LOGISTICKÉ SYSTÉMY 7/14.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Grafové algoritmy.
Advertisements

LOGISTICKÉ SYSTÉMY 14/15.
DOTAZOVACÍ JAZYKY slajdy přednášce DBI006
PLANARITA A TOKY V SÍTÍCH
Dopravní úloha Literatura Kosková I.: Distribuční úlohy I.
Zajímavé aplikace teorie grafů
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 6/14.
Diskrétní matematika Opakování - příklady.
Aplikace teorie grafů Základní pojmy teorie grafů
Rozvozní úloha s dělenou dodávkou Jan Fábry Vysoká škola ekonomická v Praze ___________________________________________________________________________.
Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmK v přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/ Prezentace zadání a řešení Teorie.
Statické systémy.
Dynamické rozvozní úlohy
ADT Strom.
FORMALIZACE PROJEKTU DO SÍŤOVÉHO GRAFU
Lineární programování Simplexový algoritmus
Okružní dopravní problém
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 8/14.
LINEÁRNÍ OPTIMALIZAČNÍ MODEL
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 9/14.
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti
Fakulta životního prostředí Katedra informatiky a geoinformatiky
TI 7.1 NEJKRATŠÍ CESTY Nejkratší cesty - kap. 6. TI 7.2 Nejkratší cesty z jednoho uzlu Seznámíme se s následujícími pojmy: w-vzdálenost (vzdálenost na.
ORIENTOVANÉ GRAFY V této části se seznámíme s následujícími pojmy:
Formulace a vlastnosti úloh lineárního programování
Základní teorie grafů a její aplikace
Stromy.
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně © Ing. Václav Rada, CSc. 15. PŘEDNÁŠKA.
Další typy dopravních problémů
Univerzita Karlova Matematicko-fyzikální fakulta Lukáš Jirovský Teorie grafů – prezentace Bc. Práce Vedoucí práce: RNDr. Pavla Pavlíková, Ph.D.
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ
Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmK v přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/ Grafové pojmy Projekt učitelé.
VLASTNOSTI GRAFŮ Vlastnosti grafů - kap. 3.
Teorie grafů.
Formální modely výpočtu Tomáš Vaníček Katedra inženýrské informatiky Stavební fakulta ČVUT Thákurova 7, Praha 6 Dejvice, b407
Matematické metody optimalizace Tomáš Vaníček Katedra inženýrské informatiky Stavební fakulta ČVUT Thákurova 7, Praha 6 Dejvice, b407
KIV/PRO Cvičení Nejkratší cesta Vstup – N měst – Mezi některými dvojicemi měst vedou obousměrné silnice, zadány délky cest Výstup – Nejkratší.
Gradientní metody Metoda největšího spádu (volný extrém)
hledání zlepšující cesty
Barvení grafů Platónská tělesa
Projektové plánování.
polynom proměnné x f = anxn + an-1xn-1 + ……. + a0
Tomáš Vambera. Přístroje  Mobilní telefony  Přenosné počítače (Pda)  GPS Přístroje.
Kanonické indexování vrcholů molekulového grafu Molekulový graf: G = (V, E, L, ,  ) Indexování vrcholů molekulového grafu G: bijekce  : V  I I je indexová.
Planarita a toky v sítích
Les, stromy a kostry Kružnice: sled, který začíná a končí ve stejném vrcholu, ostatní vrcholy jsou různé Souvislý graf: mezi každými dvěma vrcholy existuje.
VLASTNOSTI GRAFŮ Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc
Jak je to s izomorfismem
Problém obchodního cestujícího Zpracoval Ing. Jan Weiser.
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Řešení rozvozních úloh Předmět: Teorie dopravy - cvičení Ing. František Lachnit, Ph.D.
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně © Ing. Václav Rada, CSc. 23. PŘEDNÁŠKA.
NEJKRATŠÍ CESTY Nejkratší cesty - kap. 6.
Funkce Funkce je zobrazení z jedné číselné množiny do druhé, nejčastěji Buď A a B množiny, f zobrazení. Potom definiční obor a obor hodnot nazveme množiny:
Zajištění obsluhy všech úseku dopravní sítě Předmět: Teorie dopravy - cvičení Ing. František Lachnit, Ph.D.
STROMY A KOSTRY Stromy a kostry - odst. 3.2.
Znázornění dopravní sítě grafem a kostra grafu Předmět: Teorie dopravy - cvičení Ing. František Lachnit, Ph.D.
Operační výzkum Lineární programování Dopravní úloha nevyrovnaná.
Lineární programování
Další typy dopravních problémů
Maximální propustnost rovinné dopravní sítě
MINIMÁLNÍ KOSTRA V GRAFU
CW-057 LOGISTIKA 43. PŘEDNÁŠKA Teorie grafů – 2 Leden 2017
1 Lineární (vektorová) algebra
Běžné reprezentace grafu
Množina bodů dané vlastnosti
Výpočetní složitost algoritmů
Toky v sítích.
Predikátová logika.
Množina bodů dané vlastnosti
Transkript prezentace:

LOGISTICKÉ SYSTÉMY 7/14

Osnova přednášky Logistické optimalizační modely – Optimalizace dopravních sítí Dopravní obsluha úseků sítě

Dopravní obsluha úseků sítě Každý vrchol je třeba navštívit právě jednou (TSP) Každý úsek sítě je třeba navštívit alespoň jednou úsek sítě – hrana (Úloha o Čínském pošťákovi – hrana=ulice) Při podmínce průchodu hranou právě jednou = Eulerův tah Při podmínce průchodu hranou alespoň jednou = Eulerův sled

Dopravní obsluha úseků sítě Neorientovaný Eulerův tah – nutná a postačující podmínka: Všechny uzly sudého stupně nebo Právě 2 uzly lichého stupně Ad a) – uzavřený tah Ad b) – otevřený tah

Dopravní obsluha úseků sítě Orientovaný Eulerův tah – nutná a postačující podmínka: Všechny uzly stejný vstupní a výstupní stupeň nebo Právě 2 uzly U a V pro něž platí Ad a) – uzavřený tah Ad b) – otevřený tah Hledání ET – Fleuryho algoritmy a jejich modifikace

Dopravní obsluha úseků sítě Hledání uzavřeného ET v neorient. grafu Sestavíme libovolný uzavřený tah Při kontrole procházíme podél tahu a v každém uzlu U testujeme, zda v množině hran incidentních s tímto uzlem, existuje hrana h, která dosud v tahu neleží. Pokud hrana podle kroku [1] v grafu existuje (tj. v tahu dosud neleží), tak v uzlu u tah rozpojíme a začneme jej prodlužovat, počínaje hranou h; toto prodlužování skončí v uzlu u. Po propojení nového a starého tahu pokračujeme v kontrole podle kroku [1] počínaje uzlem u a postupujeme podél nové části tahu. Tím je zajištěno, že jak při prodlužování, tak při kontrole postupujeme podél každé hrany právě jednou; postup je proto velmi rychlý. Pokud hrana podle kroku [1] v grafu již neexistuje, tak naposledy (propojením) získaný tah je eulerovský.

Dopravní obsluha úseků sítě Hledání uzavřeného ET - příklad

Dopravní obsluha úseků sítě Hledání uzavřeného ET - příklad 1-10-11 1-2-6-8-10-11 1-2-3-5-8-10-11 1-2-3-4-5-8-10-11 1-2-3-4-5-9-7-6-8-10-11 Délka trasy: 62

Dopravní obsluha úseků sítě Hledání uzavřeného ET - příklad Uzavřený ET existuje právě jeden (konstantní počet hran) Nezáleží na ohodnocení Libovolný takový tah je optimálním řešením Vybraná posloupnost hran tvoří plán obsluhy úseku dopravní sítě Eulerův graf (síť)– existuje-li uzavřený ET Pokud dva vrcholy lichého stupně…doplnění fiktivní hanou … stejný postup, počátek tahu v jednom z těchto vrcholů

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled Počet vrcholů lichého stupně je vždy sudý 1) 2) Pro každou dvojici různých uzlů (u,v) z množiny V’ vytvoříme doplňkový úsek h’=(u,v) o délce d(h’) rovné vzdálenosti těchto uzlů v S, tyto úseky tvoří množinu H’ 3) Obdržíme S=(V’,H’) jakožto úplný graf 4) Hledáme n’ párů úseků tak, aby součet ohodnocení byl minimální (počet vrcholů je 2n’) 5) Řešíme pomocnou úlohu „Nejlevnějšího maximálního párování“

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled Pomocná úloha: Nejlevnější maximální párování PÁROVÁNÍ V grafu S = (V,H) je takový jeho podgraf P, ve kterém má každý uzel stupeň nejvýše 1, tzn. že je spojen nejvýše jednou hranou s jiným uzlem. Párování je tedy taková podmnožina hran původního grafu (tedy podgraf), ve které žádné dvě hrany nemají společný uzel. O uzlu v říkáme, že je NASYCEN V PÁROVÁNÍ, existuje-li v párování hrana, která je s tímto uzlem incidentní. PERFEKTNÍ PÁROVÁNÍ je takové párování, které nasycuje všechny uzly původního grafu. MAXIMÁLNÍ PÁROVÁNÍ obsahuje největší možný počet hran původního grafu. NEJLEVNĚJŠÍ MAXIMÁLNÍ PÁROVÁNÍ je takové maximální párování, ve kterém je součet ohodnocení hran minimální

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled Pomocná úloha: Nejlevnější maximální párování D={dij}…matice vzdáleností uzlů V’ Řešíme úlohu bivalentního programování:

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled Pomocná úloha: Nejlevnější maximální párování Přičemž: 6) Po určení úseků projetých 2x postupujeme dle algoritmu pro ET 7) Délka všech úseků nalezených pomocí nejlevnějšího maximálního párování tvoří vzdálenost ujetou navíc.

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled - příklad Společnost rozvážející mražené potraviny disponuje několika vozidly. Schéma uliční sítě většího města v okruhu rozvozu jednoho z nich je zobrazena na následujícím obrázku. Navrhněte optimální rozvoz do jednotlivých ulic s cílem minimalizace počtu najetých km (čísla u hran grafu). Vrcholy grafu reprezentují křížení ulic (pro snazší orientaci očíslováno červeně v závorce). 2 7 5 4 8 11 9 (2) (3) (4) (5) (6) 3 6 (1) (7)

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled – příklad Uzly lichého stupně: V2, V3, V5, V6 Matematický model pro nalezení nejlevnějšího maximálního párování na listu Excelu

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled – příklad Optimální řešení nalezeného SW Linkosa

Dopravní obsluha úseků sítě Eulerův sled – příklad Optimální řešení – nejkratší trasa:1-2-3-4-5-3-2-6-5-7-6-5-2-7-1 – minimální délka:součet ohodnocení + 9 = 70