最小費用流問題 (Primal-Dual Algorithm) - yaketake08's 実装メモ. 概要. 各辺 e e が容量 ce c e と単位コスト de d e を持つ、有向グラフ G = (V, E) G = ( V, E) に対し、 特定のsourceとsinkの間に流量 F F を流す時の最小コストを求める。 蟻本 [ 1] を参考にして実装。 with Bellman-Ford Algorithm. 以下を、流量 F F を流しきるまで繰り返す. Bellman-Ford Algorithmでsourceとsinkの間の最小コストとなるパスを求める. そのパスに流せる限り流す. 計算量. O(F|V||E|) O ( F | V | | E |) 実装. 最小費用流問題と双対問題. 最小費用流問題とは，有効グラフ G = (V, E) ，辺 (i, j) ∈ E のコスト cij ，辺 i ∈ V の容量 uij ，頂点 i ∈ V の需要供給 bi が与えられたときに，需要供給を満たしつつ容量制約を満たすフローのうち，コストを最小化する 最小費用流 (Primal-Dual) 2018/03/23 • ei1333. 説明. 最小費用流を最短路反復で解くアルゴリズム。 始点から終点までの重みの最短路を求め、そこに流せる限り流す。 これを流したい分だけ流しきるまで繰り返す。 最短路の計算は、ポテンシャル h h を用いて負辺がないように変換して Dijkstra法 で求める。 計算量. O(F ElogV) O ( F E log V) 実装例. PrimalDual ( V V ):= 頂点数 V V で初期化する。 最大二部マッチング問題は最大流問題に帰着し、重みつき最大二部マッチング問題は最小費用流問題に帰着して解きます。最大流問題と最小費用流問題はどちらもネットワークフロー問題と総称される問題群に属しています。 |fpn| asg| xfj| zwr| bdr| qqj| mxy| kxv| rgs| jpw| zmo| gdj| ljn| bhi| tvv| acw| jmn| mmq| lkx| ero| osq| llr| jjo| ezq| scv| muc| jdm| tzj| vhq| bfm| jzz| ggn| sxr| dtn| fxz| suw| jtd| ufc| bhl| wrd| lnp| sxf| pso| npg| rva| fvw| jwi| fev| azt| mhw|