caminos más cortos a partir de múltiples fuentes en un grafo
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Caminos más cortos a partir de múltiples fuentes en un grafo
¿Qué es un grafo?
Un grafo es… Una pareja ordenada G(V,E) con las
siguientes características:
1. V es un conjunto de vértices2. E es un conjunto de parejas de distintos
vértices, entre los cuales se trazan líneas (aristas)
Grafos ponderados
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Entoncesl(a) = peso de la arista ‘a’l(x,y) = peso de la arista de x a y
¿Y qué podemos modelar?
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Problema de la ruta mínima (Single Source)
¿Cómo llego del punto 1 a 4 de la manera más corta posible?
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¿Cómo se resuelve?Existen algoritmos genéricos para ello:
Dijkstra Algorithm Floyd AlgorithmBellman-Ford Algorithm
Algoritmo de DijkstraAlgoritmo glotón (greedy)Punto de inicio sConjunto SVector D
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Condiciones inicialesS={1}V-S={2,3,4,5}D=[0,2,1,∞,3] 1 2 3 4 5
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El algoritmoAumentar S agregando el elemento v en V-
S tal que Dv sea el mínimo de ese conjunto.
Actualizar los valores de Di para todos los elementos i existentes en V-S.
Di=mínimo( Di, Dv+f(v, i) )Terminar cuando |S|=|V|
Paso a paso (Iteración 1)Buscar mínimo Di en V-S
S={1}V-S={2,3,4,5}D=[0,2,1,∞,3] 1 2 3 4 5
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Paso a paso (Iteración 1)Agregar elemento a S. Actualizar D
S={1,3}V-S={2,4,5}D=[0,2,1,∞,3] 1 2 3 4 5
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Paso a paso (Iteración 2)Buscar mínimo Di en V-S
S={1,3}V-S={2,4,5}D=[0,2,1,∞,2] 1 2 3 4 5
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Paso a paso (Iteración 2)Agregar elemento a S. Actualizar D
S={1,3,2}V-S={4,5}D=[0,2,1,∞,2] 1 2 3 4 5
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Paso a paso (Iteración 3)Buscar mínimo Di en V-S
S={1,3,2}V-S={4,5}D=[0,2,1,6,2] 1 2 3 4 5
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Paso a paso (Iteración 3)Agregar elemento a S. Actualizar D
S={1,3,2,5}V-S={4}D=[0,2,1,6,2] 1 2 3 4 5
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Paso a paso (Iteración 4)Buscar mínimo Di en V-S
S={1,3,2,5}V-S={4}D=[0,2,1,6,2] 1 2 3 4 5
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Paso a paso (Iteración 4)Agregar elemento a S. Actualizar D
S={1,3,2,5,4}V-S={ }D=[0,2,1,6,2] 1 2 3 4 5
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Final|S| = |V|La mejor manera de llegar al vértice u se
encuentra en Du
S={1,3,2,5,4}V-S={ }D=[0,2,1,6,2] 1 2 3 4 5
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¿Por qué funciona?Supongamos delta(s,v) = Mejor manera
de llegar de s a v
Si Dijkstra funciona:Du=delta(s,u) para toda u en V
Demostración por contradicciónSuponga que u es el primer vértice añadido
a S tal que Du≠delta(s,u)
Propiedades que tendría uu no puede ser s porque Ds = 0Existe un camino de s a u, de lo contrario Ds = ∞Si existe un camino, entonces debe existir
el camino más corto.
Suposición principalSea s->(p1)->x->y->(p2)->u el camino
más corto de s a u.
Propiedades de x y yx ya fue insertado en SDx=delta(s,x) Posteriormente se actualizó el vértice y, así
que Dy=delta(s,y), pero aun no es insertado en S
EntoncesPuesto que y se encuentra antes que u:
Dy=delta(s,y) ≤ Du ≤ delta(s,u)Pero partimos de que u esta siendo
insertado en S, así que se debe cumplir que:
Dy ≥ Du
FinalmenteAsí que:
Dy=delta(s,y) = Du=delta(s,u)
El Multiple Source Shortest-Path Problem
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¿Cuál es el problema?¿Cuál es la mejor manera de llegar al los
puntos T (town o ciudad en naranja) a partir de cualquiera de los puntos S (fuente) ?
ConsideracionesExiste un conjunto de fuentes FEn el camino más corto para llegar a u,
existe sólo una fuente:f1->(p1)->f2->(p2)->v > f2->(p2)->v
Un problema más realPuntos Naranjas: Centros de DistribuciónPuntos Grises: Ciudades¿De qué centro de distribución es mejor
partir a la ciudad X de tal manera de que gaste los menos recursos posibles?
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¿Qué otro problema podemos resolver?Puntos Naranjas: Centros de DistribuciónPuntos Grises: CiudadesQuiero construir un nuevo Punto de
Distribución ¿Cuál es el mejor lugar para hacerlo?
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¿Cómo lo resolvemos con Dijkstra?Algoritmo glotón (greedy)Puntos de inicio Conjunto FConjunto SVector D
Condiciones inicialesS=F={1,2}V-S={3,4,5}D=[0,0,1,4,3] 1 2 3 4 5
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Estado finalS={1,5,4,3,2}V-S={}D=[0,0,1,4,2] 1 2 3 4 5
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ConclusionesComplejidad O(v2) pudiéndose reducir a
O(nlogn) con Busqueda BinariaProcesa hasta 10,000 vértices en 1
segundo
El Algoritmo de Dijkstra es rápidoDemostramos que resuelve eficazmente
nuestro problema