network_simplex#

network_simplex(G, demand='demand', capacity='capacity', weight='weight')[source]#

在有向图 G 中找到满足所有需求的最低成本流。

这是一个原始网络单纯形算法，使用离开弧规则来防止循环。

G 是一个有边成本和容量以及节点有需求的有向图，即节点希望发送或接收一定量的流。负需求表示节点希望发送流，正需求表示节点希望接收流。在有向图 G 上的流满足所有需求，如果每个节点的净流入等于该节点的需求。

Parameters:
GNetworkX 图

要在其上找到满足所有需求的最低成本流的有向图。

demand字符串

图 G 的节点应具有一个表示节点希望发送（负需求）或接收（正需求）多少流的属性 demand。注意，需求的总和应为 0，否则问题不可行。如果此属性不存在，则认为节点有 0 需求。默认值：’demand’。

capacity字符串

图 G 的边应具有一个表示边可以支持多少流的属性 capacity。如果此属性不存在，则认为边具有无限容量。默认值：’capacity’。

weight字符串

图 G 的边应具有一个表示在该边上发送一个单位流所产生的成本的属性 weight。如果不存在，则认为权重为 0。默认值：’weight’。

Returns:
flowCost整数, 浮点数

满足所有需求的最低成本流的成本。

flowDict字典

以节点为键的字典的字典，使得 flowDict[u][v] 是边 (u, v) 的流量。

Raises:
NetworkXError

如果输入图不是有向的或不连通，则引发此异常。

NetworkXUnfeasible

在以下情况下引发此异常：

  • 需求的总和不为零。那么，没有满足所有需求的流。

  • 没有满足所有需求的流。

NetworkXUnbounded

如果有向图 G 具有负成本和无限容量的循环，则引发此异常。那么，满足所有需求的流的成本是无界的。

See also

cost_of_flow, max_flow_min_cost, min_cost_flow, min_cost_flow_cost

Notes

如果边权重或需求是浮点数，此算法不保证工作（溢出和舍入误差可能导致问题）。作为一种解决方法，可以通过将相关边属性乘以一个方便的常数因子（例如 100）来使用整数。

References

[1]

Z. Kiraly, P. Kovacs. Efficient implementation of minimum-cost flow algorithms. Acta Universitatis Sapientiae, Informatica 4(1):67–118. 2012.

[2]

R. Barr, F. Glover, D. Klingman. Enhancement of spanning tree labeling procedures for network optimization. INFOR 17(1):16–34. 1979.

Examples

一个简单的最低成本流问题示例。

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_node("a", demand=-5)
>>> G.add_node("d", demand=5)
>>> G.add_edge("a", "b", weight=3, capacity=4)
>>> G.add_edge("a", "c", weight=6, capacity=10)
>>> G.add_edge("b", "d", weight=1, capacity=9)
>>> G.add_edge("c", "d", weight=2, capacity=5)
>>> flowCost, flowDict = nx.network_simplex(G)
>>> flowCost
24
>>> flowDict
{'a': {'b': 4, 'c': 1}, 'd': {}, 'b': {'d': 4}, 'c': {'d': 1}}

最低成本流算法也可以用于解决最短路径问题。要找到两个节点 u 和 v 之间的最短路径，给所有边赋予无限容量，给节点 u 赋予 -1 的需求，给节点 v 赋予 1 的需求。然后运行网络单纯形。最低成本流的值将是 u 和 v 之间的距离，携带正流的边将指示路径。

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_weighted_edges_from(
...     [
...         ("s", "u", 10),
...         ("s", "x", 5),
...         ("u", "v", 1),
...         ("u", "x", 2),
...         ("v", "y", 1),
...         ("x", "u", 3),
...         ("x", "v", 5),
...         ("x", "y", 2),
...         ("y", "s", 7),
...         ("y", "v", 6),
...     ]
... )
>>> G.add_node("s", demand=-1)
>>> G.add_node("v", demand=1)
>>> flowCost, flowDict = nx.network_simplex(G)
>>> flowCost == nx.shortest_path_length(G, "s", "v", weight="weight")
True
>>> sorted([(u, v) for u in flowDict for v in flowDict[u] if flowDict[u][v] > 0])
[('s', 'x'), ('u', 'v'), ('x', 'u')]
>>> nx.shortest_path(G, "s", "v", weight="weight")
['s', 'x', 'u', 'v']

可以更改算法使用的属性的名称。

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_node("p", spam=-4)
>>> G.add_node("q", spam=2)
>>> G.add_node("a", spam=-2)
>>> G.add_node("d", spam=-1)
>>> G.add_node("t", spam=2)
>>> G.add_node("w", spam=3)
>>> G.add_edge("p", "q", cost=7, vacancies=5)
>>> G.add_edge("p", "a", cost=1, vacancies=4)
>>> G.add_edge("q", "d", cost=2, vacancies=3)
>>> G.add_edge("t", "q", cost=1, vacancies=2)
>>> G.add_edge("a", "t", cost=2, vacancies=4)
>>> G.add_edge("d", "w", cost=3, vacancies=4)
>>> G.add_edge("t", "w", cost=4, vacancies=1)
>>> flowCost, flowDict = nx.network_simplex(
...     G, demand="spam", capacity="vacancies", weight="cost"
... )
>>> flowCost
37
>>> flowDict
{'p': {'q': 2, 'a': 2}, 'q': {'d': 1}, 'a': {'t': 4}, 'd': {'w': 2}, 't': {'q': 1, 'w': 1}, 'w': {}}
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