原文链接:http://tecdat.cn/?p=17654
在现实世界中,我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型,比如管道中的石油、高压线中电流,或者计算机网络中的数据。网络流也可以解决很多问题,比如如何进行道路交通管控,以便有效地缓解早高峰的拥堵;在物流网运输中,在满足供需关系的同时,怎样使渠道成本最低。这些问题都有现成的网络流算法,别再以为网络流仅仅是网络中的比特流。
对于网络和网络流的实践,我们将使用R。
代码语言:javascript复制
myflows <- flows(mat = nav, i = "i", j = "j",
diag(myflows) <- 0
选择流量至少要占每个市区流出流量总和的20%。
代码语言:javascript复制
代码语言:javascript复制flows(myflows/rowSums(myflows)*100
代码语言:javascript复制然后选择 主要流量 (流入流量标准)
代码语言:javascript复制
flowSel2 <- domflows(mat = myflows, w = colSums(m
flowSel <- myflows * flowSel1 * flowSel2
data.frame(id = colnames(myflows),
代码语言:javascript复制最后绘制主导流图
代码语言:javascript复制
opar <- par(mar = c(0,0,2,0))
pltFlows(mat = flowSel, spdfid = "ID", w = inflows, wid = "id",wvar = "w", wcex = 0.05, add = TRUE,legend.flows.pos = "topright",legend.flows.title =
title("通勤者的主要流动")
代码语言:javascript复制获取背景图的代码基于该包中定义的 GE对象。
要进一步了解主流流量,请阅读 Nystuen&Dacey(1961)