最小费用最大流算法(C++)实现

最小费用最大流是一类网络优化问题,它与最大流的区别在于,它不仅要考虑流量问题,还要考虑费用因素,其优化的目标是流量最大且费用最小。本文综合求最大流原理和求最短路原理,在直接输入初始状态下就求出任何一个网络图的最小费用值,最大流值以及其他一些相关数据。该算法程序可以为我们减少大量计算,提高工作效率,因而它在信息学竞赛,国际信息学竞赛,大学生数学建模比赛等方面都能得到应用。     

最小费用最大流算法（C＋＋）实现

最小费用最大流是一类网络优化问题，它与最大流的区别在于，它不仅要考虑流量问题，还要考虑费用因素，其优化的目标是流量最大且费用最小。本文综合求最大流原理和求最短路原理，在直接输入初始状态下就求出任何一个网络图的最小费用值。最大流值以及其他一些相关数据。该算法程序可以为我们减少大量计算，提高工作效率，因而它在信息学竞赛，国际信息学竞赛，大学生数学建模比赛等方面都能得到应用。     

基于最小费用最大流问题的“排序”算法

由于现有的求解最小费用最大流问题的方法都存在其局限性,为了更好地解决实际问题,在已有最短路算法以及最小费用算法的基础上作了改进,给出了一种求解基于最大流的最小费用问题的算法.文中针对小规模网络给出求两点之间最小费用的一种简单易行的方法,此外该算法可以在一个图上完成,这样可以节省许多画图时间,增强了算法的直观性和可控性.并且构建石油运输的网络模型,结合最小费用最大流算法,给出该模型从产地到销地的最优运输方案,最后通过具体的模型实例验证了该方法的效率和实用性.     

最大可行流问题中增值链的一种回溯求解算法

本文就最大可行流问题给出了一种回溯求解的算法，并证明了不可扩展结点的可剪裁性问题，旨在减少后续可能的搜索空间．在一定程度上可以减少求解过程中的时间消耗．     

最小费用最大流新解尝试

最小费用最大流是有向图中常见的问题,一般的解法是从已给出的初始流量构造增广链,逐步得到最大流。最小元素法是运输问题初始方案的构造方法之一,仿照这种方法构造出来的最小费用最大流问题的＂最小元素法＂,并且对于比较简单的有向图求解最小费用最大流问题,容易得到最优解。     

最小费用最大流

针对当前很多最小费用最大流算法存在的问题和缺陷,用实例做出修正和完善.     

基于预流推进的最小标号最大流算法

针对原始最高标号预流推进算法中的回溯现象导致其在部分网络中执行效率低下的问题,提出了基于预流推进的最小标号算法。该算法仍以预流推进为基础,但在选取活跃节点时依据贪心原则寻找最小标号活跃节点作为调整点,同时还需构造回溯检验方法终止回溯现象以提升算法效率。在仿真实验中,该算法能够适应各类复杂网络,并在稀疏网络中具有最高标号预流推进算法5倍以上执行速度;在被应用于图像分割领域时,该算法也具有50%以上性能提升。提出的基于预流推进的最小标号最大流算法能够满足大规模网络流量分配、计算机视觉图像处理等需求。     

最大可行流问题中增值链的一种回溯求解算法

本文就最大可行流问题给出了一种回溯求解的算法,并证明了不可扩展结点的可剪裁性问题,旨在减少后续可能的搜索空间.在一定程度上可以减少求解过程中的时间消耗.     

危险品运输风险监测和控制系统

以公路液化天然气( LNG)运输为例,设计了一个危险品运输风险监测和控制系统,在传统的风险监测系统的基础上,提出了一种应急预案生成方法。该方法结合基于遗传算法( GA)的聚类和基于案例的推理( CBR)模型,解决了传统监测系统无法给出应急措施的问题。在聚类时,为各参数增加了权值,实验表明,使得应用本算法查找到的相似案例更具有可参考性和实用性。该系统能够大大缩短发现异常到采取行动之间的响应时间,从而有效降低事故发生率。     

运输物联网在危险品运输监测中的应用

简述了运输物联网的相关概念、应用框架及危险品道路运输监管领域应用背景,并系统地梳理了智能运输在该领域应用的研究进展,最后对危险品运输行业中运输物联网的应用前景进行了展望。     

恐怖袭击下危险品运输网络抗毁性仿真分析

危险品运输网络在遭受恐怖袭击后单个节点的失效可能会引发网络级联失效现象。为解决该问题,构建一个危险品运输网络级联失效抗毁性模型。根据恐怖袭击条件,定义“正常”、“失效”和“暂停状态”3种节点状态,从“结果性”和“过程性”2个视角出发,提出网络抗毁性的评价测度。通过建立仿真场景,在不同节点的度、不同容量系数和不同规划方式下对危险品运输网络级联失效特性进行定量研究,结果证明了该级联失效抗毁性模型的科学有效性。     

不确定环境下的危险品运输车辆路径优化

针对非满载危险品运输车辆路径优化问题,通过模糊变量刻画运输过程中的人口密度、行驶速度与运输时间以及客户需求量等方面的不确定因素,考虑载货量变化对风险评估的影响,建立基于动态载货量的风险评估模型,以运输总风险、车辆总行程、车辆使用数最小为优化目标,同时兼顾时间窗、事故概率、载货量等约束构建了不确定环境下的危险品运输车辆路径多目标优化模型。将NSGA-Ⅱ算法与LNS算法相结合,设计混合NSGA-Ⅱ算法求解模型。结果表明,混合NSGA-Ⅱ算法可以获得空间分布均匀且收敛性较好的Pareto解集,不同运输参与者可根据自身偏好在解集中选择相应的配送方案;该算法得到的最优总风险、总行程及车辆使用数目分别比NSGA-Ⅱ算法优化了11.5%、1.0%和14.3%,算法搜索性能和求解精度明显提高。     

无回路网络中的最小费用流算法

针对无回路网络的特殊性,利用广探法的思想,提出了无回路网络最短路的有效算法,并在此基础之上提出了最小费用流的有效算法.其算法的复杂性分别为o(m)和o(mvo),相比拓扑排序法和最小费用路算法,本文提出的算法更为简练、易懂且复杂性低.     

交通网络最短路径标号算法的实现与效率分析

标号算法是交通网络最短路径算法族中应用最广泛的算法,其中以各种D ijkstra算法为核心的标号设定算法是各种商用G IS平台网络分析算法的首选。然而,同样隶属于标号算法的标号改正算法在交通网络路径分析中却罕有应用。为了将标号改正算法应用于交通网络路径分析,首先讨论了标号算法的基本结构;然后分析了标号设定算法和标号改正算法的实现过程、复杂度、运行特点和适用性,进而选择了标号设定和标号改正算法中公认的几种优秀算法———基于逼近桶结构和改进四叉堆的D ijkstra算法(D IKBA与D IKQH)以及Pallottino算法(TWO-Q),并结合交通网络邻接链表结构予以实现;最后采用城市交通网络数据,对几种算法的实际运行效率进行了对比试验,试验结果表明,标号改正算法和标号设定算法优点各异;由于交通网络路径算法的应用越来越强调动态性和网络适用性,而且标号改正算法较之标号设定算法具有更大的适用范围,因此其在交通网络路径分析中具有极大的应用潜力。     

基于最优风险与预防模型的医疗数据挖掘算法

为有效地实现疾病的早期诊断和预防,提出一种带权重的、基于最优风险与预防模型的医疗数据挖掘算法。利用最优风险与预防模型产生和疾病相关的特征属性值项,通过带权重的风险和预防集算法确定每个特征属性值项的权重。在2个标准医疗数据集中的测试结果表明,该算法能获取医疗数据中具有代表性的特征属性值项,并且每个特征属性值项都被赋予一个权重,使其获得较好的挖掘效果。     

长距离、高扬程固体物料输送管道压力分段控制系统的设计

针对由于运输管线长、多个大U型起伏、高扬程、输送压力大等原因而导致大红山铁精矿运输管道在运行过程中易发生多级泵站切换停车故障、管道磨损严重等问题,提出了一种压力分段控制技术方案,即采用消能板实现多级泵站无扰动切换技术,从而解决由于压力问题而引起的意外停车问题;采用消能板组解决由于大U型起伏、高扬程、输送压力大等问题而产生的加速流问题,减小了加速流对管道内壁的磨损。压力分段控制技术的实际应用验证了该技术的有效性,科技文献查新表明该技术为国内首创。     

基于粒子群优化算法的网络CFA问题研究

为了降低网络运营费用与改进网络性能,采用近年来新出现的一种高效的群智能搜索方法——粒子群优化算法求解计算机通信网络中链路容量与流量分配(CFA)问题。大量的计算机仿真实验结果验证了该算法在CFA问题中的有效性,而且与传统的拉格朗日松弛及子梯度寻优算法相比,解的质量有了大幅度的提高。与遗传算法相比,该算法在复杂性及运行速度等方面更具优越性。