逐次推进法求最短路 运筹学最短路问题？

运筹学最短路问题？

通过最小生成树寻找最短路径的思想是，如果我们找到一个图的最小生成树，那么最小生成树上任意两点之间的链就是所需的最短路径，这是无法保证的。在最小生成树中，两点之间的距离是整个图中最短的吗？？？

不一定

例如，五个点连接一个边圆，其中四个是长度1，一个是长度2

然后最小生成树选择四条长度为1的边

但是由长度为2的边连接的两点之间的最短路径是2，因此不需要做圆。

因此，最短路径问题应采用Dijkstra算法或Ford算法

图像法、单纯形法、对偶单纯形法和两阶段法。图像法只能求解两个未知量的一般不等式。最后三个是解多个未知数的不等式。运筹学中也有整数规划，如分枝定界法、隐枚举法和匈牙利法。运输问题通常是一个生产和销售问题。首先用最小元法求解，然后用位势法调整目标规划问题。首先建立模型，然后用单纯形法求解。一般用excel求解动态规划—逆序法、数列法、最小生成树图—循环避免法、循环中断法、最短路径问题—Dijkstra算法

先用最原始的方法进行规划，然后求解，最后绘制流程图用代码实现，这是最现实的方法

学习运筹学算法用什么软件最好？

现在Dijkstra是最常用的最短路径算法，它的使用条件是你可以写，并且图中没有负权边，SPFA是稀疏图中最常用的最短路径算法，并且没有负环，而你应该能够写Floyd是目前常用的多源最短路径算法。对于ape程序，Dijkstra具有稳定的性能。对于OIer，只要不是稠密图，SPF就必须写成a。因为SPFA在稀疏图上太快了

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