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原文出處：拓端數(shù)據(jù)部落公眾號(hào)

?

今天早上，我們使用一些論文中提到的示例，使用最大流最小割定理將流量擁塞降至最低，?并應(yīng)用了最短路徑分析了交通瓶頸。

我們可以在下面看到

1. 


2. map=openp(map)

3. plot(map)

4. points(t(m[3:2,]),col="black", pch=19, cex=3

?

要提取有關(guān)邊緣容量的信息，在該網(wǎng)絡(luò)上使用以下代碼，該代碼將從論文中提取三個(gè)表

1. 


2. extract_tab(location)

在Windows中，要先下載另一個(gè)軟件包

1. library(devtools)

2. 


3. extract_tab(locatio

現(xiàn)在我們可以得出具有容量的數(shù)據(jù)框

1. B1=as.data.frame(out[[2]])

2. B2=as.data.frame(out[[3

3. 


4. capacity=as.character(B2$V3[-1])

5. capacity[6]="843"

6. ic(capacity)

我們可以在地圖上添加這些邊

1. plot(map)

2. points(t(m[3:2,]),col="black", pch=1

3. 


4. for(i in 1:nrow(E)){

5. i1=which(B$i==as.character(E$from

6. ]))

7. segments(B[i1,"x"],B[i1,"y"],B[i2,

8. 


9. text(t(m[3:2,]),c("s",1:10,"t"),col="white")

?

?

要獲得具有容量的圖形，可以使用另一種方法

1. g=graph_from_data_frame(E)

2. E(g)$label=E$capacity

3. plot(g)

?

但是它不考慮節(jié)點(diǎn)的地理位置?？梢允褂?/p>

1. plot(g, layout=as.matrix(B[,c("x","y")]))

2. 


?

為了更好地了解道路通行能力，使用

1. plot(g, layout=as.matrix(B[,c("x","y")]),

2. edge.width=E$capacity/200)

通過具有容量的網(wǎng)絡(luò)，目標(biāo)是確定該網(wǎng)絡(luò)上從源到宿的最大流量?？梢允褂肦

1. $value

2. [1] 2571

3. 


4. $flow

5. [1] 10 142 130 23 0 2

我們的最大流量為2571，這與兩篇論文中的最大流量最小割定理以及?最短路徑的應(yīng)用中都實(shí)際要求的不同???，因?yàn)楸砀窈蛨D表上的值不同。

1. E$flux1=m$flow

2. plot(g, layout=as.matrix(B[,c("x","y")]),

?

考慮采用更簡(jiǎn)單的流程，但是相同的全局值

?

1. 


2. 


3. E(g)$label=E$flux2

4. plot(g, layout=as.matrix(B[,c("x","y")]),

5. edge.width=E$flux2/200)

?

實(shí)際上，有可能在同一城市的另一篇論文中做同樣的事情，這是道路網(wǎng)絡(luò)的交通擁堵問題。

1. 


2. 


3. dim(out[[3]])

4. B1=a

5. ame(from=B1[2:61,"V2"],

6. to=B1[2:6

7. as.numeric(

8. as.characte

9. data_frame(E)

10. m=max_flow(graph=g,

11. source="S",

12. 


13. E$flux1=m$flow

14. E(g)$label=E

15. 


16. edge.width=E$flux1/200,

17. edge.arrow.size=0.15)

此處的最大流量值為4017，就像原始論文中發(fā)現(xiàn)的那樣

?

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