Lưu lượng tối đa

Trong các phần sau, bạn sẽ xem ví dụ về luồng tối đa (lưu lượng tối đa).

Ví dụ về luồng tối đa

Vấn đề được xác định bằng đồ thị sau đây, biểu diễn thông tin giao thông vận tải mạng:

Bạn muốn vận chuyển tài liệu từ nút 0 (nguồn) đến nút 4 (nút bồn rửa). Các số bên cạnh các cung là dung lượng của chúng – khả năng sức chứa của một vòng cung là lượng tối đa có thể truyền qua cung đó khoảng thời gian cố định. Dung lượng là hạn chế đối với bài toán này.

Luồng là một số gán một số không âm cho mỗi cung (phương thức lượng dòng chảy) đáp ứng quy tắc bảo toàn dòng chảy sau đây:

Lưu ý: Tại mỗi nút, ngoại trừ nguồn hoặc bồn lưu trữ dữ liệu, tổng luồng của tất cả các cung tròn dẫn đến nút bằng tổng luồng của tất cả các cung dẫn ra khỏi nút đó.

Bài toán luồng tối đa là tìm một luồng trong đó tổng số lượng của luồng toàn bộ mạng lớn nhất có thể.

Các phần sau đây trình bày các chương trình giúp tìm lưu lượng tối đa từ nguồn (0) vào bồn lưu trữ dữ liệu (4).

Nhập thư viện

Mã sau đây nhập thư viện bắt buộc.

Python

import numpy as np

from ortools.graph.python import max_flow

C++

#include <cstdint>
#include <vector>

#include "ortools/graph/max_flow.h"

Java

import com.google.ortools.Loader;
import com.google.ortools.graph.MaxFlow;

C#

using System;
using Google.OrTools.Graph;

Khai báo trình giải

Để giải bài toán này, bạn có thể sử dụng Trình giải SimpleMaxFlow.

Python

# Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
smf = max_flow.SimpleMaxFlow()

C++

// Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
SimpleMaxFlow max_flow;

Java

// Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
MaxFlow maxFlow = new MaxFlow();

C#

// Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
MaxFlow maxFlow = new MaxFlow();

Xác định dữ liệu

Bạn xác định biểu đồ cho bài toán bằng 3 mảng, đối với các nút bắt đầu, kết thúc số nút và sức chứa của các vòng cung. Độ dài của mỗi mảng bằng số trong biểu đồ.

Đối với mỗi i, cung i đi từ start_nodes[i] đến end_nodes[i] và dung lượng của nó do capacities[i] cung cấp. Phần tiếp theo trình bày cách tạo các vòng cung bằng cách sử dụng dữ liệu này.

Python

# Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
# between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
# capacity of 20.
start_nodes = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])
end_nodes = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4])
capacities = np.array([20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20])

C++

// Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
// between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
// capacity of 20.
std::vector<int64_t> start_nodes = {0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3};
std::vector<int64_t> end_nodes = {1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4};
std::vector<int64_t> capacities = {20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20};

Java

// Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
// between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
// capacity of 20.
// From Taha's 'Introduction to Operations Research',
// example 6.4-2.
int[] startNodes = new int[] {0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3};
int[] endNodes = new int[] {1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4};
int[] capacities = new int[] {20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20};

C#

// Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
// between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
// capacity of 20.
// From Taha's 'Introduction to Operations Research',
// example 6.4-2.
int[] startNodes = { 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3 };
int[] endNodes = { 1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4 };
int[] capacities = { 20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20 };

Thêm các vòng cung

Đối với mỗi nút bắt đầu và nút kết thúc, bạn sẽ tạo một vòng cung từ nút bắt đầu đến nút kết thúc với dung lượng đã cho, sử dụng phương pháp AddArcWithCapacity. Hạn mức là các hạn chế cho sự cố.

Python

# Add arcs in bulk.
#   note: we could have used add_arc_with_capacity(start, end, capacity)
all_arcs = smf.add_arcs_with_capacity(start_nodes, end_nodes, capacities)

C++

// Add each arc.
for (int i = 0; i < start_nodes.size(); ++i) {
  max_flow.AddArcWithCapacity(start_nodes[i], end_nodes[i], capacities[i]);
}

Java

// Add each arc.
for (int i = 0; i < startNodes.length; ++i) {
  int arc = maxFlow.addArcWithCapacity(startNodes[i], endNodes[i], capacities[i]);
  if (arc != i) {
    throw new Exception("Internal error");
  }
}

C#

// Add each arc.
for (int i = 0; i < startNodes.Length; ++i)
{
    int arc = maxFlow.AddArcWithCapacity(startNodes[i], endNodes[i], capacities[i]);
    if (arc != i)
        throw new Exception("Internal error");
}

Gọi trình giải

Giờ đây, khi tất cả các cung đã được xác định, tất cả những gì còn lại chỉ là gọi trình giải toán và hiển thị kết quả. Bạn gọi phương thức Solve(), cung cấp nguồn (0) và bồn lưu trữ dữ liệu (4).

Python

# Find the maximum flow between node 0 and node 4.
status = smf.solve(0, 4)

C++

// Find the maximum flow between node 0 and node 4.
int status = max_flow.Solve(0, 4);

Java

// Find the maximum flow between node 0 and node 4.
MaxFlow.Status status = maxFlow.solve(0, 4);

C#

// Find the maximum flow between node 0 and node 4.
MaxFlow.Status status = maxFlow.Solve(0, 4);

Hiển thị kết quả

Giờ đây, bạn có thể hiển thị luồng trên từng vòng cung.

Python

if status != smf.OPTIMAL:
    print("There was an issue with the max flow input.")
    print(f"Status: {status}")
    exit(1)
print("Max flow:", smf.optimal_flow())
print("")
print(" Arc    Flow / Capacity")
solution_flows = smf.flows(all_arcs)
for arc, flow, capacity in zip(all_arcs, solution_flows, capacities):
    print(f"{smf.tail(arc)} / {smf.head(arc)}   {flow:3}  / {capacity:3}")
print("Source side min-cut:", smf.get_source_side_min_cut())
print("Sink side min-cut:", smf.get_sink_side_min_cut())

C++

if (status == MaxFlow::OPTIMAL) {
  LOG(INFO) << "Max flow: " << max_flow.OptimalFlow();
  LOG(INFO) << "";
  LOG(INFO) << "  Arc    Flow / Capacity";
  for (std::size_t i = 0; i < max_flow.NumArcs(); ++i) {
    LOG(INFO) << max_flow.Tail(i) << " -> " << max_flow.Head(i) << "  "
              << max_flow.Flow(i) << "  / " << max_flow.Capacity(i);
  }
} else {
  LOG(INFO) << "Solving the max flow problem failed. Solver status: "
            << status;
}

Java

if (status == MaxFlow.Status.OPTIMAL) {
  System.out.println("Max. flow: " + maxFlow.getOptimalFlow());
  System.out.println();
  System.out.println("  Arc     Flow / Capacity");
  for (int i = 0; i < maxFlow.getNumArcs(); ++i) {
    System.out.println(maxFlow.getTail(i) + " -> " + maxFlow.getHead(i) + "    "
        + maxFlow.getFlow(i) + "  /  " + maxFlow.getCapacity(i));
  }
} else {
  System.out.println("Solving the max flow problem failed. Solver status: " + status);
}

C#

if (status == MaxFlow.Status.OPTIMAL)
{
    Console.WriteLine("Max. flow: " + maxFlow.OptimalFlow());
    Console.WriteLine("");
    Console.WriteLine("  Arc     Flow / Capacity");
    for (int i = 0; i < maxFlow.NumArcs(); ++i)
    {
        Console.WriteLine(maxFlow.Tail(i) + " -> " + maxFlow.Head(i) + "    " +
                          string.Format("{0,3}", maxFlow.Flow(i)) + "  /  " +
                          string.Format("{0,3}", maxFlow.Capacity(i)));
    }
}
else
{
    Console.WriteLine("Solving the max flow problem failed. Solver status: " + status);
}

Dưới đây là kết quả của chương trình:

Max flow: 60

  Arc    Flow / Capacity
0 -> 1    20  /  20
0 -> 2    30  /  30
0 -> 3    10  /  10
1 -> 2     0  /  40
1 -> 4    20  /  30
2 -> 3    10  /  10
2 -> 4    20  /  20
3 -> 2     0  /   5
3 -> 4    20  /  20
Source side min-cut: [0]
Sink side min-cut: [4, 1]

Số lượng luồng trên mỗi vòng cung được hiển thị trong Flow.

Hoàn tất chương trình

Kết hợp tất cả lại với nhau, sau đây là các chương trình hoàn chỉnh.

Python

"""From Taha 'Introduction to Operations Research', example 6.4-2."""
import numpy as np

from ortools.graph.python import max_flow


def main():
    """MaxFlow simple interface example."""
    # Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
    smf = max_flow.SimpleMaxFlow()

    # Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
    # between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
    # capacity of 20.
    start_nodes = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3])
    end_nodes = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4])
    capacities = np.array([20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20])

    # Add arcs in bulk.
    #   note: we could have used add_arc_with_capacity(start, end, capacity)
    all_arcs = smf.add_arcs_with_capacity(start_nodes, end_nodes, capacities)

    # Find the maximum flow between node 0 and node 4.
    status = smf.solve(0, 4)

    if status != smf.OPTIMAL:
        print("There was an issue with the max flow input.")
        print(f"Status: {status}")
        exit(1)
    print("Max flow:", smf.optimal_flow())
    print("")
    print(" Arc    Flow / Capacity")
    solution_flows = smf.flows(all_arcs)
    for arc, flow, capacity in zip(all_arcs, solution_flows, capacities):
        print(f"{smf.tail(arc)} / {smf.head(arc)}   {flow:3}  / {capacity:3}")
    print("Source side min-cut:", smf.get_source_side_min_cut())
    print("Sink side min-cut:", smf.get_sink_side_min_cut())


if __name__ == "__main__":
    main()

C++

// From Taha 'Introduction to Operations Research', example 6.4-2."""
#include <cstdint>
#include <vector>

#include "ortools/graph/max_flow.h"

namespace operations_research {
// MaxFlow simple interface example.
void SimpleMaxFlowProgram() {
  // Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
  SimpleMaxFlow max_flow;

  // Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
  // between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
  // capacity of 20.
  std::vector<int64_t> start_nodes = {0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3};
  std::vector<int64_t> end_nodes = {1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4};
  std::vector<int64_t> capacities = {20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20};

  // Add each arc.
  for (int i = 0; i < start_nodes.size(); ++i) {
    max_flow.AddArcWithCapacity(start_nodes[i], end_nodes[i], capacities[i]);
  }

  // Find the maximum flow between node 0 and node 4.
  int status = max_flow.Solve(0, 4);

  if (status == MaxFlow::OPTIMAL) {
    LOG(INFO) << "Max flow: " << max_flow.OptimalFlow();
    LOG(INFO) << "";
    LOG(INFO) << "  Arc    Flow / Capacity";
    for (std::size_t i = 0; i < max_flow.NumArcs(); ++i) {
      LOG(INFO) << max_flow.Tail(i) << " -> " << max_flow.Head(i) << "  "
                << max_flow.Flow(i) << "  / " << max_flow.Capacity(i);
    }
  } else {
    LOG(INFO) << "Solving the max flow problem failed. Solver status: "
              << status;
  }
}

}  // namespace operations_research

int main() {
  operations_research::SimpleMaxFlowProgram();
  return EXIT_SUCCESS;
}

Java

package com.google.ortools.graph.samples;
import com.google.ortools.Loader;
import com.google.ortools.graph.MaxFlow;

/** Minimal MaxFlow program. */
public final class SimpleMaxFlowProgram {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Loader.loadNativeLibraries();
    // Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
    MaxFlow maxFlow = new MaxFlow();

    // Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
    // between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
    // capacity of 20.
    // From Taha's 'Introduction to Operations Research',
    // example 6.4-2.
    int[] startNodes = new int[] {0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3};
    int[] endNodes = new int[] {1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4};
    int[] capacities = new int[] {20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20};

    // Add each arc.
    for (int i = 0; i < startNodes.length; ++i) {
      int arc = maxFlow.addArcWithCapacity(startNodes[i], endNodes[i], capacities[i]);
      if (arc != i) {
        throw new Exception("Internal error");
      }
    }

    // Find the maximum flow between node 0 and node 4.
    MaxFlow.Status status = maxFlow.solve(0, 4);

    if (status == MaxFlow.Status.OPTIMAL) {
      System.out.println("Max. flow: " + maxFlow.getOptimalFlow());
      System.out.println();
      System.out.println("  Arc     Flow / Capacity");
      for (int i = 0; i < maxFlow.getNumArcs(); ++i) {
        System.out.println(maxFlow.getTail(i) + " -> " + maxFlow.getHead(i) + "    "
            + maxFlow.getFlow(i) + "  /  " + maxFlow.getCapacity(i));
      }
    } else {
      System.out.println("Solving the max flow problem failed. Solver status: " + status);
    }
  }

  private SimpleMaxFlowProgram() {}
}

C#

// From Taha 'Introduction to Operations Research', example 6.4-2.
using System;
using Google.OrTools.Graph;

public class SimpleMaxFlowProgram
{
    static void Main()
    {
        // Instantiate a SimpleMaxFlow solver.
        MaxFlow maxFlow = new MaxFlow();

        // Define three parallel arrays: start_nodes, end_nodes, and the capacities
        // between each pair. For instance, the arc from node 0 to node 1 has a
        // capacity of 20.
        // From Taha's 'Introduction to Operations Research',
        // example 6.4-2.
        int[] startNodes = { 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3 };
        int[] endNodes = { 1, 2, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 4 };
        int[] capacities = { 20, 30, 10, 40, 30, 10, 20, 5, 20 };

        // Add each arc.
        for (int i = 0; i < startNodes.Length; ++i)
        {
            int arc = maxFlow.AddArcWithCapacity(startNodes[i], endNodes[i], capacities[i]);
            if (arc != i)
                throw new Exception("Internal error");
        }

        // Find the maximum flow between node 0 and node 4.
        MaxFlow.Status status = maxFlow.Solve(0, 4);

        if (status == MaxFlow.Status.OPTIMAL)
        {
            Console.WriteLine("Max. flow: " + maxFlow.OptimalFlow());
            Console.WriteLine("");
            Console.WriteLine("  Arc     Flow / Capacity");
            for (int i = 0; i < maxFlow.NumArcs(); ++i)
            {
                Console.WriteLine(maxFlow.Tail(i) + " -> " + maxFlow.Head(i) + "    " +
                                  string.Format("{0,3}", maxFlow.Flow(i)) + "  /  " +
                                  string.Format("{0,3}", maxFlow.Capacity(i)));
            }
        }
        else
        {
            Console.WriteLine("Solving the max flow problem failed. Solver status: " + status);
        }
    }
}