最小费用最大流问题的一种新算法

现有的最小费用最大流算法都有自身的缺陷,增广链的选取不当会给计算带来不便,同时费用也达不到理想的效果。鉴于对最小费用最大流算法的增广链选取和最小费用的探索,文章通过对费用差的定义给出了一种求最小费用最大流的新算法。新算法的原则是优先选择费用差最小的有向路径进行增广,当费用差相同时就选择修正后的路径。通过对最小费用最大流算法的改进,新算法易理解且便于计算。通过实例说明了新算法的有效性和执行效率。     

Dijkstra算法的一种高效率实现

Dijkstm提出单源点最短路径算法即计算一个节点到其他所有节点的最短路径.算法结构过于复杂且效率较低.采用最小堆对Dijkstra最短路径算法进行优化,优化后的算法比起经典算法在时间复杂度和空间复杂度上都有明显的提高.     

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

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.     

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的大规模资源调度方法

并行作业是大规模资源调度的研究热点.已有研究工作通常采用队列进行资源调度建模,仅能满足局部最优解,只能适应调度目标固定不变的场景,灵活性不够.提出了一种基于最小费用最大流的大规模资源调度建模方法,将任务的资源需求和物理资源供给问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题.首先,选择公平性、优先级和放置约束三种典型度量作为切入点,从资源视角映射为图的构造问题,通过改变图的结构使其具备适应性调整能力.其次,针对图的求解时间复杂度高的问题,实现了一种增量式优化算法.最后,实验对比公平性、优先级和放置约束三种资源调度典型系统,验证了本方法可通过按需配置,支持多种调度目标,具备灵活性.并通过实验仿真验证了万级规模下基于图的资源调度延迟,比基于未优化图算法的资源调度延迟最多降低10倍.     

求解最小费用最大流问题的信念传播算法

最小费用最大流问题是一种组合优化问题,在经济、工业等领域具有重要研究意义和应用价值.针对部分最小费用最大流问题求解算法效率较低的情况,依据最小费用最大流问题的线性规划方程,将问题模型映射为对应因子图模型,改进描述函数,给出迭代方程,设计了求解最小费用最大流问题的信念传播算法.利用迭代方程优先对最大可行流特征值进行收敛计算,得到最大流,设置最大流阈值,在此基础上进行最小费用计算,从而求得问题最优解.最后选取若干带权有向图模型进行数值实验,验证了算法的可行性及有效性,且算法在求解效率上优于部分算法.     

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。     

求解最小费用最大流的新方法

文中给出了一种求解网络最小费用最大流的新方法,寻找由始点到终点的每条有向链,找到有向链可通过的最大容量,根据最大容量计算出此条有向链的最小费用最大流,根据最大容量和最小费用最大流可以计算出单位费用.选取单位费用最小的有向链进行最大容量的增广.文中通过对最小费用路算法进行改进,使得该算法容易理解,却又避免了最小费用路算法每次都要经过剩余网络进行增广,从而大大提高了求解最小费用最大流执行的效率.该算法通过实例给出了具体算法步骤并且表明了算法的实用性     

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.     

基于配对堆改进的Dijkstra算法

在GIS网络分析系统中,Dijkstra算法是求解最短路径的经典算法。为了进一步提高求解最短路径的效率和节省系统的内存空间,提出了使用一种新式的数据结构——配对堆,以便通过实现可降级的优先队列来改进Dijkstra算法,然后通过研究配对堆的基本操作,给出了使用配对堆结构实现Dijkstra算法的方法和流程,并分析了其算法复杂度。该算法在VegaGIS系统中实现,取得到了较好的效果。     

基于四叉堆优先级队列及逆邻接表的改进型Dijkstra 算法

在深入分析传统Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的基础上,提出了利用基于ｋ 叉堆的优先级队列对算法进行改进的思想,并对３ 种可合并堆进行了比较,从理论上证明了四叉堆在ｋ 叉堆中的最优性,设计了基于四叉堆优先级队列及逆邻接表、顾及路段方向阻抗的改进型Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短路径算法,将Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法复杂度降为Ｏ（ｎｌｏｇｎ）。针对ＧＩＳ－Ｔ应用系统的动态特征,提出了Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法的逆序计算方法,通过构造逆序最短路径树,使算法更具灵活性和实用性     

扇形优化Dijkstra算法

Dijkstra算法无数次遍历所有的临时标记结点,无疑成为该算法的一个瓶颈。在分析Dijkstra算法的基础上,结合平面网络的特点,从限制搜索范围和限定搜索方向两方面着手,在扇形区域内寻找最短路径,从而完成对Dijkstra算法的优化。优化算法基于有损算法,抛弃寻找最短路径时概率较小的顶点,直接寻求在方向和位置上趋向终点的顶点。它根据用户给出的起始顶点与目标顶点以及搜索的扇形角度查找最短路径。因此,在优化算法中,频繁遍历的顶点数量大幅度减少,提高了算法的速度和运行效率。     

Dijkstra最短路径算法的优化及其实现

最短路径分析在地理信息系统、计算机网络路由等方面发挥了重要的作用,对其进行优化很有必要。本文分析了传统的最短路径算法（即Dijkstra算法）的优化途径及现有的优化算法,然后在Dijkstra算法的基础上,采用配对堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,经理论分析与实验测试结果对比,可以大大提高该算法的效率和性能。     

Dijkstra最短路径算法分析与改进

Dijkstra算法是计算最短路径的经典算法,在对该算法分析的基础上,对其进行了优化和改进。其一是对数据存储方式进行了改进,其二是对辅助向量采用堆排序改进。通过优化降低了内存消耗,搜索效率明显提高。     

基于最小代价流算法的多机空战目标分配

目标分配是多机空战协同战术决策的核心内容之一,属于资源分配以及最优指派问题,符合最小代价流算法的求解范畴．在空战态势评估和综合威胁评估模型的基础上,建立了最小代价流空战目标分配模型．该模型根据威胁评估结果,用最小代价流算法进行处理,找出带代价的网络流图中从起点到终点的一条最短路,经反复迭代,直至找到所求的最小代价流,实现对多个空战目标进行合理分配．最后通过算例验证了模型的可行性．     

Dijkstra的一种改进算法

在Dijkstra算法的基础上,该算法使用了一些独特的数据结构(如:前趋表和最短路径表);使用该算法能高效率地求出图中一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。用C语言设计了相应程序验证了此算法。