Flüsse mit minimalen Kosten

Zusammenfassung

In diesem Kapitel besprechen wir, wie man vorgeht, wenn zusätzlich die Kanten mit Kosten belegt sind. Zum Beispiel könnte man in der Anwendung des MAXIMUM-FLOW-PROBLEMS auf das JOB-ZUORDNUNGSPROBLEM (siehe Einführung in Kapitel 8) Kosten auf den Kanten einführen, um den Arbeitern verschiedene Gehälter zuzuordnen; das Ziel wäre dann, bis zu einem festgelegten Zeitpunkt und zu minimalen Gesamtkosten alle Jobs erledigt zu haben. Natürlich gibt es etliche weitere Anwendungen.

Eine zweite Verallgemeinerung, nämlich die Einführung mehrerer Quellen und Senken, ist mehr technischer Natur. In Abschnitt 9.1 definieren wir das allgemeine Problem, sowie einen wichtigen Spezialfall. In Abschnitt 9.2 beweisen wir gewisse Optimalitätskriterien, die die Basis der in den Abschnitten 9.3, 9.4, 9.5 und 9.6 zu besprechenden Minimum-Cost-Flow-Algorithmen bilden. Die meisten von ihnen benutzen die in Kapitel 7 besprochenen Algorithmen zur Bestimmung eines Kreises mit minimalem durchschnittlichem Kantengewicht oder eines kürzesten Weges als Subroutine. Abschließend betrachten wir in Abschnitt 9.7 eine Anwendung auf zeitabhängige Flüsse.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

Allgemeine Literatur

  1. Ahuja, R.K., Magnanti, T.L., und Orlin, J.B.: Network Flows. Prentice-Hall, Englewood Cliffs 1993Google Scholar
  2. Cook, W.J., Cunningham, W.H., Pulleyblank, W.R., und Schrijver, A.: Combinatorial Optimization. Wiley, New York 1998, Kapitel 4MATHGoogle Scholar
  3. Goldberg, A.V., Tardos, É., und Tarjan, R.E.: Network flow algorithms. In: Paths, Flows, and VLSI-Layout (B. Korte, L. Lovász, H.J. Prömel, A. Schrijver, eds.), Springer, Berlin 1990, pp. 101–164Google Scholar
  4. Gondran, M., und Minoux, M.: Graphs and Algorithms. Wiley, Chichester 1984, Chapter 5MATHGoogle Scholar
  5. Jungnickel, D.: Graphs, Networks and Algorithms. Third Edition. Springer, Berlin 2007, Kapitel 10 und 11Google Scholar
  6. Lawler, E.L.: Combinatorial Optimization: Networks and Matroids. Holt, Rinehart and Winston, New York 1976, Kapitel 4MATHGoogle Scholar
  7. Ruhe, G.: Algorithmic Aspects of Flows in Networks. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1991MATHGoogle Scholar

Zitierte Literatur

  1. Arkin, E.M., und Silverberg, E.B.: Scheduling jobs with fixed start and end times. Discrete Applied Mathematics 18 (1987), 1–8MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  2. Armstrong, R.D., und Jin, Z.: A new strongly polynomial dual network simplex algorithm. Mathematical Programming 78 (1997), 131–148MathSciNetGoogle Scholar
  3. Busacker, R.G., und Gowen, P.J.: A procedure for determining a family of minimumcost network flow patterns. ORO Technical Paper 15, Operational Research Office, Johns Hopkins University, Baltimore 1961Google Scholar
  4. Cunningham, W.H.: A network simplex method. Mathematical Programming 11 (1976), 105–116MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  5. Dantzig, G.B.: Application of the simplex method to a transportation problem. In: Activity Analysis and Production and Allocation (T.C. Koopmans, Ed.), Wiley, New York 1951, pp. 359–373Google Scholar
  6. Edmonds, J., und Karp, R.M.: Theoretical improvements in algorithmic efficiency for network flow problems. Journal of the ACM 19 (1972), 248–264MATHCrossRefGoogle Scholar
  7. Fleischer, L., und Skutella, M.: Quickest flows over time. SIAM Journal on Computing 36 (2007), 1600–1630MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  8. Ford, L.R., und Fulkerson, D.R.: Constructing maximal dynamic flows from static flows. Operations Research 6 (1958), 419–433MathSciNetCrossRefGoogle Scholar
  9. Ford, L.R., und Fulkerson, D.R.: Flows in Networks. Princeton University Press, Princeton 1962MATHGoogle Scholar
  10. Gale, D.: A theorem on flows in networks. Pacific Journal of Mathematics 7 (1957), 1073–1082MATHMathSciNetGoogle Scholar
  11. Goldberg, A.V., und Tarjan, R.E.: Finding minimum-cost circulations by cancelling negative cycles. Journal of the ACM 36 (1989), 873–886MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  12. Goldberg, A.V., und Tarjan, R.E.: Finding minimum-cost circulations by successive approximation. Mathematics of Operations Research 15 (1990), 430–466MATHMathSciNetGoogle Scholar
  13. Grötschel, M., und Lovász, L.: Combinatorial optimization. In: Handbook of Combinatorics; Vol. 2 (R.L. Graham, M. Grötschel, L. Lovász, eds.), Elsevier, Amsterdam 1995Google Scholar
  14. Hassin, R.: The minimum cost flow problem: a unifying approach to dual algorithms and a new tree-search algorithm. Mathematical Programming 25 (1983), 228–239MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  15. Hitchcock, F.L.: The distribution of a product from several sources to numerous localities. Journal of Mathematical Physics 20 (1941), 224–230MATHMathSciNetGoogle Scholar
  16. Hoffman, A.J.: Some recent applications of the theory of linear inequalities to extremal combinatorial analysis. In: Combinatorial Analysis (R.E. Bellman, M. Hall, eds.), AMS, Providence 1960, pp. 113–128Google Scholar
  17. Hoppe, B., und Tardos, É.: The quickest transshipment problem. Mathematics of Operations Research 25 (2000), 36–62MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  18. Iri, M.: A new method for solving transportation-network problems. Journal of the Operations Research Society of Japan 3 (1960), 27–87Google Scholar
  19. Jewell, W.S.: Optimal flow through networks. Interim Technical Report 8, MIT 1958Google Scholar
  20. Klein, M.: A primal method for minimum cost flows, with applications to the assignment and transportation problems. Management Science 14 (1967), 205–220MATHGoogle Scholar
  21. Klinz, B., und Woeginger, G.J.: Minimum cost dynamic flows: the series-parallel case. Networks 43 (2004), 153–162MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  22. Orden, A.: The transshipment problem. Management Science 2 (1956), 276–285MATHMathSciNetGoogle Scholar
  23. Ore, O.: Studies on directed graphs I. Annals of Mathematics 63 (1956), 383–406CrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  24. Orlin, J.B.: A faster strongly polynomial minimum cost flow algorithm. Operations Research 41 (1993), 338–350MATHMathSciNetGoogle Scholar
  25. Orlin, J.B.: A polynomial time primal network simplex algorithm for minimum cost flows. Mathematical Programming 78 (1997), 109–129MathSciNetGoogle Scholar
  26. Orlin, J.B., Plotkin, S.A., und Tardos, É.: Polynomial dual network simplex algorithms. Mathematical Programming 60 (1993), 255–276CrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  27. Plotkin, S.A., und Tardos, É.: Improved dual network simplex. Proceedings of the 1st Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (1990), 367–376Google Scholar
  28. Schulz, A.S., Weismantel, R., und Ziegler, G.M.: 0/1-Integer Programming: optimization and augmentation are equivalent. In: Algorithms – ESA ’95; LNCS 979 (P. Spirakis, ed.), Springer, Berlin 1995, pp. 473–483Google Scholar
  29. Schulz, A.S., und Weismantel, R.: The complexity of generic primal algorithms for solving general integer problems. Mathematics of Operations Research 27 (2002), 681–192MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  30. Tardos, É.: A strongly polynomial minimum cost circulation algorithm. Combinatorica 5 (1985), 247–255MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  31. Tolstoĭ, A.N.: Metody nakhozhdeniya naimen’shego summovogo kilometrazha pri planirovanii perevozok v prostanstve. In: Planirovanie Perevozok, Sbornik pervyĭ, Transpechat’ NKPS, Moskow 1930, pp. 23–55. (See A. Schrijver, On the history of the transportation and maximum flow problems, Mathematical Programming 91 (2002), 437–445)Google Scholar
  32. Tomizawa, N.: On some techniques useful for solution of transportation network problems. Networks 1 (1971), 173–194MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  33. Vygen, J.: On dual minimum cost flow algorithms. Mathematical Methods of Operations Research 56 (2002), 101–126MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  34. Wagner, H.M.: On a class of capacitated transportation problems. Management Science 5 (1959), 304–318MATHMathSciNetGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008

Personalised recommendations