(Чтобы быть удаленным), Вычисляют максимальный поток в ориентированном графе
graphmaxflow будет удален в будущем релизе. Использование maxflow вместо этого. Для получения дополнительной информации см. Вопросы совместимости.
[MaxFlow, FlowMatrix, Cut] = graphmaxflow(G, SNode, TNode)
[...] = graphmaxflow(G, SNode, TNode, ...'Capacity', CapacityValue, ...)
[...] = graphmaxflow(G, SNode, TNode, ...'Method', MethodValue, ...)
G
| N на n матрица смежности, которая представляет ориентированного графа. Ненулевые записи в матричном G представляйте мощности ребер. |
SNode | Узел в G. |
TNode | Узел в G. |
CapacityValue | Вектор-столбец, который задает пользовательские мощности к ребрам в матричном G. Это должно иметь одну запись для каждого ненулевого значения (ребро) в матричном G. Порядок пользовательских мощностей в векторе должен совпадать с порядком ненулевых значений в матричном G когда это пересечено по столбцам. По умолчанию, graphmaxflow получает полную информацию от ненулевых записей в матричном G. |
MethodValue | Вектор символов или строка, которая задает алгоритм, раньше находили минимальное дерево охвата (MST). Выбор:
|
Совет
Дополнительные сведения о функциях теории графов см. в Функциях Теории графов.
[вычисляет максимальный поток ориентированного графа MaxFlow, FlowMatrix, Cut] = graphmaxflow(G, SNode, TNode)G от узла SNode к узлу TNode. Введите G N на n матрица смежности, которая представляет ориентированного графа. Ненулевые записи в матричном G представляйте мощности ребер. Выведите MaxFlow максимальный поток и FlowMatrix матрица смежности со всеми значениями потока для каждого ребра. FlowMatrixXY) поток от узла X к узлу Y. Выведите Cut логический вектор-строка, указывающий на узлы, соединенные с SNode после вычисления минимального сокращения между SNode и TNode. Если несколько решений минимальной проблемы сокращения существуют, то Cut матрица.
Совет
Алгоритм, который определяет Cut, все минимальные сокращения, имеет временную сложность O (2^, где N является количеством узлов. Если эта информация не нужна, используйте N)graphmaxflow функция без третьего выхода.
[...] = graphmaxflow ( вызовы G, SNode, TNode PropertyName ', PropertyValue, ...)graphmaxflow с дополнительными свойствами, которые используют имя свойства / пары значения свойства. Можно задать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName должен быть заключен в одинарные кавычки и нечувствительный к регистру. Это имя свойства / пары значения свойства следующие:
[...] = graphmaxflow( позволяет вам задать пользовательские мощности к ребрам. G, SNode, TNode, ...'Capacity', CapacityValue, ...)CapacityValue вектор-столбец, имеющий одну запись для каждого ненулевого значения (ребро) в матричном G. Порядок пользовательских мощностей в векторе должен совпадать с порядком ненулевых значений в матричном G когда это пересечено по столбцам. По умолчанию, graphmaxflow получает полную информацию от ненулевых записей в матричном G.
[...] = graphmaxflow( позволяет вам указать, что алгоритм раньше находил минимальное дерево охвата (MST). Выбор:G, SNode, TNode, ...'Method', MethodValue, ...)
'Edmonds' — Использует алгоритм Эдмондса и Карпа, реализация которого основана на изменении, названном алгоритмом маркировки. Временной сложностью является O(N*E^2), где N и E количество узлов и ребер соответственно.
'Goldberg' — Алгоритм по умолчанию. Использует алгоритм Голдберга, который использует общий метод, известный как нажатие перед потоком. Временной сложностью является O(N^2*sqrt(E)), где N и E количество узлов и ребер соответственно.
[1] Эдмондс, J. и Карп, R.M. (1972). Теоретические улучшения алгоритмического КПД для сетевых проблем потока. Журнал ACM 19, 248-264.
[2] Голдберг, A.V. (1985). Новый Алгоритм Потока Max. Технический отчет MIT MIT/LCS/TM-291, Лаборатория для Информатики, MIT.
[3] Siek, J.G., Ли, L-Q и Lumsdaine, A. (2002). Руководство пользователя библиотеки графика повышения и справочник, (верхний Сэддл-Ривер, образование НДЖ:ПИРСОНА).
