domingo, 30 de noviembre de 2014

5.1 Elementos y Características de los Grafos

La teoría de grafos tiene su origen en el problema de los siete puentes de Königsberg resuelto por Leonhard Euler.
Más tarde, otros problemas influyeron en el desarrollo de la teoría de grafos como el estudio de las redes eléctricas, la enumeración de isómeros de hidrocarburos, etc.
Hoy en día es rara la disciplina científica o humanística que no utiliza la teoría de grafos. Como ejemplos podemos citar la psicología en dinámica de grupos, la sociología en los sociogramas, la física teórica, que usa los diagramas de Feynmann, donde se representan mediante líneas las partículas elementales, el estudio de flujos en redes en programación lineal e investigación operativa, los cambios de variable en el cálculo diferencial...
Dibujar un grafo para resolver un problema es un reflejo muy común, que no precisa conocimientos matemáticos. Un grafo se parece a la figura siguiente, y consta de vértices y de aristas que reúnen algunos de ellos.
En la teoría de los grafos, sólo se queda lo esencial del dibujo: la forma de las aristas no son relevantes, sólo importan sus extremidades (o cabos); la posición de los vertices tampoco, y se puede variar para obtener un grafo más claro, y hasta sus nombres se pueden cambiar. Estos cambios se llaman isomorfismos de grafos. Generalmente, se considera que colocar los vértices en forma de polígono regular da grafos muy leíbles.


Es un conjunto de vértices V y de aristas E, tal que cada arista se asocia a un par de vértices.
Una arista “e” en un grafo asociada a vértices “a” y “b”, se dice, que es incidente en “a” y “b” y viceversa, que “a” y “b” son incidentes en “e”. Y por lo tanto que “a” y “b” son vértices adyacentes en “e”.
Si “G” es un grafo con vértices “V” y aristas “E”, entonces G = (V, E).
Ejemplo de un grafo:

 





En este ejemplo podemos observar que la arista “b” en el grafo se encuentra asociada a los vértices “2” y “3”. Por lo tanto, se dice que el “b” es incidente en “2” y “3” y viceversa, que “2” y “3” son incidentes en “b”. En conclusión “2” y “3” son vértices adyacentes en “b”. Esto es: “b” = (2, 3), que significa que existe una arista entre “2” y “3” llamada “b”.
También podemos observar:
V = {1, 2, 3, 4, 5} Vértices
E = {a, b, c, d, e, f, g, h, i } Aristas (Edges en inglés)
G = { (1, 2), (3, 2), (5, 3), (4, 5), (1, 4), (2, 4), (2, 5), (1, 3), (5, 1)} Grafo
Lazo: Es una arista incidente en un sólo vértice. Ejemplo: a6 = (V5, V5).

 











Aristas paralelas. Cuando dos o más aristas están asociadas con el mismo par de vértices. Ejemplo: las aristas a2 y a3 de la Figura 2 están asociadas al mismo par de vértices. Es decir: a2 = (V1, V3) y a3 = (V1, V3).
Vértice aislado. El vértice que no es incidente en alguna arista. Ejemplo:











Grado o valencia de un vértice “v”. Es el número de aristas incidentes en “v”. Ejemplo:
Grado o Valencia de la Figura 2









Subgrafos. Parte de un grafo.

 






Ejemplo, algunos subgrafos de este grafo serían los siguientes:


 Componentes de un Grafo


 Tipos de Grafos
Grafo regular
Aquel con el mismo grado en todos los vértices.

Grafo bipartito
Es aquel con cuyos vértices pueden formarse dos conjuntos disjuntos de modo que no haya adyacencias entre vértices pertenecientes al mismo conjunto.


Grafo completo
Aquel con una arista entre cada par de vértices.


Grafo nulo
Se dice que un grafo es nulo cuando los vértices que lo componen no están conectados, esto es, que son vértices aislados.









5.2 Representación de los Grafos



Considere el grafo siguiente "G": y suponga que los nodos se mantienen en memoria en un array DATOS tal como sigue:
DATOS: X, Y, Z, W


Para hallar la matriz de adyacencia A del grafo "G", tenemos que tomar en cuenta que los nodos están normalmente ordenados de acuerdo con la forma en que aparecen en memoria; es decir, asumimos que u1 = X, u2 = Y, u3 = Z, y u4 = W, la matriz de adyacencia A de G sería la
de alado.

Aquí ai j = 1 si hay una arista ui a uj; si no aij = 0. Así entonces para hallar la matriz de camino P de G mediante las potencias de la matriz de adyacencia


Por lo tanto la matriz de caminos P se obtiene ahora haciendo pij = 1 siempre que haya una entrada positiva en la matriz B4 .

La matriz de caminos muestra que no hay camino de u1 a u2 de hecho, no hay camino de ningún nodo a u1 por tanto, G no es fuertemente conexo


5.3 Árboles


Hay un tipo especial de grafo, denominado árbol, que se presenta en
múltiples aplicaciones. En ciencias de la computación los árboles son parti
ticularmente útiles. Por ejemplo se utilizan para organizar información de
tal modo que sea posible efectuar eficientemente operaciones que atañan a
esa información. Para construir algoritmos eficientes para localizar artticulos
en una lista. Para construir códigos eficientes para almacenar y transmitir
datos. Para modelar procedimientos que son llevados a cabo al utilizar una
secuencia de decisiones. Introduzcamos pués el concepto de árbol.
Árbol
Un árbol es un grafo T = (V, E) acíclico y conexo
Dado que un árbol no puede tener ciclos, no podrá contener ni aristas
múltiples ni bucles, por lo tanto cualquier árbol debe ser un grafo simple.

 

Componentes

  Propiedades

Si T = (V, E) es un grafo de orden n, son equivalentes
1. T es un árbol.
2. Entre cualquier par de vértices de T existe un único camino.
3. T es conexo y toda arista de T es una arista puente.
4. T es acíclico y maximal respecto a esta propiedad.
5. T es conexo y tiene tamaño n -1.
6. T es acíclico y tiene tamaño n - 1.




5.4 Redes

Es una red G, el flujo máximo. Generalmente existen varios flujos con el mismo valor máximo. Para encontrar el flujo máximo consideremos un flujo inicial en cada arista igual a cero, después se determina un camino específico de la fuente al sumidero y se incrementa el flujo el flujo.
Si una arista está dirigida hacia la fuente decimos que esta arista está dirigida en forma impropia, en caso contrario está dirigida en forma propia.
Si se determina un camino P de la fuente al sumidero en donde cada arista de P está orientada en forma propia y el flujo en cada arista es menor que la capacidad de la arista, es posible aumentar el valor de flujo.
Es  posible incrementar el flujo en ciertos caminos de la fuente al sumidero que tenga aristas orientadas en forma impropia y propia. Sea P un camino de “a” a “z” y sea “x” un vértice en P que no sea ni “a” ni “z”
·         Ambas aristas están orientadas en forma propia e impropia, en este caso, si incrementamos el flujo en “, el flujo en la entrada en x seguirá siendo igual al flujo de salida de x.
·         Si incrementamos el flujo en e2 en “, debemos disminuir el flujo en e1 en ‘’ de modo que el flujo de entrada en x  siga siendo igual al flujo de salida en x
·         Es análogo en el caso b
·         Disminuimos el flujo en ambas aristas en ‘’. En cada caso las asignaciones resultantes de las aristas dan como resultado un flujo.
Para realizar estas alteraciones debemos tener un flujo menor  que la capacidad en una arista orientada en forma propia y un flujo distinto de cero en una arista orientada en forma impropia.
Teorema 2:
   seaP un camino de “a” a  ”z” en una red G tal que:
·         Para arista (i, j) de P, orientada en forma propia.
Fij<Cij
·         Para cada arista (i, j) de P, orientada en forma propia.
0< Fij
Se define
F’ij= si no existieran  caminos que concuerden con el teorema 2, el flujo es máximo, entonces se considera el algoritmo:

·         Iniciar con un flujo
·         Buscar un camino que satisfaga con las condiciones del teorema 2
·         Si no existe el camino el flijo es máximo
·         Se incrementa el flujo en ‘’, y se regresa a línea 2
A dicho algoritmo se le llama algoritmo etiquetado.


  Teorema de Flujo Máximo

  Definición

Una red de transporte es una grafica dirigida, simple, con peso y que debe cumplir las siguientes:
·         Poseer una fuente o vértice fijo que no tiene aristas de entrada.
·         Poseer un sumidero o vértice fijo que no tiene arista de salida.
·         El peso Cij, es la arista dirigida de i a j llamado capacidad de “ij” es un número no negativo.
Una red de transporte, es una grafica dirigida, simple con peso que satisface:
·         Un vértice fijo, designado como el origen o fuente, no tiene aristas de entrada.
·         Un vértice, designado como destino o sumidero, no tiene aristas salientes.
·         El peso Cij de la arista dirigida (i, j) llamada capacidad de (i, j) es un número no negativo

  Redes de Petri


Ejemplo
En una grafica dirigida G= (V, E) donde V= PUT y P’’T=, cualquier arista en E es incidente en un miembro de P y un miembro de T, el conjunto P es el conjunto de lugares y el conjunto T es un conjunto de transiciones.
Un “marcado de red petri” asigna a cada lugar un entero no negativo, una red de petri con un marcado es una “red de petri marcada” (o simplemente una red petri).
Con un marcado se asigna al valor no negativo n al lugar P, decimos que existe n elementos en P, mediante los elementos a representar con los puntos.
Los lugares representan condiciones, las transiciones representan eventos, y la presencia de al menos un elemento en un lugar (condición) indica que tal condición se cumple.



Grafos Isomorfos
Dos grafos son isomorfos cuando existe una correspondencia biunívoca (uno a uno), entre sus vértices de tal forma que dos de estos quedan unidos por una arista en común.


Grafos Platónicos
Son los Grafos formados por los vértices y aristas de los cinco  sólidos regulares      (Sólidos Platónicos), a saber, el tetraedro, el cubo, el octaedro, el dodecaedro y el icosaedro


Grafos conexos
Un grafo se puede definir como conexo si cualquier vértice V pertenece al conjunto de vértices y es alcanzable por algún otro. Otra definición que dejaría esto más claro sería: “un grafo conexo es un grafo no dirigido de modo que para cualquier par de nodos existe al menos un camino que los une”.


Grafos dirigido (bigrafo)
  A un grafo dirigido se le puede definir como un grafo que contiene aristas dirigidas, como en el siguiente caso.


sábado, 29 de noviembre de 2014

5B. TEORÍA DE GRAFOS

La teoría de grafos es el estudio de grafos y la teoría de redes. Generalmente es considerada parte de la Combinatoria, pero ha evolucionado por su parte lo suficiente como para ser considerada una materia por si misma. La teoría de grafos tiene extensas aplicaciones en todas las áreas de la matemática y la ciencia. Existen, incluso, grafos continuos.