通信网规划实验报告概述.docx

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通信网规划实验报告概述

学生实验报告

课程名称通信网规划实验

专业通信工程

姓名&&&&&&

学号

班级

教师

实验一：

Kruskal算法求最小生成树

一、实验原理：

设所给定无向连通加权图具有n个结点，m条边，首先，将各条边的权按从小到大的顺序排序。

然后依次将这些边按所给图的结构放到生成树中去。

如果在放置某一条边时，使得生成树形成回路，则删除这条边。

这样，直至生成树具有n-1条边时，我们所得到的就是一颗最小生成树。

二、实验步骤：

（1）边依小到大顺序得l1，l2，…，lm。

（2）置初值：

S，0

i，1

j。

（3）若i=n-1，则转（6）。

（4）若生成树边集S并入一条新的边lj之后产生的回路，则j+1

j，并转（4）。

（5）否则，i+1

i；lj

S（i）；j+1

j，转（3）。

（6）输出最小生成树S。

（7）结束。

三、实验程序：

Kruskal算法求图的最小生成树

#include

#include

#defineMaxVertexNum12

#defineMaxEdgeNum20

#defineMaxValue1000

typedefintVertexType;

typedefVertexTypevexlist[MaxVertexNum];

typedefintadjmatrix[MaxVertexNum][MaxVertexNum];

intvisited[MaxVertexNum]={0};

structedgeElem

{

intfromvex;/*边的起点域*/

intendvex;/*边的终点域*/

intweight;/*边的权值域*/

};

typedefstructedgeElemedgeset[MaxEdgeNum];

voidKruskal（edgesetGE,edgesetC,intn）

{

intI,j,k,d,m1,m2;

adjmatrixs;

for（i=0;i

{

for（j=0;j

if（i==j）s[i][j]=1;

elses[i][j]=0;

}

k=1;

d=0;

while（k

{

for（i=0;i

{

if（s[i][GE[d].fromvex]==1）m1=I;

if（s[i][GE[d].endvex]==1）m2=I;

}

if（m1!

=m2）

{

C[k-1]=GE[d];

k++;

for（j=0;j

{

s[m1][j]=s[m1][j]||s[m2][j];

s[m2][j]=0;

}

}

d++;

}

}

voidCreate（vexlistGV,edgesetGE,intn,inte）/*建立顶点数组GV和边集数组GE*/

{

intI,j,k,w;

printf（“输入%d个顶点数据\n”,n）;

for（i=0;i

printf（“输入%d条带权边\n”,e）;

for（k=0;k

{

scanf（“%d%d%d”,&I,&j,&w）;

GE[k].fromvex=I;

GE[k].endvex=j;

GE[k].weight=w;

}

}

voidoutputEdgeset（edgesetGE,inte）/*输出一个图的邻接矩阵*/

{

intI;

for（i=0;i

printf（“%d%d%d,“,GE[i].fromvex,GE[i].endvex,GE[i].weight）;

printf（“\n”）;

}

main（）

{

intn,e;

vexlistgv;

adjmatrixga;

edgesetge,c;

printf（“输入图的顶点数和边数:

”）;

scanf（“%d%d”,&n,&e）;

Create（gv,ge,n,e）;

printf（“利用Kruskal算法从顶点0出发求图的最小生成树:

\n”）;

Kruskal（ge,c,n）;

outputEdgeset（c,n-1）;

getch（）;

}

四、实验结果：

（一）输入如图的顶点数、边数及各边权值：

顶点数、边数：

79

各边权值：

AB2,BG6，AC2，BC4，CF1,AD4，DE5，EF3,FG2

应用C++运算实现Kruskal算法求最小生成树：

通过实验可得：

本实验所给图的最小生成树为：

A-C2，C-F1,F-G2，A-B3，F-E3，A-D4

即最小度和=2+1+2+3+3+4=15

实验二：

Excel线性规划求解求网络最短路

实验内容：

一网络节点如图所示，利用Excel线性规划求解工具求解从起点s到终点t的最小价格设计方案。

网络节点间的数字表示网络铺设距离。

假设个节点间单位网络铺设成本相等。

实验原理：

需要计算从V1点到V8点的最短路径。

用excel求解最短路径的原理是：

令变量为0或者1.即如果最短路径通过v1v2,v2v4……,z则变量设为1，不通过则为0，除起点或者终点之外，每个点的进出权数和是0，起点的进出权数和是1，终点是-1，目标函数是各边权数和对应变量乘积的和。

于是得到一组等式约束，通过求解可以得到最短路径和最短路程。

实验步骤：

在excel建立模型：

添加约束条件：

进行规划求解所得结果：

运算结果及分析如下：

MicrosoftExcel14.0运算结果报告

工作表:

[工作簿1.xlsx]Sheet1

报告的建立:

2014/5/2916:

00:

09

结果:

规划求解找到一解，可满足所有的约束及最优状况。

规划求解引擎

引擎:

单纯线性规划

求解时间:

.016秒。

迭代次数:

14子问题:

0

规划求解选项

最大时间无限制,迭代无限制,Precision0.000001

最大子问题数目无限制,最大整数解数目无限制,整数允许误差1%,假设为非负数

目标单元格（最小值）

单元格

名称

初值

终值

$C$19

目标函数权数n

12

12

可变单元格

单元格

名称

初值

终值

整数

$D$2:

$D$16

$D$2

v2变量x

1

1

整数

$D$3

v3变量x

0

0

整数

$D$4

v4变量x

0

0

整数

$D$5

v3变量x

1

1

整数

$D$6

v5变量x

0

0

整数

$D$7

v6变量x

0

0

整数

$D$8

v4变量x

0

0

整数

$D$9

v6变量x

1

1

整数

$D$10

v6变量x

0

0

整数

$D$11

v7变量x

0

0

整数

$D$12

t变量x

0

0

整数

$D$13

v5变量x

0

0

整数

$D$14

v7变量x

1

1

整数

$D$15

t变量x

0

0

整数

$D$16

t变量x

1

1

整数

约束

单元格

名称

单元格值

公式

状态

型数值

$F$2:

$F$9=$G$2:

$G$9

$F$2

s进出度数和

1

$F$2=$G$2

到达限制值

0

$F$3

v2进出度数和

0

$F$3=$G$3

到达限制值

0

$F$4

v3进出度数和

0

$F$4=$G$4

到达限制值

0

$F$5

v4进出度数和

0

$F$5=$G$5

到达限制值

0

$F$6

v5进出度数和

0

$F$6=$G$6

到达限制值

0

$F$7

v6进出度数和

0

$F$7=$G$7

到达限制值

0

$F$8

v7进出度数和

0

$F$8=$G$8

到达限制值

0

$F$9

t进出度数和

-1

$F$9=$G$9

到达限制值

0

$D$2:

$D$16<=1

$D$2

v2变量x

1

$D$2<=1

到达限制值

0

$D$3

v3变量x

0

$D$3<=1

未到限制值

1

$D$4

v4变量x

0

$D$4<=1

未到限制值

1

$D$5

v3变量x

1

$D$5<=1

到达限制值

0

$D$6

v5变量x

0

$D$6<=1

未到限制值

1

$D$7

v6变量x

0

$D$7<=1

未到限制值

1

$D$8

v4变量x

0

$D$8<=1

未到限制值

1

$D$9

v6变量x

1

$D$9<=1

到达限制值

0

$D$10

v6变量x

0

$D$10<=1

未到限制值

1

$D$11

v7变量x

0

$D$11<=1

未到限制值

1

$D$12

t变量x

0

$D$12<=1

未到限制值

1

$D$13

v5变量x

0

$D$13<=1

未到限制值

1

$D$14

v7变量x

1

$D$14<=1

到达限制值

0

$D$15

t变量x

0

$D$15<=1

未到限制值

1

$D$16

t变量x

1

$D$16<=1

到达限制值

0

$D$2:

$D$16>=0

$D$2

v2变量x

1

$D$2>=0

未到限制值

1

$D$3

v3变量x

0

$D$3>=0

到达限制值

0

$D$4

v4变量x

0

$D$4>=0

到达限制值

0

$D$5

v3变量x

1

$D$5>=0

未到限制值

1

$D$6

v5变量x

0

$D$6>=0

到达限制值

0

$D$7

v6变量x

0

$D$7>=0

到达限制值

0

$D$8

v4变量x

0

$D$8>=0

到达限制值

0

$D$9

v6变量x

1

$D$9>=0

未到限制值

1

$D$10

v6变量x

0

$D$10>=0

到达限制值

0

$D$11

v7变量x

0

$D$11>=0

到达限制值

0

$D$12

t变量x

0

$D$12>=0

到达限制值

0

$D$13

v5变量x

0

$D$13>=0

到达限制值

0

$D$14

v7变量x

1

$D$14>=0

未到限制值

1

$D$15

t变量x

0

$D$15>=0

到达限制值

0

$D$16

t变量x

1

$D$16>=0

未到限制值

1

$D$2:

$D$16=整数

实验三：

Excel盈亏平衡分析

一、实验原理：

Excel电子表格建立盈亏平衡分析模型的方法，可采用公式计算、单变量求解、规划求解等寻找盈亏平衡点的多种方法，分析各种管理参数的变化对盈亏平衡点的影响。

盈亏平衡分析问题描述：

销售量Q，销售收益R，总成本C以及利润л之间的关系的模型：

销售收益R=销售量Q*销售单价p；

总成本C=固定成本+变动成本V；

变动成本V=单位变动成本V*销售量Q；

总成本C=固定成本+单位变动成本V*销售量Q；

利润л=销售收益R−总成本C；

单位边际贡献=销售单价p−单位变动成本V；

边际贡献=销售收益R−变动成本V；

边际贡献率k=单位边际贡献/销售单价；

盈亏平衡销量Q0和盈亏平衡销售收益R0

二、实验内容：

富勒公司制造一种高质量运动鞋，公司管理层邀请你帮助公司整理用于管理决策的信息，公司最高生产能力为1500。

一项销售调查显示明年的平均每双销售价格定为90元；公司的成本数据为：

固定成本为37800元，每双可变成本为36元。

若当前的销量为900，要求：

1、计算单位边际贡献及边际贡献率；

2、计算销售收益、总成本及利润；

3、盈亏平衡（保本点）销量及盈亏平衡销售收益；

4、假若公司预算利润为24000元，计算为达到利润目标所需要的销量及销售收益；

5、根据公司的销售收益、总成本、利润等数据，绘制本-量-利图形；通过图形动态反映出销量从100按增量10变化到1500时利润的情况及“盈利”、“亏损”、“保本”的决策信息。

6、假定销售单价从80元按增量变化到100元时，计算出盈亏平衡销量和盈亏平衡销售收益的相应变化值？

并且以图形方式动态反映。

三、实验要求：

（1）在Excel中建立盈亏平衡分析的框架，输入产品的单价、单位变动成本、固定成本

（2）给定销售量的情况下，计算总成本、销售收益、利润等。

（3）可绘制利润随着销售量改变的XY散点图形（利用模型运算表）

（4）计算盈亏平衡点：

可以使用A：

单变量求解B：

规划求解C：

公式计算

（5）可绘制参数（例如单价）对盈亏平衡点的影响

（6）根据预期的利润确定实现该利润的产品销量

四、实验步骤：

（1）在Excel中建立模型，计算单位边际贡献、单位边际贡献率、销售收益、总成本、利润、盈亏平衡销量、盈亏平衡销售收益

各个单元格公式如下：

B9：

=B5—B6B10：

=B9/B5B11：

=B2*B5

B12：

=B6*B2+B7B13：

=B11—B12B15：

=B7/B9

B16：

=B15*B5

（2）利用单变量求解方法计算目标利润对应的目标销售量和目标销售收益

（3）绘制公司的销售收益、总成本、利润等数据，绘制本—量—利。

A：

利用模拟运算表准备作图数据。

以销售量为变量，销售收益、总成本、利润进行单变量模拟。

公式如下：

E3：

=B11

F3：

=B12

G3：

=B13

模拟运算参数：

选D3：

G5

B：

选择D2：

G2D5：

G6，绘制XY散点图，注意：

数据系列选择列。

调整图形为

C：

构造垂直参考线的数据

增加销售量垂直线参考：

公式：

D8：

=B15D9：

=B15E8：

-40000E9：

140000

选择D8：

E9，选择“编辑”的“选择性粘贴”

增加销售量垂直参考线：

公式：

D12：

=B2D13：

=B2E12：

-40000E13：

140000

选择D12：

E13，选择图形，选择“编辑”的“选择性粘贴”

D：

在表格的A19和A20建立公式，反映建模型的结果：

A19：

=="销售量为:

"&B2&IF（B13>0,"赢利",IF（B13=0,"平衡","亏损"））

A20：

=="售价="&B5&"元，盈亏平衡销量="&ROUND（B15,0）

E：

在图表中创建微调器控件，反映销售量和单价与利润之间的关系。

在图表中创建标签：

公式是：

=$B$19

同样：

创建单价和销售利润之间的关系：

实验四：

业务预测

1、实验目的：

1.理解并掌握业务预测的基本方法。

2.掌握一元线性回归预测方法。

3.运用一元线性回归预测方法，进行业务预测分析。

2、实验内容：

某电信局某项业务1990—2009年用户数量与业务产值之间的统计关系如下表，请用一元线性回归模型预测该电信局用户数为600万用户时的总产值。

某电信局1990—2009年业务产值与用户数量关系

年份

序号

用户数

（万）

总产值（亿元）

年份

序号

用户数

（万）

总产值（亿元）

1990

1

45

65

2000

11

125

150

1991

2

49

70

2001

12

135

150

1992

3

50

71

2002

13

146

160

1993

4

55

75

2003

14

160

170

1994

5

65

100

2004

15

175

180

1995

6

76

105

2005

16

195

190

1996

7

85

115

2006

17

215

205

1997

8

95

130

2007

18

230

220

1998

9

106

140

2008

19

250

240

1999

10

115

140

2009

20

275

255

三、实验要求：

1.建立业务产值与用户数量关系图，建立预测模型。

2.用EXCEL的回归分析得到的结果进行预测模型校验和业务预测。

四、实验步骤及分析

1.利用excel建立表格如下：

2.在Excel菜单中选“插入——图表——XY散点图”，输人数据后结果如下图所示：

.3.应用EXCEL的回归分析得到的结果如下表：

（1）年份与用户量的回归分析：

SUMMARYOUTPUT

回归统计

MultipleR

0.895746

RSquare

0.802362

AdjustedRSquare

0.746806

标准误差

69.92421

观测值

19

方差分析

df

SS

MS

F

SignificanceF

回归分析

1

357294.9

357294.9

73.07547

1.46E-07

残差

18

88009.12

4889.395

总计

19

445304

Coefficients

标准误差

tStat

P-value

Lower95%

Upper95%

下限95.0%

上限95.0%

Intercept

0

#N/A

#N/A

#N/A

#N/A

#N/A

#N/A

#N/A

1990

0.068565

0.008021

8.548419

9.41E-08

0.051714

0.085417

0.051714

0.085417

RESIDUALOUTPUT

PROBABILITYOUTPUT

观测值

预测45

残差

标准残差

百分比排位

45

1

136.5137

-87.5137

-1.28585

2.631579

49

2

136.5823

-86.5823

-1.27216

7.894737

50

3

136.6508

-81.6508

-1.1997

13.15789

55

4

136.7194

-71.7194

-1.05378

18.42105

65

5

136.788

-60.788

-0.89316

23.68421

76

6

136.8565

-51.8565

-0.76193

28.94737

85

7

136.9251

-41.9251

-0.61601

34.21053

95

8

136.9937

-30.9937

-0.45539

39.47368

106

9

137.0622

-22.0622

-0.32416

44.73684

115

10

137.1308

-12.1308

-0.17824

50

125

11

137.1994

-2.19935

-0.03232

55.26316

135

12

137.2679

8.732082

0.128301

60.52632

146

13

137.3365

22.66352

0.332997

65.78947

160

14

137.405

37.59495

0.552386

71.05263

175

15

137.4736

57.52639

0.84524

76.31579

195

16

137.5422

77.45782

1.138094

81.57895

215

17

137.6107

92.38925

1.357483

86.84211

230

18

137.6793

112.3207

1.650337

92.10526

250

19

137.7479

137.2521

2.016657

97.36842

275

上表的回归分析图：

（2）年份与总产值的回归分析：

SUMMARYOUTPUT

回归统计

MultipleR

0.943118

RSquare

0.889472