|
Таким образом, у дерева платформ-услуг и графа модели один и тот же набор вершин, но в дополнение к ребрам дерева в графе модели есть еще и дуги-прошивки [127, 132]. т . Я I Чп 412 42 421 ..* .. 422 423 <• ( j e i J ( j O С ц ) L e O ( J D C s l ) Рис. 3.4. Граф модели Будем считать, что элементы множества G проиндексированы, т.е. его „ I \W,+JV0+1 можно представить в виде Ь = j-f=l * , причем можно считать, что xj = qi при 1£ / < АГд и Xj = pi-N4-i при / > Nq . Учитывая это, можно определить матл / IA'^+iV/j+i риду инцидентности для графа модели Г: л = \а^}. ,;где а9 = 1, если i < j < NQи qi predigj ) 1, если i < NqJ > N q и q( = pred(p._N ,) 1, если i > NQ, j < N Qи p.,.■N0-1 <*j P j N e-\1, если / > NqJ > Nq и P i _ N^ Ово всех остальных случаях Матрица инцидентности для графа Г, представленного на рис. 3.4, имеет следующий вид: |
Рис. 2.3. Граф модели Будем считать, что элементы множества G проиндексированы, т.е. его можно представить в виде причем можно считать, что Xj = qi при l Учитывая это, можно определить матрицу инцидентности для графа модели Г: A-{atj}^ °* ], где 1,если i 2.3, имеет следующий вид: « к Я Ч»Я>2 ЯзЯ21 ЯггЯгзРоPi Р2Рз р4Рз Рбр! Ps к Го 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 о\ qi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 qu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Я12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Я2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 I Я21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Я22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 423 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ро 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Pi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Р2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Рз 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О 0 0 0 0 0 Р< 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Pi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Рб 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Р? 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Р8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 V 4 3 |