- •Глава 16. Специальные циклы и метрика графов 345
- •Глава 17. Графовые инварианты 404
- •Введение
- •Цели и задачи преподавания дисциплины «дискретная математика»
- •Модуль 1. Основы Теории множеств (2 кредита)
- •Комплексная цель и задачи изучения модуля
- •Глава 1. Исчисление множеств
- •1.1. Понятие множества
- •1.2. Способы задания множеств
- •1.3. Подмножество
- •2. Пустое множество не имеет собственных и истинных подмножеств.
- •3. Одноэлементное множество имеет два подмножества - сaмo себя и , т.Е. Не имеет собственных подмножеств.
- •Множество – это многое, мыслимое как единое.
- •Глава 2. Операции над множествами
- •2.1. Объединение множеств
- •2.2. Пересечение множеств
- •2.3. Разность множеств
- •2.4. Дополнение множества
- •2.5. Тождества алгебры множеств
- •2.6. Доказательства тождеств с множествами
- •Глава 3. Упорядоченные множества
- •3.1. Кортеж (Упорядоченное множество)
- •3.2. Декартово произведение
- •3.3. Операция проектирования множеств
- •3.4. График
- •Декартово произведение множеств позволяет перейти к графическому представлению упорядоченных множеств.
- •Глава 4. Отношения
- •4.1. Основные понятия отношений
- •4.2. Основные свойства отношений
- •4.3. Операции над отношениями
- •4.4. Основные свойства специальных отношений
- •4.5. Разбиение множеств
- •4.6. Отношение порядка
- •Использование отношений позволяет строить модели взаимосвязей между любыми обьектами в природе.
- •5. Соответствия
- •5.1. Определение соответствия
- •5.2. Операции над соответствиями
- •5.3. Понятия образа и прообраза при соответствии
- •5.4. Доказательства тождеств с соответствиями
- •5.5. Основные свойства соответствий
- •5.6. Функция
- •Глава 6. Упорядоченные бесконечные множества
- •6.1. Основные сведения об упорядоченных бесконечных множествах
- •6.2. Проблема континуума
- •Глава 7. Основные понятия теории мультимножеств
- •7.1. Понятие мультимножества
- •7.2. Операции над мультимножествами
- •Возможность многократного вхождения элементов в мультимножество создает новое качество и позволяет расширить класс описываемых, анализируемых и синтезируемых математических объектов.
- •8. Нечеткие множества
- •8.1. Нечеткие высказывания
- •8.2. Операции над нечеткими множествами
- •8.3. Нечеткие отношения и соответствия
- •Тестовые задания к модулю 1
- •24. Множество называется графиком, если каждый его элемент ...
- •25. Соответствие может быть задано … способом.
- •Критерии оценки
- •Нечеткие и приближенные высказывания, множества, соответствия и отношения позволяют формально задавать расплывчатую информацию в виде, удобном для обработки на эвм.
- •Глоссарий к модулю 1
- •Глава 1.
- •Глава 2.
- •Глава 3.
- •Глава 4.
- •Глава 5.
- •Глава 6.
- •Глава 7.
- •Глава 8.
- •Галилей Модуль 2. Основы теории алгоритмов (1,5 кредита) Комплексная цель и задачи изучения модуля
- •Глава 9. Введение в теорию алгоритмов
- •9.1. Понятие алгоритма
- •9.2. Основные свойства алгоритмов
- •9.3. Классификация алгоритмов
- •Контрольные вопросы
- •Задания для самостоятельной работы
- •10.1. Преобразование слов в произвольных абстрактных алфавитах
- •10.2. Числовые функции
- •10.3. Построение алгоритмов по принципу «разделяй и властвуй»
- •10.4. Представление алгоритма в виде детерминированного устройства
- •10.5. Универсальные схемы алгоритмов
- •10.5. “Жадные” алгоритмы
- •10.6. Нечеткие (расплывчатые) алгоритмы
- •Контрольные вопросы
- •Задания для самостоятельной работы
- •11.1. Анализ алгоритмов
- •11.2. Сложность алгоритмов
- •Контрольные вопросы
- •Задания для самостоятельной работы
- •Тестовые задания к модулю 2
- •Критерии оценки
- •Модуль 3. Алгебра логики (1,5 кредита) Комплексная цель и задачи изучения модуля
- •Глава 12. Элементы алгебры логики
- •12.1. Логические функции
- •12.2. Основные логические тождества и законы
- •12.3. Булевы функции одной и двух переменных
- •Контрольные вопросы
- •Задания для самостоятельной работы
- •13.1. Дизъюнктивная и конъюнктивная нормальные формы
- •13.2. Способы перехода от нормальных к совершенным нормальным формам
- •2. Графический способ.
- •13.4. Функциональная полнота бф
- •13.3. Алгебра Жегалкина
- •Контрольные вопросы
- •Задания для самостоятельной работы
- •14.1. Реализация булевых функций
- •14.2. Минимизация булевых функций
- •14.3. Карты Карно
- •14.4. Метод Квайна - Мак-Класски
- •14.5. Переход от бф к простейшим комбинационным схемам
- •Контрольные вопросы
- •Задания для самостоятельной работы
- •Критерии оценки
- •Глоссарий к модулю 3
- •Модуль 4. Основы Теории графОв (2 кредита) Комплексная цель и задачи изучения модуля
- •Глава 15. Введение в теорию графов
- •15.1. Способы задания графов и виды графов
- •15.1.1. Способы задания графов
- •15.1.2. Виды графов
- •15.1.3. Нечеткие неориентированные графы
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •15.2. Маршруты, цепи, циклы
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •При моделировании систем модели и алгоритмы нахождения маршрутов, цепей, циклов, разрезов, связности графов позволяют строить эффективные алгоритмы преобразования графов.
- •15.3. Нахождение кратчайших маршрутов (цепей)
- •15.3.1. Алгоритм Форда
- •15.3.2. Алгоритм Дейкстры
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •Алгоритмы Форда и Дейкстры являются эффективным способом определения кратчайшей по стоимости цепи между двумя вершинами графа.
- •Глава 16. Специальные циклы и метрика графов
- •16.1. Эйлеровы и гамильтоновы цепи и циклы
- •16.1.1. Связь между эйлеровыми и гамильтоновыми графами
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •16.2. Алгоритмы построения гамильтонова цикла
- •16.2.1. Алгоритм Робертса ─ Флореса
- •16.2.2. Алгебраический метод
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •16.3. Задача о коммивояжере и алгоритмы ее решения
- •16.3.1. Алгоритм Хелда и Карпа
- •16.3.2. Геометрический метод решения
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •16.4. Расстояния на графах
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •16.5. Деревья
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •Глава 17. Графовые инварианты
- •17.1. Цикломатическое и хроматическое числа графа
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •17.2. Числа внутренней и внешней устойчивости графа
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •Числа внутренней и внешней устойчивости относятся к инвариантам графа. Они позволяют определить специальные группы вершин в графах.
- •17.3. Планарность графов
- •17.3.1. Плоские и планарные графы
- •17.3.2. Эвристики для определения планарности
- •17.3.3. Минимизация пересечений ребер графов
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •17.4. Ориентированные графы
- •17.4.1. Способы задания
- •17.4.2. Решение стандартных графовых задач с использованием орграфов
- •17.4.3. Выделение сильносвязных компонент
- •17.4.4. Нечеткие ориентированные графы
- •Примеры решения задач
- •Вопросы
- •Задания для самостоятельной работы
- •175 Гиперграфы
- •Примеры решения задач
- •Вопросы для самоконтроля
- •Задания для самостоятельной работы
- •Тестовые задания к модулю 4
- •Критерии оценки
- •Глоссарий к модулю 4 Глоссарий к главе 1
- •Глоссарий к главе 2
- •Глоссарий к главе 3
- •Библиографический комментарий
- •Литература
- •Заключение
- •Приложение 1
- •Учебное издание Гладков Леонид Анатольевич, Курейчик Владимир Викторович, Курейчик Виктор Михайлович
17.4.4. Нечеткие ориентированные графы
Рассмотрим нечеткие ориентированные графы. Они также, как и нечеткие неориентированные графы могут быть двух видов. К первому виду относят графы, имеющие нечеткое множество ребер. Ко второму виду относят графы, имеющие, кроме того, нечеткое множество вершин.
Зададим нечеткий ориентированный граф первого рода = (X, ). При этом X = {xi}, i I = {1, 2, ..., n}, а = {<U<хi, хk>/<хi, хk>>}, <хi, хk> Х2, U<хi, хk> – степень принадлежности ориентированного ребра <хi, хk> нечеткому множеству ориентированных ребер .
Нечеткий ориентированный граф первого рода можно также удобно задавать в виде = (Х, ), где X = {xi}, i I = {1, 2, ..., n}, а - нечеткое многозначное отображение множества вершин X в себя, т.е. : X → X, задаваемое в виде системы нечетких образов элементов x X при этом отображении, т.е. (xi) = {<Г (xj)/xj>}, xj Г(xi), здесь Г(xi) - четкое множество образов вершины xi X.
Как нечеткий неориентированный, так и ориентированный графы удобно задавать в виде нечетких матриц смежности Rx = ||rik||n, где rik = U(хi, хk) для неориентированных графов и U<хi, хk> для ориентированных графов.
Нечетким ориентированным графом второго вида называется граф = ( , ), где – множество вершин является нечетким множеством в некотором универсальном множестве А, т.е. = {<x(x)/x>}, x А, | | = n, – нечеткое множество ориентированных ребер определяется как = {<U<хi, хk>/<хi, хk>>}, <хi, хk> X2, где X – носитель множества .
Нечеткий ориентированный граф второго вида = ( , ) при необходимости можно однозначно преобразовать в нечеткий ориентированный граф первого вида G' = (X, ') следующим образом. В качестве множества вершин X принимается носитель множества , а нечеткое множество ориентированных ребер ' принимает вид: ' = {<U'<хi, хk>/<хi, хk>>}, <хi, хk> X2, где функция U'<хi, хk> = U<хi, хk> & X(хi) & X(хk), в минимаксном базисе – U'<хi, хk> = min(U<хi, хk>, X(хi), X(хk)), и в вероятностном базисе – U'<хi, хk> = U<хi, хk> X(хi) X(хk). Графы и G' будем называть сопряженными.
Каждому ориентированному нечеткому графу второго вида соответствует единственный ориентированный нечеткий граф первого вида, в то же время каждому ориентированному нечеткому графу первого вида соответствует бесконечно много нечетких графов второго вида.
Аналогичные преобразования можно выполнить и для преобразования нечеткого неориентированного графа второго вида к нечеткому неориентированному графу первого вида.
Примеры решения задач
Пример 1. Пусть задан орграф D, изображенный на рис. 17.21, а. Построить основание, матрицу смежности и матрицу инцидентности заданного графа.
Рис. 17.21, а. Ориентированный граф D
Решение: основание исходного графа D, полученное путем замены дуг соответствующими им ребрами, показано на рис. 17.21, б.
Рис. 17.21, б. Основание графа D
Матрица смежности исходного графа D будет иметь следующий вид:
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
+(xj) |
. |
R(D) = |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
|
2 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
3 |
||
3 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
1 |
1 |
||
4 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
2 |
||
5 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
||
6 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
–(xj) |
3 |
0 |
1 |
2 |
1 |
3 |
|
Таким образом, для вершины x1, например, полустепень исхода +(x1) равна единице, а полустепень захода –(x1) равна трем.
Матрица инцидентности для того же графа запишется следующим образом:
|
|
u1 |
u2 |
u3 |
u4 |
u5 |
u6 |
u7 |
u8 |
u9 |
u10 |
|
I(D) = |
х1 |
– 1 |
– 1 |
+ 1 |
– 1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
. |
x2 |
+ 1 |
0 |
0 |
0 |
+ 1 |
+ 1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
||
х3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
– 1 |
0 |
+ 1 |
0 |
0 |
0 |
||
x4 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
+ 1 |
+ 1 |
– 1 |
||
x5 |
0 |
+ 1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
– 1 |
+ 1 |
||
x6 |
0 |
0 |
– 1 |
+ 1 |
0 |
0 |
– 1 |
– 1 |
0 |
0 |
Пример 2. Пусть задан ориентированный граф D = (X, U) (рис. 17.22). Построить дерево, используя вышеописанный алгоритм.
Рис. 17.22. Орграф D
Решение: 1. Выбираем вершину x1. Находим смежные ей вершины и получаем подмножество X’ = {x1, x2, x4, x6}. Поскольку X’ X, переходим к пункту 2.
2. Из подмножества X’ выбираем произвольную вершину, например x2. Находим смежные ей вершины. Это вершины x3, x5, x6. Добавляем в подмножество X’ вершины x3, x5. Вершина х6 уже входит в подмножество X’, поэтому дугу <x2, x6> мы игнорируем.
3 После выполнения пункта 2 настоящего алгоритма получим подмножество X’ = {x1, x2, x3, x4, x5, x6}, таким образом, условие X’ = Х, выполнено, переходим к пункту 4.
4 Построено дерево Т = {<x1, x2>, <x1, x4>, <x1, x6>, <x2, x3>, <x2, x5>}. Алгоритм окончен.
Ответ: Построено дерево Т (рис. 17.23.).
Рис. 17.23. Дерево T
Пример 3. Разбить граф G = (X ,U), изображенный на рис. 17.24, на максимально связные подграфы и построить его конденсацию.
Рис. 17.24. Граф G
Решение: Используем алгоритм Мальгранжа.
Выбираем произвольную вершину. Пусть это будет вершина х1. Строим матрицу смежности заданного графа.
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
R = |
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
1 |
|
|
|
|
|
1 |
1 |
|
|
|
3 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
6 |
1 |
|
1 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
7 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
8 |
|
|
|
|
1 |
|
1 |
|
|
1 |
|
9 |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
1 |
|
По матрице смежности определяем вершины, достижимые из вершины х1:
Г+(x1) = {х1} {х2}.
Теперь определяем вершины, достижимые из х2:
Г+(x1) = {х1} {х2} {х1, х7, х8}.
Определяем вершины, достижимые из х7 и х8:
Г+(x1) = {х1} {х2} {х1, х7, х8} {х1, х9, х5, х7, х10}.
Определяем вершины, достижимые из вершин х5, х9, х10:
Г+(x1) = {x1} {x2} {x1, х7, х8} {х1, х5, х7, х9, х10} {х3, х5, х9, х10}.
Определяем вершины, достижимые из вершины х3:
Г+(x1) = {х1} {х2} {х1, х7, х8} {х2, х5, х7, х9, х10} {х3, х5, х9, х10} {х4}.
Поскольку из вершины х4 достижима только вершина х9, а она уже включена в список рассмотренных вершин, то в итоге, после выполнения операции объединения данных подмножеств вершин, получим Г+(x1) = {х1, х2, х3, х4, х5, х7, х8, х9, х10}.
Теперь нам необходимо найти вершины, из которых достижима вершина х1:
Г (x1) = {х1} {х2, х6, х7} {х1} {х2, х6, х8} {х2} = {х1, х2, х6, х7, х8}.
Теперь для того, чтобы выделить максимально связную компоненту, нам необходимо найти пересечение данных множеств:
Г+(х1) Г(х1) = {х1, х2, х7, х8}; Х1 = {х1, х2, х7, х8}.
Исключаем эти вершины из рассмотрения и продолжаем процесс выделения максимально связных компонент. Берем вершину х3 и определяем для нее прямое и обратное транзитивное замыкание:
Г+(x3) = {x3} {x4} {x9} {x3} = {x3, x4, x9};
Г (x3) = {x3} {x6, x9} {x4, x10} {x3, x5} {x10} = {x3, x4, x5, x6, x9, x10}.
Тогда сильная компонента:
Х2 = Г+(x3) Г (x3) = {x3, x4, x9}.
Продолжаем процесс. Выбираем из оставшихся вершин х5, х6, х10 вершину х5:
Г+(x5) = {x5} {x10} {x5} = {x5, x10};
Г (x5) = {x5} {x10} {x5} = {x5, x10}.
Таким образом, получена сильная компонента:
Х3* = {x5, x10}.
У нас осталась всего одна невыделенная вершина - это вершина х6. Следовательно, вершина х6 образует последнюю сильную компоненту в графе G: X4* = {x6}.
Итак, мы выделили в заданном графе все возможные сильные компоненты.
Теперь строим конденсацию графа G. В качестве вершин графа конденсации выступают сильные компоненты, при этом вершины, составляющие каждую сильную компоненту, стягиваются в одну. Все ребра, соединяющие стягиваемые вершины с вершинами, принадлежащими другим сильным компонентам, сохраняются. Таким образом, мы построили конденсацию D* (рис. 17.25) исходного графа G.
Рис. 17.25. Конденсация D*
Пример 4. Для графа D = (X, U) на рис. 17.26 определить прямое и обратное транзитивные замыкания для вершины х7.
Решение:
Г+х7 = {х7} Г+х7 Г+2х7 Г+3х7;
Г+х7 = {х7, х4, х6};
Г+2х7 = Г+{Г+х7} = Г+{х7, х4, х6} = {х7, х4, х6, х2, х5};
Г+3х7 = Г+{Г+2х7} =Г+{х7, х4, х6, х2, х5} = {х7, х6, х4, х5, х1, х2, х3};
Г–х7 = {х7} Г–1х7 Г–2х7;
Г–х7 = {х7, х2};
Г–2х7 = Г–{Г–х7} = {х7, х2, х4};
тогда Г–х7 = {х2, х4, х7};
а Гх7 = {х1, х2, х3, х4, х5, х6, х7} = Х.
Пример 5. Построить разбиение на основе метода Мальгранжа ориентированного графа D = (X, U), заданного матрицей смежности R.
|
|
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
х6 |
х7 |
|
Г+х1 |
. |
R = |
х1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
|
х2 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
– |
||
х3 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
1 |
||
х4 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
– |
||
х5 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
– |
||
х6 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
– |
||
х7 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
|
– |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Г–х1 |
0 |
1 |
1 |
2 |
2 |
3 |
3 |
|
|
Решение: Столбец Г+х1 строится следующим образом. В клетке столбца против стрелки х1 ставится 0. В клетку столбца против строки х3 ставится 1, так как строка х1 содержит 1 на месте х3. Строка х3 содержит 1 только на уже отмеченном месте х1. Тогда в оставшиеся клетки столбца Г+х1 проставляются знаки «–». Числа в клетках Г+х1 — это количество путей из вершины х1 в другие вершины графа D. Тогда Г+х1 = {х1, х3}.
Аналогично заполняются клетки строки Г–х1. Против столбца х1 в клетке Г–х1 ставится 0. В клетках строки Г–х1 против х2 и х3 ставится 1, так как столбец имеет 1 против х2 и х3. В столбце х2 имеется 1 против строки х4, следовательно, в клетку Г–х1 против х4 записывается 2. В столбце х3 имеем единицы против строк х1 и х5. Строка х1 уже рассмотрена, а в клетке Г–х1, расположенной против х5, ставится 2. Далее аналогично заполняются оставшиеся клетки Г–х1. Тогда Г–х1 = {х1, х2, х3, х5, х6, х7}, С(х1) = Г+х1 Г–х1 = {х1, х3}. Теперь удалим из графа D вершины х1 и х3. Получим матрицу R' оставшегося графа D'.
|
|
х2 |
х4 |
х5 |
х6 |
х7 |
|
Г+х2 |
. |
R' = |
х2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
0 |
|
х4 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
2 |
||
х5 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
3 |
||
х6 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
2 |
||
х7 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
|
1 |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Г–х2 |
0 |
1 |
– |
– |
2 |
|
|
Аналогично, заполняя клетки Г+х2 и Г–х2, определяем Г+х2 = {х2, х4, х5, х6, х7}, Г–х2 = {х2, х4, х7}. Тогда С(х2) = Г+х2 Г–х2 = {х2, х4, х7}. Снова удалим из D' вершины х2, х4, х7, получим граф D". Запишем его матрицу смежности.
|
|
х5 |
х6 |
|
Г+х5 |
. |
R'' = |
х5 |
0 |
1 |
|
0 |
|
х6 |
1 |
0 |
|
1 |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
Г–х5 |
0 |
1 |
|
|
Получим Г+х5 = {х5, х6}, Г–х5 = {х5, х6}, C(х5) = {х5, х6}. Следовательно, в результате работы алгоритма получили разложение графа на три части, показанные на рис. 17.26 штриховыми линиями.
Рис. 17.26. Разложение графа на максимально связные подграфы
Пример 6. Зададим нечеткий ориентированный граф первого рода = (X, ), где X = {х1, х2, х3, х4, х5}, а = {<1/<х1, х4>>, <0,5/<х1, х5>>, <0,1/<х2, х2>>, <0,9/<х2, х3>>, <0,8/<х4, х2>>, <0,2/<х4, х1>>, <0,6/<х5, х5>>}.
Граф показан на рис. 17.28.
Рис. 17.28. Нечеткий ориентированный граф первого рода
Пример 7. Зададим нечеткий граф из примера 1 в виде = (Х, ).
Решение: Получим X = {х1, х2, х3, х4, х5}, (x1) = {<1/х4>,<0,5/х5>}, (x2) = {<0,1/х2>,<0,9/х3>}, (x3) = , (x4) = {<0,2/x1>, <0,8/х2>}, (x5) = {<0,6/х5>}.
Пример 8. Записать матрицу смежности Rx2 графа, рассмотренного в примере 1.
Решение: Матрица смежности запишется следующим образом:
|
|
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
|
Rx2 = |
x1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0,5 |
. |
x2 |
0 |
0,1 |
0,9 |
0 |
0 |
||
x3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
||
x4 |
0,2 |
0,8 |
0 |
0 |
0 |
||
x5 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,6 |
Пример 9. Задать нечеткий ориентированный граф второго вида = ( , ), = {<0,9/x1>, <0,8/х2>, <0,7/х3>, <0,6/x4>, 0,4/х5>}, = {<0,4/<x1, х2>>, <0,8/<x1, х3>>, <1/<x1, x4>>, <0,5/<х3, x4>>, <0,9/<х3, х5>>}.
Решение: Граф = ( , ) приведен на рис.17.29.
Рис. 17.29. Нечеткий ориентированный граф второго вида = ( , )
