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.     

基于一个网络图最大流算法的改进

现有的求解网络最大流算法,存在由于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.针对上述问题展开讨论,并对一些最大流算法进行改进.利用分层网络及容差的概念,在选择增广链的时候优先选择路径最短且容差较大的路径,并将已饱和的弧画上终止符.最后通过具体的算例验证了改进算法可以简单快速地找到增广链,且避免了标号过程,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.改进的算法较其他的算法具有高效性和实用性的优势.     

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。     

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。     

分层法求解网络最大流的研究

网络最大流问题是经典的组合优化问题,随着网络规模的增加,提高算法效率成为解决问题的关键.为了降低求解大规模网络最大流的计算量,针对单源单汇网络提出基于网络分层的最大流问题求解新方法.分层法首先构造原有向网络对应的层次网络,接着在构造出的层次网络中计算各相邻结点层之间的最大流,以此为基础最终获得整个网络最大流的快速估算.分层法有效降低了计算的复杂性,为在大规模网络中快速获取最大流的求解提供了方便,并给出了一个解决最大流问题的新思路.不同网络上测试的实验结果显示,最大流的近似解误差可控制在1%左右,而平均运行时间仅为经典算法(Ford-Fulkerson算法)运行时间的11%,最好情况下的运行时间仅为经典算法运行时间的2%,是two-phase capacity scaling改进算法运行时间的25%,表明分层方法的有效性.     

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。     

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     

顶点编码方法对最大团算法影响的研究

最大团算法是基于图数据挖掘的一个重要算法,提高最大团算法效率是研究的重点。以一个典型的精确求解最大团算法为基础,分析了两种顶点编码方法对最大团算法的影响,并在随机图上做了对比实验,验证了在不改变算法的前提下,通过改变顶点编码方法也可以提高最大团算法效率的结论。     

基于虚拟顶点最大流的城市路网通行能力算法

针对城市道路路网通行能力的确定问题,通过引入虚拟起、讫点改造路网。应用图论中最大流最小割定理,对最大流算法进行了改进;提出了一种在容量限制下确定路网通行能力的算法,使得多起点、多讫点的道路路网通行能力的确定得以简化。用算例验证了算法的正确性。     

最大流算法发现Web社团的改进

提出了一种更好的分配边容量的方法,即不是给每条边分配一个相同的常量值,而是为不同的边依据信息的重要度来动态分配不同的边值,较好地解决最大流算法发现Web社团中的主题漂移问题。     

最大流算法发现web社团改进

提出了一种更好的分配边容量的方法,即不是给每条边分配一个相同的常量值,而是为不同的边依据信息的重要度来动态的分配不同的边值,较好的解决最大流算法发现web社团中的主题漂移问题。     

网络最大流问题求解的符号ADD增广路径算法

本文通过对网络及网络最大流问题的符号代数判定图（ADD）描述,将网络中的结点和边用ADD隐式表示,并利用Gabow的容量变尺度算法的主要思想,将一般网络最大流问题化为一系列的单位容量网络最大流问题,结合Hachtel等的单位容量网络最大流问题的求解算法,给出了网络最大流问题求解的符号ADD增广路径算法,简称为符号ADD算法.与Dinic算法、Karzanov算法相比,本文算法的空间复杂度得到了改善.实验结果表明,本文算法是切实有效的,且可处理更大规模的问题.     

无线传感器网络最大生命期与最大流路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期和最大流路由算法,证明了网络最大生命期相当于获得网络最大流,根据最大流最小割定理,网络一定存在一个可行解满足网络最大流,在算法复杂度较低情况下,建立以最大生命期为最优目标的网络模型,依靠现有的启发式分布式算法解决该模型。通过仿真验证了算法的性能,表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

基于栈的网络最大流算法

针对网络最大流问题,在割集定义和最大流-最小割定理基础上,以邻接矩阵为网络数据存储结构,利用栈作为数据组织形式,遍历网络中所有割集,最小容量的割集即为网络最大流。流量网络其余分支流量由网络结点流量平衡条件来求解。该算法具有：开辟了一种求解流量网络最大流的新的方法,克服了割集和最大流-最小割定理仅仅具有理论价值、没有实用价值的局限性;根据最小容量的割集可以方便确定决定网络最大流的关键分支,为扩展网络流量提供直接技术支持。算法测试表明：基于栈的网络最大流算法是完全可行和有效的。     

网络最大流的新算法

针对Ford-Fulkerson标号算法在求解网络最大流问题时需要经过多次的标号与调整,从而导致算法效率随着网络规模的增大和网络复杂性的增加而降低的不足,受现实生活中水流流动的启发,通过引入极大一致链的概念提出了一种求解网络最大流问题的消链算法.该算法通过寻找容量网络中的极大一致链,并根据所得到的极大一致链对网络逐步地进行调整,避免了标号算法的标号过程,同时由于极大一致链的极大性加速了链的消去过程.算法分析和算例表明了该算法的有效性和实用性.     

无向网络最大流问题研究

通过改变无向网络最大流问题的描述,给出了一种寻找无向网络最大流的适用算法,这种算法每迭代一次,就可以找出多条增量路径,因此,有较高的计算效率。     

网络最大流部分割矩阵算法

网络最大流问题是图论研究中一个经典的模块。首先,利用粗糙集属性约简的差别矩阵算法思想,定义网络的一个部分割容量矩阵。其次,通过集合的交和并运算,找出网络的所有割集,从而得到最小容量割集。之后,在最大流最小割定理的基础上,得到网络的最大流。     

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。     

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。