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第4章 空間解析 2.ネットワーク分析 (2) 最大流問題

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1 第4章 空間解析 2.ネットワーク分析 (2) 最大流問題
第4章 空間解析 2.ネットワーク分析 (2) 最大流問題 久保田光一

2 最大流 通信量最大化 1 ←回線容量 出発地:池袋 3 3 御茶ノ水 3 3 秋葉原 新宿 4 1 目的地:東京 1
最大流 通信量最大化 ←回線容量 出発地:池袋 御茶ノ水 秋葉原 新宿 ・例として挙げた鉄道網に沿って,図のような回線を引き,その回線の通信容量を設定したとする. ・通信容量の単位は単位時間あたり送ることができるデータとする. ・このとき,池袋から東京まで単位時間あたり最大で何単位のデータが送れるのかを知りたい. ・このような問題を解くために利用するモデルが,ネットワークフローであり,ネットワークフローに関する最大流問題である. 目的地:東京

3 ネットワークフロー 水などの配管や道路の交通量や輸送量などを表現するための「ネットワーク」を考える.
ネットワークの構造は,地点を頂点,配管や道路を枝とするようなグラフ G=(V,E) で表される. ここでは,Gは単純なグラフとする(後述). 始点 s (source) と終点 t (sink) を定めて,ネットワークの枝に水や物などを流すとき,それをフロー f という.水流,物流,交通流など. フローfの値 F とは,始点 s から流れ出る総量であり,終点に流れ込む総量(途中で流量は保存)でもある.

4 フローの制約と最大流問題 各枝(u,v) には容量(capacity)を表す非負の実数 c(u,v) が与えられ,枝(u,v)のフロー f(u,v) は 次の制約を満たす: 最大流問題は様々なフロー f の中で,fの値 F の最大値とそのときのフロー f を求める問題. ・ここで,総和記号は,s または vに入ってくる枝の始点全体,あるいは,t または v から出ていく枝の終点全体に関する和を表す.

5 ネットワークの枝の容量 1 3 3 3 3 4 1 1 c(s,u)= 各枝には流れる量の最大値(これを「容量」という)が与えられている
秋葉原 w 枝(s,u)の容量を c(s,u) と記す 3 御茶ノ水 v 3 c(s,u)= 3 3 4 1 ・流れを考えるので,流れの方向を定めて,有向グラフ・ネットワークで考える. ・ここでは流れの入口 s (source)を池袋,出口 t (sink)を東京とする. ・池袋から東京に,データを送信することを考える.ただし,ここでは,データは水のような液体として  考えることができるように,データの送信単位は十分小さく, データの送信順序は問わないとする. ・各枝(u,v) には,その枝を流れるフロー f(u,v) 量の最大値として「容量c(u,v)」が与えられている. ・各枝(u,v) を流れる量は0以上容量c(u,v) 以下の値でなければならない. 新宿 u 1 出口 t :東京

6 ネットワーク上のフロー 1 1 1 1 1 1 フロー f の値 F は 3 f(s,u)= 各枝には流れる量は「容量」以下
秋葉原 w 枝(s,u)を流れる量 を f(s,u) と記す 1 御茶ノ水 v 1 f(s,u)= 1 1 ・フローそれ自体は様々なものがありうる.その一つの例. ・各枝の数値はその枝(u,v) を流れるフローのその枝での流量f(u,v)を表す. ・フロー f の値 F は,入口から流れ出る流量の総和であり,出口から流れ出る流量の総和. ・途中の頂点では,流れ込む量の総和と,流れ出る量の総和は等しい 新宿 u 1 出口 t :東京

7 枝の流量 / 容量 の記載法 1/1 1/3 1/3 0/3 1/4 0/3 1/1 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在
枝の流量 / 容量 の記載法 入口:池袋 1/1 秋葉原 1/3 1/3 御茶ノ水 0/3 1/4 0/3 1/1 ・枝を流れるフローと,その枝の容量を合わせて整理して記述すると,このようになる. 新宿 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在 出口:東京

8 フォード・ファルカーソン法 Ford・Fulkerson法は基本的な考え方. まず,容量の制限を満たすフロー f を与える.
増加可能経路 p が存在するなら, フロー f を p に沿って増加させる. 存在しなければ終了 ・Ford Fulkerson法は基本となる考え方である.ここに出てくる増加可能経路pの見つけ出し方にいろいろな方法があり,各種アルゴリズムとして提案されている. ・基本的な考え方は,初期フローを選ぶ. ・現在のフローについて,流量を増やせるかどうかを,増加可能経路pの有無で判断する.

9 増加可能経路 1/1 1/3 1/3 0/3 1/4 0/3 1/1 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在 池袋 秋葉原
御茶ノ水 0/3 1/4 0/3 1/1 ・この図で赤で示した経路は,増加可能経路のひとつである. ・実際,この経路上の枝のフローを全て1だけ増やしても,制約に違反せずフローを構成できる. 新宿 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在 東京

10 残余ネットワーク y - x x / y x 元のネットワーク 残余ネットワーク
各枝(u,v)には流量 x=f(u,v) と容量 y=c(u,v) が指定される 元のネットワークの枝1本に対応し,有向枝2本を対応させ,あとどれだけ流せるかを表す残余ネットワークを構成する y - x x / y u v u v ・増加可能経路を系統立てて見出すために,与えられたフロー f を表現するための残余ネットワークを構成する. ・これは,枝を流れる量を x, 容量を yとするとき,その枝だけに着目すると,あと y-x だけ流量を増やせることを,重みがy-xの順方向の有向枝で表現する. ・流量をxだけ減らせるということを,逆方向の流量をxだけ増やせるという意味で,重みがxの逆方向の有向枝で表現する. x 元のネットワーク 残余ネットワーク あとどれだけ流せるか

11 残余ネットワーク 1 1 2 3 1 2 3 1 3 1 1 入口:池袋 秋葉原 御茶ノ水 新宿 出口:東京
・各枝に具体的にフローを定めると容量制限を満たしつつさらに流すことのできる量,および,既に流している量を減らすことにより,見かけ上逆方向の流れの量を増やすことができる. ・各枝の値は,現在のフローに対して,その方向に増やすことができる流れの量の上限を表す. ・重みが0となる枝は削除して考える.図では点線で示してある. 新宿 1 出口:東京

12 増加可能経路 1 1 2 3 1 2 3 1 3 1 1 入口:池袋 秋葉原 御茶ノ水 新宿 出口:東京
・増加可能経路とは,残余ネットワーク中で,入口から出口に至る有向道(パス)のこと. ・複数存在しうるが,ここでは,図の赤で表された有向道を考える. ・増加可能経路を構成する枝に与えられている数値は,その枝に流すことができる量を表すので,各枝についてその数値の最小値を求めると,  その増加可能経路にそって,増やすことのできる流量になる. ・ここでは,赤の有向道の枝の数値は,2,3,3,3 という4個であるので,その最小値は2になる. ・つまり,この赤の有向道に沿って,入口から流量を2だけ増やすことができることがわかる. 新宿 1 出口:東京

13 増加可能経路に沿って流量増加 1/1 1/3 3/3 2/3 3/4 2/3 1/1 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在
池袋 1/1 秋葉原 1/3 3/3 御茶ノ水 2/3 3/4 2/3 1/1 ・増加可能経路の枝の最小値が2であったので,赤い枝の流量をそれぞれ2ずつ増やした場合の図を示す. ・赤い枝が増加可能経路を表す. 新宿 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在 東京

14 更新した流量に関する 残余ネットワーク 1 1 1 3 2 1 2 3 2 1 1 1 入口:池袋 秋葉原 御茶ノ水 新宿 出口:東京
御茶ノ水 1 3 2 1 2 3 2 1 1 ・修正したフローについて,同様にして,再度,残余ネットワークを構成する. ・さきほどの増加可能経路に沿って,残余ネットワークを修正すればよい. 新宿 1 出口:東京

15 増加可能経路 1 1 1 3 2 1 2 3 2 1 1 1 入口:池袋 秋葉原 御茶ノ水 新宿 出口:東京
御茶ノ水 1 3 2 1 2 3 2 1 1 ・再構成された残余ネットワークで再度,増加可能経路を求める. ・ここで見出した増加可能経路の枝に付された数値は,2,1,1なので,その最小値は1である. ・したがって,この増加可能経路に沿って,流量を1だけ増やすことができる. 新宿 1 出口:東京

16 増加可能経路に沿って流量増加 1/1 2/3 3/3 3/3 4/4 2/3 1/1 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在
池袋 1/1 秋葉原 2/3 3/3 御茶ノ水 3/3 4/4 2/3 1/1 ・増加可能経路の枝の最小値で示される流量を追加した場合の図 ・赤い枝が増加可能経路を表す. 新宿 1/1 x/y : 流量 x が容量 y の枝に存在 東京

17 更新した流量に関する 残余ネットワーク 1 2 3 1 1 3 4 2 1 1 入口:池袋 秋葉原 御茶ノ水 新宿 出口:東京
御茶ノ水 3 1 1 3 4 2 1 ・同様に,残余ネットワークを構成する. ・このグラフ上では,入口から出口に到達する道が無いので,増加可能経路が存在しないことがわかる. ・この状態で,最大流を得たことになる. 新宿 1 出口:東京

18 増加可能経路が無い→終了 1 2 3 1 1 3 4 2 1 1 入口:池袋 秋葉原 御茶ノ水 新宿 出口:東京
御茶ノ水 3 1 1 3 4 2 1 ・なぜなら,出口から出る有向枝はあっても,出口に入る有向枝が無いことからすぐにわかる. 新宿 1 出口:東京

19 最大流のアルゴリズム 増加可能経路の見つけ方によって,多くのアルゴリズムが知られている.
ディニッツ(Dinic)のアルゴリズムは,幅優先探索により,増加可能経路を見出すもの. ・増加可能経路の見つけ方は,有向グラフの探索に他ならない. ・探索方法にいくつかやり方があるが,いわゆる幅優先探索を用いるディニッツのアルゴリズムが有名.

20 最大流の性質 カット: カットを構成する枝の容量の和を「カット容量」という 「最大流の値=カット容量の最小値」が成立
ネットワーク上の頂点を二つの集合に分ける このとき,入口と出口は別々の集合に含まれるように分ける 両端点がその二つの集合に一つずつ存在するような枝の集合を「カット」という カットを構成する枝の容量の和を「カット容量」という 「最大流の値=カット容量の最小値」が成立


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