Netwerkstroming. Algoritmiek

Vergelijkbare documenten
Netwerkstroming. Algoritmiek

Heuristieken en benaderingsalgoritmen. Algoritmiek

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

Benaderingsalgoritmen

Begrenzing van het aantal iteraties in het max-flow algoritme

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

Universiteit Utrecht Betafaculteit. Examen Discrete Wiskunde II op donderdag 6 juli 2017, uur.

Optimaliseren in Netwerken

Universiteit Utrecht Betafaculteit. Examen Discrete Wiskunde op donderdag 13 april 2017, uur.

Tentamen Discrete Wiskunde 1 10 april 2012, 14:00 17:00 uur

2WO12: Optimalisering in Netwerken

Kortste Paden. Algoritmiek

Tentamen combinatorische optimalisatie Tijd:

2WO12: Optimalisering in Netwerken

Hoofdstuk 8: Algoritmen en Complexiteit

Hoofdstuk 13: Integer Lineair Programmeren

Examen Discrete Wiskunde donderdag 12 april, 2018

TW2020 Optimalisering

Doorzoeken van grafen. Algoritmiek

Week Hier vind je uitwerkingen van enkele opgaven uit het dictaat Grafen: Kleuren en Routeren.

(On)Doenlijke problemen

Grafen. Indien de uitgraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel. Indien de ingraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel.

TW2020 Optimalisering

Oefententamen in2505-i Algoritmiek

Fundamentele Informatica

Algorithms for Max-Flow

Uitwerking tentamen Analyse van Algoritmen, 29 januari

Lineaire algebra I (wiskundigen)

Discrete Wiskunde, College 12. Han Hoogeveen, Utrecht University

1 Complexiteit. of benadering en snel

Transport-, Routing- en Schedulingproblemen. Wi4062TU / Wi487TU / a86g. Uitwerkingen

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

Optimalisering/Besliskunde 1. College 1 3 september, 2014

Lijstkleuring van grafen

Sommige praktische IP problemen kunnen worden geformuleerd als optimalisering op een netwerk.

Tiende college algoritmiek. 2 mei Gretige algoritmen, Dijkstra

TW2020 Optimalisering

Universiteit Utrecht Faculteit Wiskunde en Informatica. Examen Optimalisering op maandag 18 april 2005, uur.

Het Chinese Postbode Probleem. Marene Dimmendaal s

Discrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie

Transshipment problemen Simplex methode en netwerk optimalisatie algoritmes. Luuk van de Sande Begeleider: Judith Keijsper 20 januari 2013

Tiende college algoritmiek. 13/21 april Gretige Algoritmen Algoritme van Dijkstra

Discrete Structuren. Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie

l e x e voor alle e E

Divide & Conquer: Verdeel en Heers vervolg. Algoritmiek

Radboud Universiteit Nijmegen

3 De stelling van Kleene

Ter Leering ende Vermaeck

2WO12: Optimalisering in Netwerken

De Resolutiemethode (Logica, hoofdstuk 15) Robinson (1965) TI1300 Redeneren en Logica

3. Elke lijn van een graaf draagt twee bij tot de som van alle graden.

Examen Datastructuren en Algoritmen II

OptimalisereninNetwerken

Workshop DisWis, De Start 13/06/2007 Bladzijde 1 van 7. Sudoku. Sudoku

Vierde college complexiteit. 26 februari Beslissingsbomen en selectie Toernooimethode Adversary argument

Toewijzingsprobleem Bachelorscriptie

2WO12: Optimalisering in Netwerken

Netwerkoptimalisatie

De huwelijksstelling van Hall

Algoritmes en Priemgetallen. Hoe maak je een sleutelpaar voor RSA?

Onafhankelijke verzamelingen en Gewogen Oplossingen, door Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4, Combinatorial Algorithms

NP-Volledigheid. Wil zo snel mogelijke algoritmes om problemen op te lossen. De looptijd is polynomiaal: O n k - dat is heel erg mooi

Greedy algoritmes. Algoritmiek

Gödels theorem An Incomplete Guide to Its Use and Abuse, Hoofdstuk 3

Je hebt twee uur de tijd voor het oplossen van de vraagstukken. µkw uitwerkingen. 12 juni 2015

Vierde college complexiteit. 14 februari Beslissingsbomen

(b) Formuleer het verband tussen f en U(P, f), en tussen f en L(P, f). Bewijs de eerste. (c) Geef de definitie van Riemann integreerbaarheid van f.

Hoofdstuk 1. Afspraken en notaties

RSA. F.A. Grootjen. 8 maart 2002

A.1 Grafentheorie 64 BIJLAGE A. OPLOSSING VAN DE VRAGEN A.1. GRAFENTHEORIE 65. dan heeft deze kring in ieder knooppunt een even aantal takken).

Uitgebreide uitwerking Tentamen Complexiteit, juni 2017

V = {a, b, c, d, e} Computernetwerken: de knopen zijn machines in het netwerk, de kanten zijn communicatiekanalen.

Transcriptie:

Netwerkstroming

Netwerkstroming Toepassingen in Logistiek Video-streaming Subroutine in algoritmen 2

Vandaag Netwerkstroming: wat was dat ook alweer? Minimum Snede Maximum Stroming Stelling Variant: Edmonds-Karp Toepassing: koppelingen 3

Een stromingsnetwerk Een stromingsnetwerk bestaat uit 4 Een gerichte graaf G=(N,A) Voor elke pijl (v,w) A een capaciteit c(v,w) 0. Twee speciale knopen: bron s (source) en put t (sink). s 2 3 2 a 1 2 d 3 4 b c 2 4 2 t

Meerdere bronnen/putten Introduceer superbron en superput Capaciteiten van arcs hangt af van toepassing Alleen als de goederen hetzelfde zijn! 5 s 3 a b 4 1 2 3 2 2 d c 2 4 3 a 1 2 2 d b 3 2 4 c 4 2 t

Stroming Schrijf als (v,w) A: c(v,w) = 0. Een stroming (van s naar t) is een functie f: V x V R, zodat Voor alle v,w in N: f (v,w) c(v,w). (Capaciteitseis). Voor alle v,w in N: f (v,w) = f (w,v). (Scheve symmetrie.) Voor elke knoop v in N {s,t}: (Behoud van stroming.) w N f ( v, w) = 0 6

Maximum stroming Waarde van stroming: Probleem dat we bekijken: Gegeven: stromingsnetwerk f = f (s, w) = f (w,t) w N Gevraagd: vind een stroming met zo groot mogelijke waarde w N 7

Ford-Fulkerson methode Begin met een stroming die overal 0 is. Stapsgewijs wordt de stroming verbeterd met behulp van het rest-netwerk en verbeterende paden. Intuïtie: als er een pad van s naar t is met pijlen waarvan de capaciteit nog niet volledig benut is, dan kunnen we de stroming verhogen via dit pad MAAR: dit is niet altijd genoeg Soms moeten we oude stromen her-routeren: verminder stroming in tegenovergestelde richting 8

9 Een verbeterend pad: simpeler versie Stel, we hebben een stromingsnetwerk G=(N,A), met capaciteiten c, en een stroming f van s naar t. Stel, er is een pad van s naar t in G met voor elke pijl (v,w) op het pad: f (v,w) < c(v,w). Dan kunnen we de stroming verbeteren met behulp van dit pad. Bereken x= min {c(v,w) f(v,w) (v,w) op pad}. Voor elke pijl (v,w) op pad, zet f (v,w) = f (v,w)+x, en zet f (w,v) = f (w,v) x. Voor elk ander paar knopen v, w, zet f (v,w) = f (v,w). Dit is weer een stroming, en de waarde is x>0 hoger geworden!

Helpt, maar niet genoeg om altijd een maximum stroming te vinden Hier wel: s 2 1 a 2 d 2 3 1 b c 2 1 2 t Hier niet: s 1 a 2 2 t 2 d 2 10

Verbeteren door in tegenovergestelde richting te verminderen s 2 1 a d 2 2 2 t s 0/1 2/2 a d 2/2 2/2 t 0/2 a d 2/2 a d 1/1 a 2/2 1/2 s 1/2 t 2/2 d 1/2 11

Rest-netwerk Stel f is een stroming in netwerk G=(N,A) met capaciteiten c. Definieer het rest-netwerk (residual network) G f : Voor elke pijl (v,w) in A: Als f (v,w) < c(v,w), dan is (v,w) een pijl in G f. Als f (v,w) > 0, dan is (w,v) een pijl in G f. Voor elk paar knopen v, w: c f (v,w) = c(v,w) f (v,w) Rest-netwerk laat mogelijke verbeteringen zien. Er is een pijl, d.e.s.d. als restcapaciteit c f positief. 12

Een lemma en een opmerking Stel f is een stroming in G, en g is een stroming in het restnetwerk G f. Dan is f +g een stroming in G met waarde f + g. Volgt snel uit definitie. Als we een pad van s naar t in G f hebben maken we een stroming in G f. Een pad van s naar t in G f heet een verbeterend pad. 13

Ford-Fulkerson Begin met een stroming f zodat voor alle v, w: f (v,w) = 0. repeat Maak het rest-netwerk G f. Vind een pad p in G f van s naar t. Bereken x = min { c f (v,w) (v,w) op p}. for all (v,w) op p do f(v,w) = f(v,w) + x; f(w,v) = f(v,w); until (er is geen pad van s naar t in G f ) Output f. 14

Over Ford-Fulkerson algoritme FF gebruikt soort greedy aanpak. Geeft FF ook een maximum stroming? Ja, maar er is wel een interessant bewijs voor nodig. 15

Sneden Een s-t-snede in een netwerk G=(N,A) is een partitie van de knopen in twee verzamelingen S en T, zodat S T = N S T = s S; t T Haal je pijlen tussen S en T weg, dan zijn s en t niet meer verbonden 16

17 Sneden Een s-t-snede (S,T) met S T = N S T = s S; t T. De capaciteit van een snede (S,T) is De stroming over een snede (S,T) is = T w S v w v c T S c, ), ( ), ( = T w S v w v f T S f, ), ( ), (

Voorbeeld S s 1/3 a 1/2 2/2 b 1/3 1/4 0/2 1/2 t 1/2 d 1/4 c 18

Over sneden en stromingen Voor elke s-t-snede (S,T): f(s,t) c(s,t) f(s,t) = f Volgt uit de definities Dus f c(s,t) 19

20 Maximum stroming minimum snede stelling De volgende uitspraken zijn equivalent 1. f is een maximum stroming in G. 2. Het restnetwerk G f bevat geen verbeterende paden (paden van s naar t). 3. f = c(s,t) voor een s-t-snede (S,T) in G. Bewijs 1 2. Als G f wel een verbeterend pad bevat, dan kunnen we een stroming met hogere waarde maken: f is dan niet maximum. 3 1. We zagen net: f c(s,t) voor elke s-t-snede (S,T). Als f = c(s,t) dan bestaat er dus geen stroming met een hogere waarde dan f.

Slot bewijs MSMS-stelling 2 3: Stel G f bevat geen verbeterend pad. Schrijf S = { v er is een pad van s naar v in G f }, en T = N S. (S,T) is een snede. (t T anders is er een verbeterend pad.) Voor elk paar knopen v S, w T: f(v,w) = c(v,w) want anders zit w ook in S. Dus is f = f (S,T) = c(s,t). s S v w 21

Over de maximum-stroming minimum-snede-stelling Bewijst correctheid van Ford-Fulkerson algoritme Looptijd: hebben we het later nog over 22

Vinden van sneden Stromingsalgoritmen kunnen ook gebruikt worden voor het vinden van sneden. Toepassing o.a. voor bepalen van betrouwbaarheid van netwerken. Algoritme komt uit bewijs 23

Vinden van minimum snede Gegeven: gerichte graaf G=(N,A), knopen s, t. Gevraagd: wat is het minimum aantal pijlen dat we uit G moeten halen zodat er geen pad meer is van s naar t? Geef alle pijlen capaciteit 1. Vind maximum stroming, bijv. met FF. Bepaal S: alle knopen bereikbaar uit s. Neem alle pijlen tussen S en N S. 24

Weglaten van knopen Gegeven: gerichte graaf G=(N,A), knopen s, t. Gevraagd: wat is het minimum aantal knopen dat we uit G moeten halen zodat er geen pad meer is van s naar t (we mogen s en t niet weglaten)? oftewel: verzameling W van minimum formaat, zodat W deelverzameling van N-{s,t} en elk pad van s naar t een knoop in W gebruikt 25

Oplossing: vertaal probleem naar vraag over pijlen Vervang elke knoop als in plaatje: v v 1 v 2 Minimum knoop-separator van s naar t in oorspronkelijke graaf correspondeert met minimum snede van s 2 naar t 1 in nieuwe graaf Er is altijd een optimale oplossing die alleen de nieuwe kanten weglaat -> neem de bijbehorende knopen 26

Ongerichte grafen Gegeven: ongerichte graaf G=(N,A), knopen s, t. Gevraagd: wat is het minimum aantal kanten dat we uit G moeten halen zodat er geen pad meer is van s naar t? Vervang elke kant door twee pijlen en gebruik algoritme voor gerichte grafen Knoop-samenhang van ongerichte grafen: combineer de stappen 27

Een verbetering: Edmonds-Karp Probleem van FF: geen grens op looptijd (in het algemeen). Edmonds-Karp: gebruik kortste verbeterende pad. Begin met een stroming f zodat voor alle v, w: f (v,w) = 0. repeat Maak het rest-netwerk G f. Vind het kortste pad p in G f van s naar t. (Met BFS.) Bereken x = min { c f (v,w) (v,w) op p}. 28 for all (v,w) op p do f(v,w) = f(v,w) + x; f(w,v) = f(v,w); until (er is geen pad van s naar t in G f ) Output f. Gebruikt O(na 2 ) tijd. Zonder bewijs hier.

Variant Stel: stroming over pijl kost geld Maximum stroming met minimum kosten Kan ook in polynomiale tijd Gebruikt weer verbeterende paden, maar in een ander rest-netwerk Vak: Algoritmen en netwerken 29

KOPPELINGEN EN TOEWIJZINGEN 30

Toewijzingen en koppelingen Welke fabriek levert aan welke klant? Welke colleges volg je deze periode? Orgaandonatie Feestje! Maar wie danst met wie? Hoe modelleer je dit d.m.v. een graaf? 31

Model: bipartite grafen Bipartite graaf G = (N M, F) Elke kant heeft een eindpunt in N en een eindpunt in M. ( F N x M ) 32

Koppeling Koppeling: Verzameling kanten die geen eindpunt gemeenschappelijk hebben. Koppeling F is een maximum koppeling als er geen koppeling met meer kanten bestaat. Koppeling F is een maximale koppeling als er geen kant e F bestaat met F {e} ook een 33 koppeling. koppeling, niet maximaal, niet maximum maximum maximaal, niet maximum

Maximum bipartite koppeling probleem Gegeven: bipartite graaf G. Gevraagd: zoek een maximum koppeling in G. Toepassingen o.a.: Roostering Taak toewijzen bij Personen in bedrijf Machines Orgaandonatie Traditioneel: het huwelijksprobleem 34

Oplossingsmethode Modelleer als stromingsprobleem. Neem twee extra knopen, s en t, met pijlen (s,v) voor elke v N, en (w,t) voor elke w in M, en richt alle kanten in F van N naar M. Geef alle kanten capaciteit 1. Gebruik Ford-Fulkerson (of iets anders) s t 35

Stroming en koppeling 1 Als we een koppeling hebben: Stuur 1 stroom van s naar elk beginpunt van een kant in koppeling Stuur 1 stroom over elke kant in de koppeling Stuur 1 stroom van elk eindpunt van kant in koppeling naar t. Alle andere pijlen krijgen 0 stroom. s 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 t 36

Correctheid 1 Dit is een stroming. De waarde van de stroming is die over de snede ({s} N, M {t}): precies gelijk aan het aantal kanten in de koppeling. Of: Als we x kanten in koppeling, dan zijn er x knopen in N beginpunt van kant in koppeling, dus gaat er x stroom uit s. 37

Stroming en koppeling 2 Als we een integer stroming hebben: Over elke pijl gaat 0 of 1 stroom, want capaciteiten allemaal 1. Neem kant in koppeling als 1 stroom over corresponderende pijl. s 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 t 38

Correctheid 2 Laat K de gevonden verzameling kanten zijn. K is een koppeling: Elke knoop in N krijgt hooguit 1 stroom binnen uit s. Dus er gaat ook hooguit 1 stroom uit Dus, knopen in N zijn eindpunt van hooguit 1 kant in K. Net zo voor de knopen in M. (Gebruik t.) Als de stroming waarde x heeft, dan: Is de stroming over de snede ({s} N, M {t}) x. Zijn er x pijlen van N naar M met 1 stroom. Zitten er x kanten in K. 39

Integer stroming Waarom krijgen we hier een integer stroming? Als alle capaciteiten gehele getallen zijn, dan Is er een maximum stroming waarbij alle stromingswaarden gehele getallen zijn Wordt zo n maximum stroming door Ford- Fulkerson (en de meeste andere algoritmen voor het stromingsprobleem) gevonden 40

FF vindt integer stroming? De rest-capaciteit van een pijl in het rest-netwerk is c(v,w)-f(v,w) Als alle capaciteiten gehele getallen zijn, en stroming is integer, dan zijn de rest-capaciteiten integer In het bijzonder de rest-capaciteit van het verbeterende pad De nieuwe stroming is dan ook weer integer 41 De kleinste rest-capaciteit op het pad bepaalt hoeveel de stroming toeneemt

Looptijd Ford-Fulkerson Als alle capaciteiten gehele getallen zijn, dan neemt de stroming in iedere iteratie van FF met een integer toe (tenminste 1) Dus hoogstens F iteraties (waarbij F de waarde van de maximum stroming is), of Hoogstens de capaciteit van de kleinste snede Of hoogstens de capaciteit van de uitgaande pijlen van s (ingaande pijlen van t) Looptijd: O(F (n+a)) 42

Looptijd koppeling Schrijf n = N + M. Aantal uitgaande pijlen van s of ingaande pijlen van t: min( N, M ) < n kanten, dus is de maximum stromingswaarde kleiner dan n. Totale tijd is O(n (n+a)) = O(na). Merk op: FF is sneller hier dan Edmonds-Karp 43

Algoritme voor maximum bipartite koppeling Bouw stromingsnetwerk. Vind maximum stroming van s naar t met stromingsalgoritme dat integer stroming oplevert; bijvoorbeeld Ford-Fulkerson. Vertaal stroming terug naar koppeling. 44

Belangrijk bij gebruik stroming Bewijs dat stroming idd je probleem oplost Koppeling geeft maximum stroming Maximum stroming geeft koppeling Analyseer je looptijd precies! Ook bij rationele capaciteiten heeft FF nog steeds beperkt aantal iteraties Vermenigvuldig met kleinste noemer om integers te krijgen Bij irrationele capaciteiten: willekeurig lang 45

Variaties (1) Gegeneraliseerde koppeling: Gegeven: bipartite graaf G=(N M, F) met voor elke knoop v in N M een capaciteit c(v) in N Gevraagd: de grootste verzameling kanten F F zodat iedere knoop v in N M van maximaal c(v) kanten in F eindpunt is Voorbeeld toepassing: N zijn personen die c(v) taken kunnen uitvoeren. M zijn taken met c(w)=1 46

Oplossen van gegeneraliseerde koppeling Verander bipartite graaf in stromingsnetwerk met handig/juist kiezen van capaciteiten van kanten c(v) v 1 w c(w) s t 47

Koppelingen in algemene grafen Vertaling naar stroming werkt niet meer! Wel oplosbaar in polynomiale tijd Idee is vergelijkbaar: verbeterend pad Vak: Algoritmen en netwerken 48

Stabiele koppelingen Huwelijksprobleem: hoe ga je om met voorkeuren? Stabiele koppeling: bij partner-wissel is er iemand slechter af, dus partners willen niet wisselen Belangrijke toepassing: load balancing, studievoorkeuren Algoritme van Gale-Shapley: Nobelprijs 2012 49

Fabriekslocaties Zo min mogelijk fabrieken openen zodat je iedere klant kan bedienen? Generaliseert gegeneraliseerde koppelingen Geen polynomiaal-tijd algoritme bekend Bestaat mogelijk ook niet Wel veel benaderingsalgoritmen Beide vraagstukken komen later in dit vak terug 50

Samenvatting Algoritmen voor stroming in netwerken Ford-Fulkerson, verbetering Edmonds-Karp Toepassing in allerlei koppelingsvragen door modellering als netwerkprobleem 51