Netwerkstroming Algoritmiek.

Presentatie over: "Netwerkstroming Algoritmiek."— Transcript van de presentatie:

1 Netwerkstroming Algoritmiek

2 Netwerkstroming Toepassingen in Logistiek Video-streaming
Subroutine in algoritmen … Algoritmiek

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

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

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

6 Stroming Schrijf als (v,w) Ï 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.) LET OP: derde editie en later van Cormen heeft geen scheve symmetrie. Alles werkt hetzelfde, maar formules veel ingewikkelder. Algoritmiek

7 Maximum stroming Waarde van stroming: Probleem dat we bekijken:
Gegeven: stromingsnetwerk Gevraagd: vind een stroming met zo groot mogelijke waarde Algoritmiek

8 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 Algoritmiek

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! Algoritmiek

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

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

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

13 Een lemma en een opmerking
Stel f is een stroming in G, en g is een stroming in het restnetwerk Gf. 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 Gf hebben maken we een stroming in Gf. Een pad van s naar t in Gf heet een verbeterend pad. Algoritmiek

14 Ford-Fulkerson Begin met een stroming f zodat voor alle v, w: f (v,w) = 0. repeat Maak het rest-netwerk Gf. Vind een pad p in Gf van s naar t. Bereken x = min { cf(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 Gf) Output f. Algoritmiek

15 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. Algoritmiek

16 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 È T = N S Ç T = Æ s Î S; t Î T Haal je pijlen tussen S en T weg, dan zijn s en t niet meer verbonden Algoritmiek

17 Sneden Een s-t-snede (S,T) met S È T = N S Ç T = Æ s Î S; t Î T.
De capaciteit van een snede (S,T) is De stroming over een snede (S,T) is Algoritmiek

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

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

20 Maximum stroming minimum snede stelling
De volgende uitspraken zijn equivalent f is een maximum stroming in G. Het restnetwerk Gf bevat geen verbeterende paden (paden van s naar t). | f | = c(S,T) voor een s-t-snede (S,T) in G. Bewijs 1 ® 2. Als Gf 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 |. Algoritmiek

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

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

23 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… Algoritmiek

24 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. Algoritmiek

25 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 Algoritmiek

26 Oplossing: vertaal probleem naar vraag over pijlen
Vervang elke knoop als in plaatje: Minimum knoop-separator van s naar t in oorspronkelijke graaf correspondeert met minimum snede van s2 naar t1 in nieuwe graaf Er is altijd een optimale oplossing die alleen de ‘nieuwe’ kanten weglaat -> neem de bijbehorende knopen v v1 v2 Algoritmiek

27 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 Algoritmiek

28 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 Gf. Vind het kortste pad p in Gf van s naar t. (Met BFS.) Bereken x = min { cf(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 Gf) Output f. Gebruikt O(na2) tijd. Zonder bewijs hier. Algoritmiek

29 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 Algoritmiek

30 Koppelingen en toewijzingen
Algoritmiek

31 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? Algoritmiek

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

33 Koppeling koppeling, niet maximaal,
niet maximum 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 Ï F bestaat met F È {e} ook een koppeling. maximum maximaal, niet maximum Algoritmiek

34 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 Algoritmiek

35 Oplossingsmethode Modelleer als stromingsprobleem.
Neem twee extra knopen, s en t, met pijlen (s,v) voor elke v Î 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 Algoritmiek

36 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. 1 1 1 1 1 s 1 t 1 1 1 Algoritmiek

37 Correctheid 1 Dit is een stroming.
De waarde van de stroming is die over de snede ({s} È N, M È {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. Algoritmiek

38 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. 1 1 1 1 1 s 1 t 1 1 1 Algoritmiek

39 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} È N, M È {t}) x. Zijn er x pijlen van N naar M met 1 stroom. Zitten er x kanten in K. Algoritmiek

40 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 Algoritmiek

41 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 De kleinste rest-capaciteit op het pad bepaalt hoeveel de stroming toeneemt Algoritmiek

42 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)) Algoritmiek

43 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 Algoritmiek

44 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. Algoritmiek

45 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 Algoritmiek

46 Variaties (1) Gegeneraliseerde koppeling:
Gegeven: bipartite graaf G=(N È M, F) met voor elke knoop v in N È M een capaciteit c(v) in N Gevraagd: de grootste verzameling kanten F’ Í F zodat iedere knoop v in N È 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 Algoritmiek

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

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

49 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 Algoritmiek

50 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 Algoritmiek

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