：设有容量网络 $D$，$f$ 是一个流，$f_{ij},c_{ij},b_{ij}$ 分别为弧 $(v_i,v_j)$ 上的流量、容量和单位费用，则 $f$ 是最小费用最大流当且仅当任何 $f$ 增广圈 $Q$ 的费用 $b(Q,f)\ge 0$，即无负圈。

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