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Python 中最小成本流优化简介
最小成本流优化将通过节点和边缘网络移动流量的成本降至最低。节点包括源（供应）和接收器（需求），具有不同的成本和容量限制。目的是找到在遵守所有容量限制的同时将容量从源移动到接收器的最低成本方法。应用 […]The post Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python appeared first on Towards Data Science.
来源:走向数据科学最小成本流优化可最大限度地降低通过节点和边缘网络移动流量的成本。节点包括源（供应）和汇（需求），具有不同的成本和容量限制。目的是找到在遵守所有容量限制的同时将流量从源移动到汇的最低成本方法。
应用
最小成本流优化的应用范围广泛且多种多样，涉及多个行业和部门。这种方法在物流和供应链管理中至关重要，可用于最大限度地降低运输成本，同时确保及时交付货物。在电信领域，它有助于优化通过网络的数据路由，以减少延迟并提高带宽利用率。能源部门利用最小成本流优化通过电网高效分配电力，减少损失和运营成本。城市规划和基础设施发展也受益于这种优化技术，因为它有助于设计高效的公共交通系统和供水网络。
示例
以下是一个简单的流量优化示例：
上图说明了具有六个节点和八个边的最小成本流量优化问题。节点 A 和 B 用作源，每个源的供应量为 50 个单位，而节点 E 和 F 用作汇，每个汇的需求量为 40 个单位。每条边的最大容量为 25 个单位，图中显示了可变成本。优化的目标是分配每条边上的流量，以将所需单位从节点 A 和 B 移动到节点 E 和 F，同时以尽可能低的成本考虑边容量。
节点 F 只能从节点 B 接收供应。有两条路径：直接或通过节点 D。直接路径的成本为 2，而通过 D 的间接路径的总成本为 3。因此，25 个单位（最大边容量）直接从 B 移动到 F。其余 15 个单位通过 B -D-F 路由以满足需求。