Kruskal算法的一种高效实现方法

kruskal算法是一种求连通图的最小生成树的算法,无论是采用"避圈法",还是采用"破圈法",都要用到圈的判断,文章基于此,分析提出一种高效实用的判断树中是否存在圈的方法.     

最小生成树的应用及拓展探讨

最小生成树的求解在很多关于最小成本的问题中具有多种应用,本文探讨了求最小生成树的拓展问题的算法,并给出了这种算法的应用.     

能力集扩展的表格方法

每个具有非对称权重的有向图均可用一个称为“扩展表”的矩阵或表格来表示 .讨论了扩展表中的“圈”和“生成表”的概念及其基本特性 ,给出了一种寻找有向图最小生成树的表格方法——最小生成表法 .研究了最小生成表算法在最优能力集扩展问题中的应用 ,给出了一个算法的具体示例 ,并分析了有关的需研究的问题和可能的拓展     

皖江城市带交通干线布局研究——基于图论最小生成树Kruskal算法

随着《皖江城市带承接产业转移示范区规划》的进一步实施,如何设计一条科学合理的交通干线成为关键所在。文章从计算机学科图论的角度入手,利用Kruskal求解最小生成树算法,对构建最小投资的皖江城市带快速干线进行研究。首先用无向图的概念对皖江城市带主要城市及其距离进行图的抽象,然后给出算法过程及其实质求解意义并得出结论,最后论述了该算法的不足并对算法的结论进行修正。本文的结论可作为皖江城市带未来立体交通布局的参考。     

量子遗传算法求解度约束最小生成树

度约束最小生成树问题属于NP完全问题,但在现实中具有非常重要的应用价值.针对度约束最小生成树问题,采用量子遗传算法来求解该问题.并对基本的量子遗传算法进行改进.针对度约束最小生成树问题的特征,设计了一种新的量子编码方式,保证算法获得可行解;并与深度优先搜索的思想结合,保证得到树的连通性;通过数值试验验证新算法的可行性,并与其他算法进行比较.取得了良好的效果.     

求解DCMST问题的模糊离散粒子群优化算法

提出了一种求解度约束最小生成树问题(DCMST)的模糊离散粒子群优化算法(PSO),粒子编码采用Prüfer数编码机制,并引入模糊矩阵产生Prüfer数,迭代过程中加入归一化运算对位置矩阵进行修正,利用最大数法进行解模糊化。通过仿真实验验证了算法的有效性。     

无线量子通信mesh网络的纠缠粒子分发算法（英文）

为了节约成本和降低复杂度,在保证量子信道意义上的网络连通性前提下,无线量子通信mesh网络中的纠缠粒子分发问题可被看作为量子骨干节点的选择问题.提出了一种基于最小生成树的量子分发算法QDM ST,以构建mesh骨干网.算法首先求解连通图的关节点,再求解未被关节点覆盖的各连通块的一般中心,将关节点和一般中心作为骨干网节点,并生成最小生成树,以最短径算法求得最小生成树上任意相邻节点间的量子通路,量子通路上的节点也加入骨干网.对算法进行了分析和仿真,仿真结果表明在不同的网络场景下,QDMST算法的平均骨干网节点数和平均量子信道距离均优于随机选择算法.     

广义最小生成树的遗传算法研究

本文考虑到节点度的代价问题 ,提出了广义最小生成树的概念 ,并分析了最小生成树在实际应用中的局限性 .针对一般遗传算法求解该问题的不足 ,提出了自调整的变异算子和混合选择策略 .通过仿真 ,证明了广义最小生成树模型的适用性 .最后将改进前后两种算法的仿真结果进行比较 ,证明了改进后遗传算法的有效性 .     

统筹图的关键线路计算方法

运用求最短路的Dijkstra算法、最小支撑树的破圈法等思想,结合统筹图的特征,给出求统筹图关键线路的两种图上作业法:统筹图的Dijkstra标记法和破圈法.     

求解最小费用流问题的蚁群算法

为了运用蚁群算法解决最小费用流问题,首先结合有向网络描述了最小费用流数学模型,运用从终点向始点反向计算的思想求解在最大可行流约束下的最小费用,然后给出了其具体过程.最后通过仿真实验,调整圈法和标号算法验证表明：该算法是有效可行的.     

乘积图生成树的Wiener数问题

研究了给定一个连通图,如何确定其Wiener数最小的生成树问题。Dobrynin等构造了超立方体的两类Wiener数“很小”的生成树,并进一步猜想这两类树都是Wiener数最小的生成树。利用归纳推理及递归关系,对更一般的且具有良好拓扑性质和较高网络模型应用价值的乘积图,如G1×G2、Kmn等,构造了相应的生成树并计算了它们的Wiener数的值,以期获得这些乘积图Wiener数最小的生成树。这些结果推广了Dobrynin关于超立方体的结果。     

最小生成树聚类方法研究

由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,在同一个类中的对象之间具有较高的相似度,而不同类中的对象差别较大.图的最小生成树具有最优子结构性质,删除最小生成树的最大边后的两颗子树依然分别是两个子图的最小生成树,因此可由生成图的最小生成树获得聚类.此方法适用于所有欧氏空间数据的聚类.     

最小生成树聚类方法研究

由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,在同一个类中的对象之间具有较高的相似度,而不同类中的对象差别较大.图的最小生成树具有最优子结构性质,删除最小生成树的最大边后的两颗子树依然分别是两个子图的最小生成树,因此可由生成图的最小生成树获得聚类.此方法适用于所有欧氏空间数据的聚类.     

关于图的临界群的秩

图的临界群决定了其支撑树的内部结构,因而支撑树的很多性质可以通过研究图的临界群得到.作为顶点数有限的图,其临界群是一个有限生成的群.该群的生成元的数目显示了群结构的复杂性.所需要用到的生成元的最小数目即为临界群的秩.在不引起混淆的情况下,临界群的秩也被称为图的秩.秩越小,临界群的需要的生成元的数目也就越小,研究的难度也相应越小.有一部分图的秩的下界可以通过计算直接得到.     

赋权图的最小环路遍历路径分析与研究

文章联系实际问题,结合旅行商问题和中国邮递员问题,提出赋权连通图中最小环路遍历路径以及求解该路径的方案.该方案参考最小生成树的普里姆算法,依据狄杰斯特拉算法,通过往返最短路径逐次比较,在赋权连通图中实现寻找最小环路遍历路径.     

用计算机生成连通图的最短生成树

手工计算最短生成树是十分困难的 ,必须通过计算机辅助进行 ,利用图的邻接矩阵将图的问题转化为数学计算问题 ,从而借助计算机加以解决。     

遗传算法在网络动态选路中的应用

根据安全传输的要求,提出了一种运用遗传算法来实现网络中动态寻路的方法.且结合运用遗传算法求解图的最小生成树的例子,对一个模拟网络拓扑结构的有权无向图进行了编码,为求解过程建立了相应的模型,并对该模型进行了分析.     

最小生成树算法及其应用

Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法,文中设计了这两种算法的C语言程序,并通过实例说明了算法的应用.