Ad ogni arco (i,j) del grafo e' associato un valore intero c(i,j) detto capacita' dell'arco
|
|
- Floriana Mauro
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 6) FLUSSI Definizione di flusso Si definisce rete di flusso un grafo orientato e connesso con i) un solo vertice con esclusivamente archi uscenti ii) un solo vertice con esclusivamente archi entranti Tradizionalmente il vertice i) si definisce sorgente ( o origine) e si denota con x0 il vertice ii) si definisce destinazione ( o pozzo ) e si denota con z Ad ogni arco (i,j) del grafo e' associato un valore intero c(i,j) detto capacita' dell'arco Funzione flusso Si definisce funzione flusso una funzione i) a valori interi 0 ii) definita per ogni arco della rete di flusso (grafo) iii) che soddisfa la legge di Kircchoff per ogni nodo i (tranne x0 e z) (h,i) f hi = (i,j) f ij Il significato della formula iii) e' che la somma del flusso entrante in i attraverso gli archi del tipo (h.i) uguaglia la somma del flusso uscente da i gli archi attraverso gli archi (i,j) La funzione flusso e' detta ammissibile se rispetta i vincoli di capacita' per ogni arco (i,j) cioe' f ij c(i,j) Valore flusso Se si somma per tutti i vertici, tranne x0 & z la quantita' nulla (h,i) f hi - (i,j) f ij si ha i ( (h,i) f hi - (i,j) f ij ) = 0 Nella somma ogni quantita' compare due volte (uscente da i e e entrante in j ) La somma si riduce a (x0,i) f x0 i - (j,z) f jz La quantita' F= (x0,i) f x0 i (flusso uscente da x0) = (j,z) f jz ( flusso entrante in z ) e' detta valore del flusso.
2 Una rete di flusso modellizza situazioni in cui si possa trasportare del materiale da un punto x0 a un punto z attraverso nodi (punti) intermedi; Si adatta quindi a situazioni reali (es: distribuzione acqua gas ecc attraverso una rete, trasporto di materiale in ferrovia ecc...) Oltre che il vincolo f ij c(i,j) puo' essere presente un ulteriore vincolo b(i,j) f ij di capacita' minima [0 b(i,j)] per alcuni archi. Uno dei principali problemi e' la caratterizzazione e determinazione, del flusso massimo che puo' percorrere la rete. Taglio Si definisce taglio un sottoinsieme di vertici T della rete t.c x0 T,z T Sia A l'insieme dei vertici non nel taglio, x0 A Effettuando la solita somma v T\{z} ( (h,v) f hv - (v,j) f vj ) = 0 e cancellando i vari termini ripetuti si ha solo h A v T\{z} f hv - v T\{z} j A f vj - v T\{z} f vz = 0 Quindi h A v T\{z} f hv - v T\{z}j A f vj = v T\{z} f vz e inoltre h A v T\{z} f hv - v T\{z}j A f vj + h A f hz = v T\{z} f vz + h A f hz = F (valore del flusso) Il termine h A v T\{z} f hi + h A f hz rappresente il flusso totale h A v T f hi che entra in T dai vertici in A Invece v T\{z} j A f ij e' il flusso che esce (ritorna) da T verso A e e vale anche v T j A f vj
3 Siccome 0 f ij c(i,j) F = h A v T f hv - v T j A f vj h A v T c(h,v) [Se vi sono limiti inferiori 0 b(i,j) f ij c(i,j) la limitazione diventa F h Av T c(h,v) - v T j A b(v,j)] Ogni taglio T definisce una quantita' ( valore del taglio) V(T) = h A v T c(h,v) [ V(T) = h Av T c(h,v) - v T j A b(v,j) in presenza di limiti inferiori ] e per ogni flusso F V(T) Flusso massimo e minimo taglio Necessariamente per il flusso massimo F M si ha F M min T { V(T) } Un flusso F e' certamente massimo se e' possibile individuare un taglio T per cui F=V(T) Vale l'uguaglianza se per tale flusso si ha f ij =c(i,j) per gli archi entranti nel taglio e f ij =0 [o f ij =b(i,j)] per gli archi uscenti dal taglio Il calcolo del flusso massimo (e del taglio di capacita' minima ) e' effettuato dal saguente algorimo Algoritmo di Ford e Fulkerson modificato da Edmonds e Karp Si parte da un flusso compatibile ( es: il flusso nullo se non vi sono limitazioni inferiori) Si considera il vertice x0 come "etichettato" e i rimanenti come non etichettati Accanto ad ogni vertice etichettato x si considera un valore V(x). Si pone inizialmente V(x0)= + Si esaminano in sequenza i vertici etichettati Si parte da x0 che in partenza e' l'unico etichettato. Se v e' etichettato si etichetta con [v] ogni vertice non ancora etichettato w tale che [ arco uscente da v su cui si puo' aumentare il flusso ]
4 eiste arco (v,w) e f vw < c(v,w) Si pone V(w)= min { V(v), c(v,w)- f vw } con [-v] ogni vertice non ancora etichettato w tale che [ arco entrante in v su cui si puo' diminuire il flusso ] eiste arco (w,v) e f wv > 0 Si pone V(w)= min { V(v), f vw } {La condizione > 0 e' semplicemente f wv >b(w,v) se esiste una limitazione inferiore e V(w)= min { V(v), f vw -b(w,v)} } E' importante etichettare da ogni vertice tutti i vertici possibili I vertici cosi' etichettati sono inseriti in coda alla sequenza dei vertici etichettati da esaminare. Se il vertice z viene etichettato le etichette determinano un percorso da da x0 a z Il flusso sugli archi del percorso puo' essere modificato di un valore h = V(z) aumentando sugli archi orientati da x0 a z e diminuendo nel caso contrario (etichette negative) Nel cammino ogni vertice v (tra x e y ) e' in una delle seguenti situazioni (non interessa l'etichetta del vertice precedente x) i) arco entrante e arco uscente su cui aumentare caso x[ ] v[x] y[v] ii) arco uscente su cui aumentare e arco entrante su cui diminuire casi x[ ],v[-x] y[v] oppure x[ ] v[x], y[-v] iii) arco entrante su cui diminuire e uscente su cui diminuire x[?] v[-x] y[-v] La modifica del flusso non viola la legge di Kirchhoff e il flusso resta intero e compatibile dalla definizione di h. La modifica del flusso satura almeno un arco portando il flusso alla o capacita' massima o a zero, Quindi etichettato z si modifica il flusso, si cancellano le etichette e si riparte con il solo vertice x0 etichettato e V(x0)= +
5 Il procedimento delle etichette/aumenti viene ripetuto fino a che non e' piu' possibile etichettare z Se non si puo' etichettare z il flusso e' massimo I vertici della rete di trasporto si possono suddividere nei due sottinsiemi VE ( vertici etichettati) e VN (vertici non etichettati). Chiaramemte x0 VE z VN e de VN e' un taglio, Se esiste un arco ( x y ) con x VE y VN y e' adiacente a x ma non etichettato quindi f xy = c(x,y) Se esiste arco ( w,v) con w VN v VE (w,v) e' entrante in v, w non e' etichettato quindi f wv =0 [o = b(w,v) limite inferiore] Per il taglio VN vale Flusso =capacita' del taglio VN e' un taglio di capacita' minima e il flusso e' massimo Complessita' dell'algortimo (cenno) Se partendo da ogni vertice si etichettano tutti i vertici possibili si determina un albero di cammini di possibile aumento e il piu' corto cammino di aumento da x0 a z. Il flusso viene aumentato fino a saturare un arco che non entra in un cammino di aumento di pari lunghezza, Nel caso peggiore dopo (A=numero archi ) cammini si passa a cammini di lunghezza maggiore. In un grafo di n nodi un cammino non puo' essere piu' lungo di n-1 Quindi si ha un limite di A(cammini lunghi 1) + A(cammini lunghi 2) + A*N aumenti, indipendentemente dalle capacita'. Esempio 1 Si considera la seguente rete di flusso
6 Si parte da x0 [da ogni vertice si etichettino in sequenza i vertici a partire dall' indice piu' basso. ] si etichettano 1 [x0] e 2[x0] i valori V sono V(1) = 30 V(2)=20 i vertici etichettati da esaminare ancora sono { 1,2} da 1 si etichettano 3 [1] e 4[1] i valori V sono V(3)=min (30,12) =12 e V(4)= min(30,5)=5 i vertici etichettati da esaminare ancora sono { 2,3,4} da 2 si etichetta 5[2], V(5) = min (20,18)=18 vertici etichettati da esaminare ancora sono { 3,4,5} da 3 si etichetta z[3], V(z)= min( 12, 15) = 12 Le etichette z[3], 3[2], 2[x0], ( e x0[x0] per indicare x0 come origine ) individuano il cammino x z l'aumento di flusso e' V(z)= 12 l' arco saturato e' (1,3) ( flusso = capacita' ) Il flusso totale vale 12 Si cancellano tutte le etichette e si riparte da x0 Da 1 non sara' piu possibile etichettare 3 e si determinera' un cammino diverso L'algoritmo determina in sempre i cammini piu' corti possibili; i cammini successivi corrispondono quindi ai cammini x z Aumento di flusso =5 arco saturato (1,4) Flusso totale = 17 x z Aumento di flusso =18 arco saturato (2,4) Flusso totale = 35 x z Aumento di flusso =2 arco saturato (x0,2) Flusso totale = 37 x z Aumento di flusso =7 arco saturato (5,z) Flusso totale = 44 x z Aumento di flusso =1 arco saturato (4,z) Flusso totale = 45 x z [Aumento di flusso = 2 arco saturato (1,2)] Flusso totale = 47
7 Su nessun arco il flusso e' stato diminuito Da x0 e' possibile etichettare 1 Da 1 non e' possibile etichettare ulteriormente Si determina il taglio (archi non etichettati) costituito da tutti i vertici tranne x0 e 1. Nella figura sono indicati sia gli archi saturi sia gli archi entranti nel taglio. All'interno del taglio sono possibili modifiche (diminuzione di flusso su archi saturi) senza modificare il flusso totale. Il flusso su (2,4) puo' diminuire di 2 se si aumenta della stessa quantita' sul percorso Analogamente su 4-z il flusso puo' diminuire di 1 se aumenta di 1 su 4-3-z Osservazione 1 I primi studi sui flussi hanno avuto origini militari ( studio della rete ferroviaria del "nemico") L'algoritmo del massimo flusso individua implicitamente un taglio di capacita' minima e gli archi entranti nel taglio. Il bombardamento/ danneggiamento delle linee ferroviarie corrispondenti diminuisce sicuramente la capacita' complessiva di trasporto. Osservazione 2 E' necessario etichettare tutti i vertici possibili in modo da considerare il minimo cammino x0-z e non un percorso x0-z arbitrario Esempio 2 ( necessita' min cammino )
8 Se si etichettano tutti i vertici possibbili trova il flusso massimo in due passi aumentando di 1000 sul cammino x0-1-z (x0 1) saturato e poi aumentando di pari quantita' su x0-2-z Se si etichetta in modo arbitrario e' possibile aumentare di 1 sul percorso x0-1-2-z etichette 1[x0], 2[1], z[1] e successivamente etichettare 2[x0], 1[-2], z[1] portando il flusso a 1 sui due cammini x0-1-z x0-2-z Se il procedimeto e' ripetuto il flusso massimo e' trovato dopo 2000 passi. Il numero di passi dipende in questo caso dalle capacita' e non dalla geometria della rete (cammini) Osservazione 3 Non e' possibile escludere la necessita' di diminuzioni di flusso su singoli archi (etichette negative) poiche' non sempre i cammini piu' corti sono i piu' vantaggiosi Esempio 3 (obbligo di diminuzione )
9 . In questo caso i cammini piu' corti determinati dall'algoritmo sono Cammini x z [1] con Aumento di 1 (x0,2) saturo x z con Aumento di 1 (5,z) saturo x z Aumento di 1 ( x0,1) saturo In questo caso 2 e' etichettato [-5], il flusso aumenta su x0-1-3, dimunuisce su (2,5), aumenta su z[1] Scrittura matematica Se si considera la solita matrice A (nodi per archi) con vettori colonna corrispondenti all'arco (ij) ed elementi c(i)= -1, c(j)=1, 0 altrimenti Un flusso corrisponde ad un vettore intero x di componemti (una per arco) Sia y il valore complessivo del flusso Determinare il massimo flusso equivale a max y (= max 0x+y) con i vincoli 1) (Ax) i =0 ( per i nodi i diversi da x0 e z - Flusso entrante = flusso uscente ) 2) (Ax) x0 + y =0 ( flusso uscente da x0 ) [Basta una sola delle condixioni sul flusso o in x0 o in z ] 3) i vincoli sui singoli archi 0 f ij c(i,j) [oppure b(i,j) f ij c(i,j)]
Flusso a Costo Minimo
Sapienza Università di Roma - Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale Flusso a Costo Minimo Docente: Renato Bruni bruni@dis.uniroma.it Corso di: Ottimizzazione Combinatoria Dal
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2013
A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa Seconda prova intermedia 7 giugno 0 Nome: Cognome: Matricola: Orale /06/0 ore aula N Orale 0/07/0 ore aula N
DettagliGrafi e reti di flusso
Grafi e reti di flusso Molti problemi di ottimizzazione sono caratterizzati da una struttura di grafo: in molti casi questa struttura emerge in modo naturale, in altri nasce dal particolare modo in cui
DettagliEsempio di applicazione puo' essere un problema di gestione del magazzino
Flusso massimo a minimo costo L'algoritmo del flusso massimo determina dei cammini (cammini piu' corti) tra x0 e z. Se ad ogni arco e' associato un peso/costo oltre che la capacita' massima e' possibile
DettagliAMPL Problemi su Reti
Dipartimento di Matematica Università di Padova Corso di Laurea Informatica Outline Problemi su Reti Cammino Minimo Molti problemi di ottimizzazione combinatoria possono essere modellati ricorrendo ai
Dettagli2.3 Cammini ottimi. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1
. Cammini ottimi E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano .. Cammini minimi e algoritmo di Dijkstra Dato un grafo orientato G = (N, A) con una funzione di costo c : A c ij R e due nodi s e t,
DettagliOttimizzazione su grafi: massimo flusso (parte 1) Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 1/33
Ottimizzazione su grafi: massimo flusso (parte 1) Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 1/33 Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 2/33 Reti di flusso Una rete di flusso è una
DettagliEsercizio 1. min. Esercizio 2. Esercizio 3
A UNIVERSIÀ DEGLI SUDI ROMA RE Ricerca Operativa Primo appello gennaio 00 Esercizio Portando il problema in forma standard si aggiungono le variabili e 4. Impostando il problema artificiale è sufficiente
DettagliIntroduzione ai grafi
TFA A048 Anno Accademico 2012-13 Outline Cenni storici sui grafi Nozioni introduttive: cammini, connessione, alberi, cicli Cammini di costo minimo Origini storiche La nascita della teoria dei grafi risale
DettagliProgettazione di Algoritmi
Corso di laurea in Informatica Prova scritta del: Progettazione di Algoritmi 0/06/06 Prof. De Prisco Inserire i propri dati nell apposito spazio. Non voltare la finché non sarà dato il via. Dal via avrai
DettagliPossibile applicazione
p. 1/4 Assegnamento Siano dati due insiemi A e B entrambi di cardinalità n. Ad ogni coppia (a i,b j ) A B è associato un valore d ij 0 che misura la "incompatibilità" tra a i e b j, anche interpretabile
DettagliAlgoritmi e Strutture di Dati (3 a Ed.) Algoritmo dei tre indiani. Alan Bertossi, Alberto Montresor
Algoritmi e Strutture di Dati ( a Ed.) Algoritmo dei tre indiani Alan Bertossi, Alberto Montresor Vediamo a grandi linee un algoritmo proposto da Kumar, Malhotra e Maheswari (978) come raffinamento di
DettagliIntroduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2
Introduzione ai grafi Introduzione ai grafi p. 1/2 Grafi Un grafo G é costituito da una coppia di insiemi (V,A) dove V é detto insieme dei nodi e A é detto insieme di archi ed é un sottinsieme di tutte
Dettaglii completi l'esecuzione dell'algoritmo di programmazione dinamica per questo problema restituendo il valore ottimo e una soluzione ottima del problema
Compito di Ricerca Operativa II Esercizio ( punti). ia dato il problema di flusso massimo sulla rete in figura (le capacit a degli archi sono riportate sopra di essi). 0 8 i consideri il seguente flusso
DettagliAlgoritmo basato su cancellazione di cicli
Algoritmo basato su cancellazione di cicli Dato un flusso ammissibile iniziale, si costruisce una sequenza di flussi ammissibili di costo decrescente. Ciascun flusso è ottenuto dal precedente flusso ammissibile
DettagliEsercizio 1. Esercizio 2
A-2 a PI Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia La Pharmatix è un azienda di Anagni che produce due principi attivi, A e B, che consentono un profitto per grammo venduto di 20 e 30 euro rispettivamente.
DettagliGestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva
Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione e Scienze Matematiche Università di Siena Convergenza dell algoritmo Se non
DettagliCASO 1) Pesi positivi ( diretto o indiretto) Algoritmo di Dijkstra
4) DISTANZE Problematiche Si suppone un grafo in cui ad ogni arco e' associato un peso (distanza). Il grafo puo' essere sia diretto che non diretto. Se non e' diretto ogni arco puo' essere pensato come
DettagliIl problema del commesso viaggiatore
Il problema del commesso viaggiatore Mauro Passacantando Dipartimento di Informatica Largo B. Pontecorvo 3, Pisa mpassacantando@di.unipi.it M. Passacantando TFA 2012/13 - Corso di Ricerca Operativa Università
DettagliOttimizzazione nella Gestione dei Progetti - Esercitazione 1: calcolo degli schedule ottimi
Università degli Studi di Roma La Sapienza Ottimizzazione nella Gestione dei Progetti - Esercitazione : calcolo degli schedule ottimi di FABIO D ANDREAGIOVANNI Dipartimento di Informatica e Sistemistica
DettagliAppunti del corso di Informatica 1 (IN110 Fondamenti) 7 Grafi e alberi: introduzione
Università di Roma Tre Dipartimento di Matematica e Fisica Corso di Laurea in Matematica Appunti del corso di Informatica (IN0 Fondamenti) Grafi e alberi: introduzione Marco Liverani (liverani@mat.uniroma.it)
DettagliFigura 1: 1) Si scriva la formulazione del problema come problema di PLI (con un numero minimo di vincoli) e la matrice dei vincoli.
ESERCIZIO 1 Sia dato il grafo orientato in Figura 1. Si consideri il problema di flusso a 1 2 4 Figura 1: costo minimo su tale grafo con b 1 = 4 b 2 = 2 b = b 4 = e c 12 = 2 c 1 = 4 c 14 = 1 c 2 = 1 c
DettagliClaudio Arbib Università di L Aquila. Ricerca Operativa. Reti di flusso
Claudio Arbib Università di L Aquila Ricerca Operativa Reti di flusso Sommario Definizioni di base Flusso di un campo vettoriale Divergenza Integrale di Gauss-Greene Flusso in una rete Sorgenti, pozzi
DettagliRicerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 20 Aprile 2015
1 Lunedí 20 Aprile 2015 1 Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica IASI - CNR Rilassamento di un problema Rilassare un problema di Programmazione Matematica vuol dire trascurare alcuni (tutti i)
DettagliProblema del trasporto
p. 1/1 Problema del trasporto Supponiamo di avere m depositi in cui è immagazzinato un prodotto e n negozi che richiedono tale prodotto. p. 1/1 Problema del trasporto Supponiamo di avere m depositi in
DettagliCorso di elettrotecnica Materiale didattico: i grafi
Corso di elettrotecnica Materiale didattico: i grafi A. Laudani 12 ottobre 2005 I grafi costituiscono uno strumento matematico che permette di descrivere e schematizzare una grande varietà di problemi
DettagliGrafi diretti. Un grafo diretto (o grafo orientato) G è una coppia (V,E) dove. V è u n i n s i e m e d i nodi (o vertici);
Algoritmi e Strutture di Dati II 2 Grafi diretti Un grafo diretto (o grafo orientato) G è una coppia (V,E) dove V è u n i n s i e m e d i nodi (o vertici); E µ V V è u n i n s i e m e d i archi. Denotiamo
DettagliEsercizi Capitolo 11 - Strutture di dati e progettazione di algoritmi
Esercizi Capitolo 11 - Strutture di dati e progettazione di algoritmi Alberto Montresor 19 Agosto, 2014 Alcuni degli esercizi che seguono sono associati alle rispettive soluzioni. Se il vostro lettore
DettagliA UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 13 giugno 2011
A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Stdi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa Seconda prova intermedia gigno Nome: Cognome: Matricola: voglio sostenere la prova orale il giorno venerdì //
DettagliGrafi e Funzioni di Costo ESERCIZI
Grafi e Funzioni di Costo ESERCIZI Esercizio1 Si determini la matrice di incidenza archi-percorsi ed i costi di percorso per la rete di trasporto rappresentata in figura. 1 4 2 3 5 Ramo Costo Ramo Costo
DettagliProblemi di Flusso: Il modello del Trasporto
Problemi di Flusso: Il modello del rasporto Andrea Scozzari a.a. 2014-2015 April 27, 2015 Andrea Scozzari (a.a. 2014-2015) Problemi di Flusso: Il modello del rasporto April 27, 2015 1 / 25 Problemi su
Dettagli2.2 Alberi di supporto di costo ottimo
. Alberi di supporto di costo ottimo Problemi relativi ad alberi hanno numerose applicazioni: progettazione di reti (comunicazione, teleriscaldamento,...) memorizzazione compatta di sequenze (DNA) diffusione
DettagliProblema del cammino minimo
Algoritmi e Strutture di Dati II Problema del cammino minimo Un viaggiatore vuole trovare la via più corta per andare da una città ad un altra. Possiamo rappresentare ogni città con un nodo e ogni collegamento
DettagliALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I
ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I Esercizio 1 Dati n oggetti ed un contenitore, ad ogni oggetto j (j = 1,, n) sono associati un peso p j ed un costo c j (con p j e c j interi positivi). Si
DettagliProgettazione di Algoritmi
Corso di laurea in Informatica Prova scritta del: Progettazione di Algoritmi 29/01/2016 Prof. De Prisco Inserire i propri dati nell apposito spazio. Non voltare la finché non sarà dato il via. Dal via
DettagliGRAFI. Cosa sono Grafi non orientati Grafi orientati Grafi pesati Alberi Automi!
G R A F I 1 GRAFI Cosa sono Grafi non orientati Grafi orientati Grafi pesati Alberi Automi! 2 cip: cip: Pallogrammi Pallogrammi GRAFI: cosa sono I grafi sono una struttura matematica fondamentale: servono
DettagliCosti ridotti e ottimalità
Costi ridotti e ottimalità condizione sufficiente di ottimalità spostamento su una base adiacente rif. Fi 3.2; Ricapitolando Sin qui abbiamo un algoritmo enumerativo applicabile quando P è un ( politopo,
DettagliParte V: Rilassamento Lagrangiano
Parte V: Rilassamento Lagrangiano Tecnica Lagrangiana Consideriamo il seguente problema di Programmazione Lineare Intera: P 1 min c T x L I Ax > b Cx > d x > 0, intera in cui A = matrice m x n C = matrice
DettagliProgettazione di Algoritmi
Corso di laurea in Informatica Prova scritta del: Progettazione di Algoritmi 06/07/2016 Prof. De Prisco Inserire i propri dati nell apposito spazio. Non voltare la finché non sarà dato il via. Dal via
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 20 giugno 2014
A Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia Un tifoso di calcio in partenza da Roma vuole raggiungere Rio De Janeiro per la finale del mondiale spendendo il meno possibile. Sono date le seguenti disponibilità
DettagliCorso di Perfezionamento
Programmazione Dinamica 1 1 Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Camerino 15 febbraio 2009 Tecniche di Programmazione Tecniche di progettazione di algoritmi: 1 Divide et Impera 2 Programmazione
DettagliPROGRAMMAZIONE LINEARE E DUALITA'
PROGRAMMAZIONE LINEARE E DUALITA' 1) Dati i punti di R 2 (1, 2), (1, 4), (2, 3), (3, 5), (4, 1), (4, 2), (5, 5), (6, 2), (6, 5). Determinare graficamente: A - L'involucro convesso di tali punti. B - Quali
DettagliGrammatiche. Grammatiche libere da contesto Grammatiche regolari Potenza delle grammatiche libere e regolari Struttura di frase: Alberi di derivazione
Grammatiche Grammatiche libere da contesto Grammatiche regolari Potenza delle grammatiche libere e regolari Struttura di frase: Alberi di derivazione Esempio dei numeri interi Si consideri il linguaggio
DettagliProgrammazione Lineare: problema del trasporto Ing. Valerio Lacagnina
Problemi di trasporto Consideriamo un problema di programmazione lineare con una struttura matematica particolare. Si può utilizzare, per risolverlo, il metodo del simplesso ma è possibile realizzare una
DettagliIntroduzione al Metodo del Simplesso. 1 Soluzioni di base e problemi in forma standard
Introduzione al Metodo del Simplesso Giacomo Zambelli 1 Soluzioni di base e problemi in forma standard Consideriamo il seguente problema di programmazione lineare (PL), relativo all esempio di produzione
DettagliEsame di Ricerca Operativa del 16/06/2015
Esame di Ricerca Operativa del 1/0/01 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Una ditta produce vernici in tre diversi stabilimenti (Pisa, Cascina, Empoli) e le vende a tre imprese edili (A, B, C). Il
Dettagli- Trovare soluzione ottima primale ( con il simplesso o algoritmo analogo)
Se si ha un problema lineare e' possibile risolverlo in piu' modi (equivalenti ) - Trovare soluzione ottima primale ( con il simplesso o algoritmo analogo) - Trovare soluzione ottima duale (con il simplesso
DettagliCammini minimi in grafi:
Algoritmi e strutture dati Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano Cammini minimi in grafi: una trilogia Cammini minimi in grafi: Episodio III: la fine della trilogia Input: nelle puntate
DettagliIntroduzione. Il routing permette la comunicazione tra due nodi differenti anche se non sono collegati direttamente
Routing Introduzione Il livello 3 della pila ethernet ha il compito di muovere i pacchetti dalla sorgente attraversando più sistemi Il livello di network deve quindi: Scegliere di volta in volta il cammino
DettagliProva Scritta di Ricerca Operativa
Prova Scritta di Ricerca Operativa (Prof. Fasano Giovanni) Università Ca Foscari Venezia - Sede di via Torino 12 gennaio 2017 Regole per l esame: la violazione delle seguenti regole comporta il ritiro
DettagliEsame di Ricerca Operativa del 07/09/2016
Esame di Ricerca Operativa del 0/09/201 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Un industria chimica produce due tipi di fertilizzanti (A e B) la cui lavorazione è affidata ai reparti di produzione e
DettagliEsercizi per il corso di. Logistica I. a.a Daniela Favaretto. Dipartimento di Matematica Applicata Università Ca Foscari di Venezia
sercizi per il corso di Logistica I a.a. - aniela avaretto ipartimento di Matematica pplicata Università a oscari di Venezia sercizio Individuare un albero di supporto di lunghezza minima (SST) sul seguente
DettagliAppunti lezione Capitolo 15 Ricerca locale
Appunti lezione Capitolo 15 Ricerca locale Alberto Montresor 03 Giugno, 016 1 Introduzione alla ricerca locale Un approccio miope, ma talvolta efficace è quello della ricerca locale. L idea è la seguente:
DettagliLuigi Piroddi
Automazione industriale dispense del corso 9. Reti di Petri: analisi dinamica e metodi di riduzione Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it Metodi di analisi di Reti di Petri Ci sono 2 modi per analizzare
DettagliMetodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Il problema del flusso di costo minimo
Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Il problema del flusso di costo minimo L. De Giovanni G. Zambelli 1 Problema del flusso a costo minimo Il problema del flusso a costo minimo é definito
DettagliMETODI DELLA RICERCA OPERATIVA
Università degli Studi di Cagliari FACOLTA' DI INGEGNERIA CORSO DI METODI DELLA RICERCA OPERATIVA Dott.ing. Massimo Di Francesco (mdifrance@unica.it) i i Dott.ing. Maria Ilaria Lunesu (ilaria.lunesu@unica.it)
DettagliAlgoritmi esatti. La teoria ci dice che per problemi difficili (come il
p. 1/4 Algoritmi esatti La teoria ci dice che per problemi difficili (come il KNAPSACK o, ancora di più, il TSP ) i tempi di risoluzione delle istanze, calcolati tramite analisi worst-case, tendono a crescere
Dettagli11.4 Chiusura transitiva
6 11.4 Chiusura transitiva Il problema che consideriamo in questa sezione riguarda il calcolo della chiusura transitiva di un grafo. Dato un grafo orientato G = hv,ei, si vuole determinare il grafo orientato)
DettagliRisoluzione dei circuiti elettrici col metodo dei sistemi di equazioni
Risoluzione dei circuiti elettrici col metodo dei sistemi di equazioni Definizioni e breve richiamo alle principali leggi dei circuiti elettrici Risolvere un circuito elettrico significa determinare i
DettagliGestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva
Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione e Scienze Matematiche Università di Siena Struttura delle reti logistiche
DettagliAlgoritmi e Strutture Dati
Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 12 Grafi e visite di grafi Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano Definizione Un grafo G=(V,E) consiste in: - un insieme V di vertici (o nodi) - un insieme
DettagliLa domanda che ci si deve porre innanzitutto per iniziare a risolvere questa disequazione è la seguente:
Disequazioni: caso generale Consideriamo ora la risoluzione di disequazioni che presentino al suo interno valori assoluti e radici. Cercheremo di stabilire con degli esempio delle linee guida per la risoluzione
DettagliAlberi e arborescenze di costo minimo
Alberi e arborescenze di costo minimo Complementi di Ricerca Operativa Giovanni Righini Dipartimento di Tecnologie dell Informazione - Università degli Studi di Milano Definizioni - 1 Un grafo G = (V,
DettagliProblemi di Percorso. Capitolo dodicesimo
Capitolo dodicesimo Problemi di Percorso Introduzione I problemi di determinazione di percorsi ottimi sono tra i più noti problemi di ottimizzazione su rete. Essi si presentano in innumerevoli campi, nella
Dettagli4.5 Metodo del simplesso
4.5 Metodo del simplesso min z = c T x s.v. Ax = b x PL in forma standard Esamina una sequenza di soluzioni di base ammissibili con valori non crescenti della funzione obiettivo fino a raggiungerne una
Dettagli3.4 Metodo di Branch and Bound
3.4 Metodo di Branch and Bound Consideriamo un generico problema di Ottimizzazione Discreta dove X è la regione ammissibile. (P ) z = max{c(x) : x X} Metodologia generale di enumerazione implicita (Land
DettagliModelli decisionali su grafi - Problemi di Localizzazione
Modelli decisionali su grafi - Problemi di Localizzazione Massimo Paolucci (paolucci@dist.unige.it) DIST Università di Genova Percorso Minimo tra tutte le coppie di vertici 2 Si può applicare n volte Dijstra
DettagliOttimizzazione Combinatoria e Reti (a.a. 2007/08)
o Appello 6/07/008 Ottimizzazione Combinatoria e Reti (a.a. 007/08) Nome Cognome: Matricola: ) Dopo avere finalmente superato l esame di Ricerca Operativa, Tommaso è pronto per partire in vacanza. Tommaso
DettagliRicerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili
Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili Modelli per la Logistica Distributiva: Single Commodity Minimum Cost Flow Problem Multi Commodity Minimum Cost Flow Problem Fixed Charge
DettagliEsame di Ricerca Operativa del 15/01/2015
Esame di Ricerca Operativa del 1/01/01 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Un azienda produce palloni da basket e da calcio che vende rispettivamente a 1 e euro. L azienda compra ogni settimana 00
DettagliLEZIONE 2. ( ) a 1 x 1 + a 2 x a n x n = b, ove a j, b R sono fissati.
LEZIONE 2 2 Sistemi di equazioni lineari Definizione 2 Un equazione lineare nelle n incognite x, x 2,, x n a coefficienti reali, è un equazione della forma (2 a x + a 2 x 2 + + a n x n = b, ove a j, b
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2013
A Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia Si è rotto un aereo che doveva trasportare un elevato numero di persone dalla città 3 alla città 8. Si rende quindi necessario utilizzare i posti disponibili
DettagliCOMPITO DI RICERCA OPERATIVA APPELLO DEL 08/01/04
COMPITO DI RICERCA OPERATIVA APPELLO DEL 08/01/04 Esercizio 1 Si risolva con il metodo branch-and-bound il seguente problema di PLI max x 1 + x 4x 1 + x + x = 0 x 1 + x + x 4 = x 1, x, x, x 4 0 x 1, x,
DettagliRouting IP. IP routing
Routing IP IP routing IP routing (inoltro IP): meccanismo per la scelta del percorso in Internet attraverso il quale inviare i datagram IP routing effettuato dai router (scelgono il percorso) Routing diretto
Dettagli1) Codici convoluzionali. 2) Circuito codificatore. 3) Diagramma a stati e a traliccio. 4) Distanza libera. 5) Algoritmo di Viterbi
Argomenti della Lezione 1) Codici convoluzionali 2) Circuito codificatore 3) Diagramma a stati e a traliccio 4) Distanza libera 5) Algoritmo di Viterbi 1 Codici convoluzionali I codici convoluzionali sono
DettagliSistemi II. Sistemi II. Elisabetta Colombo
Corso di Approfondimenti di Matematica per Biotecnologie, Anno Accademico 2011-2012, http://users.mat.unimi.it/users/colombo/programmabio.html 1 2 3 con R.C.+ o 1.10 Rango massimo e determinante con R.C.+
DettagliLuigi Piroddi
Automazione industriale dispense del corso (a.a. 2008/2009) 8. Reti di Petri: rappresentazione algebrica Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it Rappresentazione matriciale o algebrica E possibile analizzare
DettagliPagine di Algebra lineare. di premessa al testo Pagine di Geometria di Sara Dragotti. Parte terza: SISTEMI LINEARI
Pagine di Algebra lineare di premessa al testo Pagine di Geometria di Sara Dragotti Parte terza: SISTEMI LINEARI 1. Definizioni Dato un campo K ed m 1 polinomi su K in n indeterminate di grado non superiore
DettagliLuigi Piroddi
Automazione industriale dispense del corso (a.a. 2008/2009) 10. Reti di Petri: analisi strutturale Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it Analisi strutturale Un alternativa all analisi esaustiva basata sul
DettagliSTRUMENTI MATEMATICI
1. TABELLA A DOPPIA ENTRATA 1 STRUMENTI MATEMATICI E' un riquadro formato da righe orizzontali e colonne verticali. I dati sulla prima colonna sono i dati in entrata di ciascuna riga; i dati sulla prima
DettagliEsame di Ricerca Operativa del 08/01/13. Esercizio 1. Completare la seguente tabella considerando il problema di programmazione lineare:
Esame di Ricerca Operativa del 08/0/ Cognome) Nome) Corso di laurea) Esercizio. Completare la seguente tabella considerando il problema di programmazione lineare: max x + x x +x x x 0 x + x x x 8 x x 8
DettagliProblemi di flusso a costo minimo
p. 1/7 Problemi di flusso a costo minimo È data una rete (grafo orientato e connesso) G = (V,A). (i,j) A c ij, costo di trasporto unitario lungo l arco (i, j). i V b i interi e tali che i V b i = 0. p.
DettagliGrafi: visite. Una breve presentazione. F. Damiani - Alg. & Lab. 04/05 (da C. Demetrescu et al - McGraw-Hill)
Grafi: visite Una breve presentazione Visite di grafi Scopo e tipi di visita Una visita (o attraversamento) di un grafo G permette di esaminare i nodi e gli archi di G in modo sistematico Problema di base
DettagliAlgoritmo per A. !(x) Istanza di B
Riduzioni polinomiali Una funzione f: T*!T* è detta computabile in tempo polinomiale se esiste una macchina di Turing limitata polinomialmente che la computi. Siano L 1 e L 2 " T* due linguaggi. Una funzione
DettagliDiagrammi a blocchi 1
Diagrammi a blocchi 1 Sommario Diagrammi di flusso, o a blocchi. Analisi strutturata. Esercizi. 2 Diagrammi a blocchi È un linguaggio formale di tipo grafico per rappresentare gli algoritmi. Attraverso
DettagliEsempi. non. orientato. orientato
Definizione! Un grafo G = (V,E) è costituito da un insieme di vertici V ed un insieme di archi E ciascuno dei quali connette due vertici in V detti estremi dell arco.! Un grafo è orientato quando vi è
DettagliL ALGORITMO DEL SIMPLESSO REVISIONATO
L ALGORITMO DEL SIMPLESSO REVISIONATO L'algoritmo del simplesso revisionato costituisce una diversa implementazione dell algoritmo standard tesa a ridurre, sotto certe condizioni, il tempo di calcolo e
Dettaglic(s) := c e (1) e δ(s)
. Il problema del massimo flusso Nel problema del massimo flusso si considera un grafo, in cui due nodi s e t sono contraddistinti l uno come sorgente e l altro come pozzo e ad ogni arco e =(i, j)è assegnato
Dettaglietà (anni) manutenzione (keuro) ricavato (keuro)
.6 Cammini minimi. Determinare i cammini minimi dal nodo 0 a tutti gli altri nodi del seguente grafo, mediante l algoritmo di Dijkstra e, se applicabile, anche mediante quello di Programmazione Dinamica.
DettagliAlgoritmi e strutture dati
Algoritmi e Strutture Dati Cammini minimi Definizioni Sia G = (V,E) un grafo orientato pesato sugli archi. Il costo di un cammino π = è dato da: Un cammino minimo tra una coppia di
Dettagli2. ALGORITMO DEL SIMPLESSO
. ALGORITMO DEL SIMPLESSO R. Tadei Una piccola introduzione R. Tadei SIMPLESSO L obiettivo del capitolo è quello di fornire un algoritmo, l algoritmo del simplesso, che risolve qualsiasi problema di programmazione
DettagliProgettazione di algoritmi
Progettazione di algoritmi Discussione dell'esercizio [labirinto] Nel testo dell'esercizio abbiamo considerato come lunghezza del percorso il numero di bivi ma possiamo stimare meglio la lunghezza reale
DettagliProgrammazione Greedy I codici di Huffman
Programmazione Greedy I codici di Huffman Codifica dell informazione La rappresentazione ordinaria dell informazione prevede l impiego di un numero costante di bit; per esempio ad ogni carattere del codice
DettagliLEZIONE 3. a + b + 2c + e = 1 b + d + g = 0 3b + f + 3g = 2. a b c d e f g
LEZIONE 3 3.. Matrici fortemente ridotte per righe. Nella precedente lezione abbiamo introdotto la nozione di soluzione di un sistema di equazioni lineari. In questa lezione ci poniamo il problema di descrivere
DettagliGrafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente
Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente Una breve presentazione Definizioni Sia G=(V,E) un grafo non orientato e connesso. Un albero ricoprente di G è un sottografo T G tale che: T è
DettagliOperations Management
La schedulazione dei progetti Estratto da Operations Management Modelli e metodi per la logistica II Edizione Autore: Giuseppe Bruno Edizioni Scientifiche Italiane I problemi di scheduling 21 6.8 - LA
DettagliConvergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio
Convergenza del Simplesso e regole anti-ciclaggio degenerazione e ciclaggio un esempio di ciclaggio regole anti-ciclaggio rif. Fi 3.2.6, BT 3.4 (Esempio 3.6), BT 3.7; Sulla convergenza del metodo del simplesso
Dettagli5.4.5 Struttura dell algoritmo ed esempi
CAPITOLO 5. IL METODO DEL SIMPLESSO 6 5.4.5 Struttura dell algoritmo ed esempi Come abbiamo già ampiamente osservato, la fase II del metodo del simplesso, a partire da una soluzione di base ammissibile,
DettagliNote per la Lezione 4 Ugo Vaccaro
Progettazione di Algoritmi Anno Accademico 2016 2017 Note per la Lezione 4 Ugo Vaccaro Ripasso di nozioni su Alberi Ricordiamo che gli alberi rappresentano una generalizzazione delle liste, nel senso che
Dettagli