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．     

一种求解网络最大流问题的算法

随着网络应用的不断深入,人们对网络传输容量和服务质量的要求和期望也越来越高,设计高性能网络成为一项迫切的工作。缓存的配置直接影响网络的时延和丢失率,网络缓存和网络传输容量的合理匹配,能很好提高网络性能。文章简述了网络最大流问题的现状,提出了一种求解网络最大流问题的算法。算法基于MPLS流量工程技术,在实现网络最大流的情况下,同时对M争分支（链路）重新分配流量,达到合理分配网络流量和利用网络资源的目的。仿真结果表明算法是有效的。     

网络最大流求解算法的研究

近年来,随着各种网络的飞速发展,对最大流问题的研究也取得了很大的进展。文章简述了网络最大流问题的现状,提出了一种求解网络最大流与最小截问题的算法。此算法使得计算网络最大流变得简便,且具有很强的实用性。     

一种求解网络图最大流的新算法

给出一种求解网络最大流的新算法,该算法是针对增广链选取的顺序不当而无法得到理想的最大流,且在计算过程中每步都需要画一个网络图等问题进行的改进。利用分层及度差的概念,在选择增广链时优先选择路径最短且度差较大的路径,相同层次度差相同时优先选择容差较大的路径,在饱和的弧上画上终止符。最后用实例进行了验证并和Ford—Fulkerson算法做了比较,体现了它的高效性,避免了标号,且只需要在一个图上即可完成。整个运算过程直观性强,计算方便。     

求解网络最大流问题的标号算法

给出了一种新的求解网络流问题的标号算法,对每个顶点进行标号,顶点有几个人弧,即有几个标号,每次在选择路径时先选取只有一个标号的路径,当所有单标号的路径走完时,再按照弧容量较大且最短的路径选择增广链.通过对Ford-Fulkerson标号算法进行改进,使得该算法容易理解,且又避免了Ford-Fulkerson标号算法在求解网络最大流问题时需经过多次的调整与标号,从而大大提高了求解最大流执行的效率.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.     

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。     

求解网络最大流问题的信念传播算法

为解决目前网络最大流问题求解效率低、数据溢出等问题,设计求解网络最大流问题的信念传播算法.根据网络最大流问题的特性,使最大流问题的线性规划方程与信念传播算法传递方程结合,得到描述函数,将带权随机有向图映射为对应的因子图模型;在此模型基础上,利用信念传播算法的信息迭代方程进行特征值收敛计算,提高寻优效率.选取若干随机有向...     

点和边有容量约束的网络最大流新算法

针对目前网络最大流算法存在的问题,研究一种适应性更广的新算法。定义了有向路径和残量网络的概念,依据可行流分解定理,引入人工智能中搜索的方法,以邻接矩阵为网络数据存储结构,提出条件约束下的网络最大流新算法。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大流新算法是完全可行和有效的。     

网络最大流的自适应求解算法——SAPR算法

为提升对大规模不同拓扑结构网络的求解速度,通过评估基本操作的执行效率、动态调整活跃顶点的选择方式及盈余流的推进方式,提出了一种可高效求解多类拓扑网络的自适应预流推进算法——SAPR(self-adaptive push-relabel)算法.在The First DIMACS implementation Challenge提供的七类不同拓扑结构网络上,对SAPR算法及四种适用于特定拓扑网络的算法进行了对比实验,结果表明:SAPR算法在一半的数据上能持平高效的H_PRF算法,而另一半能超越H_PRF算法.SAPR算法的高效性和强稳定性解决了传统算法在多类拓扑网络中不能都取得高效率的问题.     

一个新的最大流问题增载轨算法

通过放松Ahujia和Orlin算法的约束，给出了一个新的增载轨算法．该算法实质上提供了一个构造、阻塞无环网络的策略，它可以在每次构造无环网络中得到更多的增载轨．从而进一步降低了找到每条增载轨的代价．实验表明，新的算法比Dinic算法快2～5倍，和目前实验性能最好的预流推进算法基本相近．说明增载轨类算法在实际性能方面未必落后于预流推进类算法．     

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。     

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.     

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Floyd算法的多重最短路问题的改进算法

路径分析是网络分析最基本的问题,其核心是对最短路径的求解。Floyd算法是一种求取最短路的经典算法。分析发现,两点间可能存在多条权重相同的最短路径,而这一点Floyd算法没有涉及。以无向联通图为研究对象,设计了基于Floyd求解多重等价最短路算法,并分析计算了一个实际算例。计算结果表明,基于Floyd的多重等价最短路算法可以有效解决多重等价最短路问题。     

求最大带宽路的一种新算法

带宽是网络通信中重要的性能指标。带宽资源是有限的,为了使信息在网络中尽量快地进行传输,寻找最大带宽路就是一种重要的方法。目前有两种经典的求解最大带宽路的算法:修正Dijkstra算法和修正Kruscal算法。该文提出一种新的最大带宽路算法,称为M-SPFA算法。与前两种算法相比,该算法具有更低的时间复杂度(O(m)),理解容易,实现也更加简单。     

独立路径问题的算法设计

根据网络中可供选择的路由数目,提出独立路径的一个新问题,即求网络中最多同时存在多少条相互独立的路径。同时,针对选择最优路由,研究求权值和最小的K(K＞1, K为整数)条独立路径的问题,发现和证明独立路径与网络流的关系,并采用网络流方法设计简单算法。应用结果表明,该算法的复杂度较小,可用于解决网络通信中的多径路由问题。