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08 2021 档案
Python小白的数学建模课-19.网络流优化问题
摘要:流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流、车流、物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流。网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛。 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制,既要考虑成本最低,又要满足容量限制,由此产生了网络最大流问题、最小费用流问题、最小费用最大流
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2021-08-24 16:51
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Python小白的数学建模课-18.最小生成树问题
摘要:最小生成树(MST)是图论中的基本问题,具有广泛的实际应用,在数学建模中也经常出现。 路线设计、道路规划、官网布局、公交路线、网络设计,都可以转化为最小生成树问题,如要求总线路长度最短、材料最少、成本最低、耗时最小。 最小生成树的典型算法有普里姆算法(Prim算法)和克鲁斯卡算法(Kruskal算法
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2021-08-21 10:02
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Python小白的数学建模课-17.条件最短路径
摘要:条件最短路径问题,指带有约束条件、限制条件的最短路径问题。例如: 顶点约束,包括必经点或禁止点的限制; 边的约束,包括必经路段、禁行路段和单向路段;无权路径长度的限制,如要求经过几步或不超过几步到达终点。 本文基于 NetworkX 工具包,建立了一个遍历简单路径、判断约束条件的通用框架。 数模竞赛
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2021-08-18 08:56
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Python小白的数学建模课-16.最短路径算法
摘要:最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径。 在图论中,最短路径长度与最短路径距离却是不同的概念和问题,经常会被混淆。 求最短路径长度的常用算法是 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法和Floyd 算法,另外还有启发式算法 A*。 『Pyth
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2021-08-06 09:20
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Python小白的数学建模课-15.图论基本概念
摘要:图论中所说的图,不是图形图像或地图,而是指由顶点和边所构成的图形结构。 图论不仅与拓扑学、计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机器学习的关键技术。 本系列结合数学建模的应用需求,来介绍 NetworkX 图论与复杂网络工具包的基本功能和典型算法。 『Python小白的数学建模课 @ Youca
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2021-08-02 17:01
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