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.     

最大动态流关键弧的改进算法

针对时间容量网络的最大动态流的关键弧问题,首先分析了经典的Ford-Fulkerson最大动态流算法,在此基础上简化了最大动态流算法,并由此提出一个基于最小费用增广路来寻找最大动态流关键弧的改进算法。算法将计算新网络最大动态流时共有的最小费用路保留,去掉了自然算法中重复的计算。的效率更高。     

点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法*

分析了目前网络最小费用最大流算法存在的问题,提出网络最小费用最大流新算法。概括出条件约束下的网络最小费用最大流问题的两目标优化数学模型,针对点和边有容量约束的网络最小费用最大流问题特点,定义了有向路径、有向路径单位流费用和残量网络的概念。依据可行流分解定理,以邻接矩阵为网络数据存储结构,使用数据结构中的遍历方法,实现了网络最小费用最大流新算法。该算法在不破坏平面性条件下,可以求解点和边有容量约束的网络最小费用最大流。最后,通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明：点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法是完全可行和有效的。     

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.     

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     

带有时间和费用双重限制的网络容量扩充问题

该文将网络容量定义为最大s-t流的流量,建立了带有时间和费用双重限制下的网络容量扩充问题的一般模型。通过网络变换,将带有时间限制的容量扩充问题转化为线性最小费用流问题,并给出了具体证明和求解容量扩充问题的算法。该模型和算法不仅适用于各种情形的容量扩充问题,而且还可应用于网络流规划。最后通过具体例子的求解,说明了模型和算法的正确性和有效性。     

一种求解最小双费用流问题的算法

多目标优化是网络最优化的一个重要子问题。通过实际应用案例,抽象出一种带容量限制的双费用权网络模型,并由此提出了相应的最小双费用流问题。之后,借鉴网络分层的思想,根据双费用权网络的特点设计出一个求解该问题的双层原始对偶算法,并严谨地证明了算法的正确性,估计出算法的复杂度为O(n2v0)。此外,对算法进行了推广改进,使其能求解一般k费用权网络中的最小k费用流问题。最后,通过一个实例来演示算法的执行。     

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。     

蚁群算法在网络最大流问题中的应用

网络最大流问题是一个经典组合优化问题,是计算机科学和运筹学的重要内容。根据蚁群算法的特点,将网络最大流问题进行相应地转化,然后利用蚁群算法进行求解。仿真结果表明,该算法能方便快捷地解决最大流问题,是行之有效的方法。     

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．     

网络最大流问题的改进算法

网络最大流问题是图论中的经典问题之一,对于最大流问题有很多经典的算法,但这些经典算法皆有不足之处。针对其不足,文中通过引入容量差的概念,对算法进行了一些改进。改进算法的原则是优先选择路径最短且容量差最大的路径进行增广,若当路径长度一样并且容量差也一样时就要对其修正,然后选择修正后的路径,这样每次增广至少使一条弧达到饱和。通过实例说明了改进算法的可行性,整个运算过程可以在一个图上完成,直观性强并且方便计算,较传统算法更为有效。     

串行加工线缓冲器容量次优配置的算法

本文考虑加工参数为确定的串行加工线缓冲器容量的设计问题。通过对阻塞问题的研究，得到了加工完成时间和缓冲器容量的定性关系，并提出了次优算法。     

一种用于路径配置的SDN拟态防御架构

提出了一种支撑多路径负载均衡配置的SDN拟态防御架构,首先,针对以往强化学习方法的状态空间狭小,难以提取人工特征性等问题,利用深度强化学习方法,结合网络链路负载和流量特征,进行多路径的自适应配置,以确保网络服务的负载均衡.而后,将动态异构冗余架构引入SDN控制层,来确保生成的路径配置信息准确性,并利用Openflow中...     

一种用于Android应用的反控制混淆系统

Android恶意软件中的控制混淆技术,可以增加传统Android应用软件执行路径检测的难度,是目前代码静态分析的主要困难之一。针对该问题进行了研究,并设计系统DOCFDroid用于解决此问题。该系统在预处理阶段获取CFG关系矩阵,使用深度优先查找待分析路径集合;依据用户给定的源点集合和终节点集合,得到粗糙路径;然后采用权重筛选的算法,可以有效的获取目标路径集合。在实验阶段以DroidBench 1.2为基础构建测试样本集,验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法能有效抵抗控制流混淆带来的干扰,目标路径识别率可达95.31%。     

一种改进的程序可达基路径生成方法

考虑程序中分支冲突和异常处理结构对控制流信息的影响,提出一种改进的程序可达基路径生成方法。分析不可达路径产生的原因及其判定方法,构建异常控制流图。在此基础上计算相关分支之间的关系,利用深度优先遍历方法得到程序的可达基路径集。实例分析结果表明,该方法能准确生成可达基路径集,满足基路径测试的要求。     

基于增广链修复的最大流求解算法

NW小世界网络及BA无标度网络是现实中常见的两种网络,这两种网络中任意两点之间有极大可能存在多条路径,若舍弃饱和增广链并重新寻找增广链,则效率不高,因此针对网络的这一特性提出了一种增广链修复的最大流求解算法.该算法沿最短增广链调整流量后,保留路径上残余的非饱和弧,并用贪心法则选择合适的中继节点修复断开的增广链,提高增广链使用效率.通过对NW小世界网络和BA无标度网络建模仿真,得到并验证了所提算法在这两种网络上的运行速度数倍于Ford-Fulkerson算法且其空间复杂度仅有Dinic算法的一半,因此所提算法能够高效处理更大规模网络流问题,以适应日益膨胀的通信网络和交通运输网络.     

基于LCC的测试程序控制流路径子集生成算法

针对路径覆盖测试技术中如何计算被测试程序的有效控制流路径子集的关键性问题,提出一种利用LCC编译器的前端结果来生成基于一次循环策略的测试程序控制流路径子集的算法。该算法通过引入邻接矩阵并借助自定义的堆栈数据结构来完成控制流路径子集的生成。通过实验程序对算法进行检验,结果表明,该方法能高效准确地计算出待测源程序片的控制流路径子集。     

基于记忆化搜索的分层网络最大流算法

当前,路由选择算法、计算机视觉图像切割以及机器学习领域的许多问题都可以归结为求解网络最大流.为了提高基于分层网络最大流算法的效率,提出了一种基于记忆化搜索策略的最大流算法,针对传统EdmondsKarp算法和Dinic算法重复搜索无效路径所导致的额外开销问题,设计了一种能够记录搜索状态的记忆化搜索策略,来避免重复搜索流网络中的无效部分.实例分析表明了记忆化搜索策略的高效性与可行性.最终实验结果表明,基于记忆化搜索的最大流算法执行效率优于传统的Dinic算法.