Parsons图T_b(d,q)的围长

本文证明了Parsons图Tb(d,q)的围长c(Tb(d,q))≤4。对某些b∈GF(q),c(Tb(d,q))=3.     

Rarsons图G（2,b,q）的围长

证明了Ｐａｒｓｏｎｓ图Ｇ（２，ｂ，ｑ）的围长ｇ（Ｇ（２，ｂ，ｑ））≤４。而对某些ｂ∈ＧＦ（ｑ），有ｇ（Ｇ（２，ｂ，ｑ））＝３。同时证明了Ｇ（２，０，２ｎ）是可１－因子分解的。     

一种在赋权图中实现Dijkstra算法的矩阵方法

本文首先定义了矩阵的一种乘法运算．通过该运算实现Dijkstra算法并计算出给定赋权图中任意两点的最短路长度及路径．最后由MATLAB编程实现该方法．     

分支与定界算法的实现研究

本介绍分支与定界算法的基本原理，着重讨论了此算法在具体实现过程中遇到的两个难点：分支结点的寻找和当前结点对应数据的生成。     

一类图的分段算法及其应用

详细讨论一类标准层次图的分段算法及其在最短路径上的应用,分段算法及应用在机器上得到了实现,算法的综合时间复杂度为0（e）,较一些传统方法要好．     

关于最短路算法的一些研究

首先引出图论模型这一基本概念,然后简单介绍了最短路问题的分类,在此基础上具体阐述并且分析了求最短路径的常用算法——Dijkstra算法、Floyd算法和Ford算法.最后主要对Dijkstra算法在公交网络中的应用进行了研究和分析,并且列举了最短路算法在其他领域中的一些应用.     

最短路径算法的应用

本文以最短路径算法,结合1998年全国大学生数学建模竞赛的问题之一,给出补充算法,解决算法转化为程序出现的问题,编写QuIckBASIC程序,给出结果     

最短路问题的Floyd算法优化

给出了在不含负回路的网络中Floyd算法的优化方法,通过构造求解最短路径的迭代矩阵和序号矩阵优化了Floyd算法,使计算量降低一倍,并且路径寻找简单、直观、高效.     

网络中两结点之间增加一条弧后的最短路校正算法

本文提出了网络中两结点之间增加一条弧后的最短路算法．该算法比其它算法节省更多的CPU时间和内存，适用于大型网络中当两结点之间增加一条和几条弧后的最短路校正计算。     

关于(6,5)-极图邻接矩阵的讨论

若(r,5)-图存在,且其阶数最小值为r2 1,对于阶数较低的(r,5)图,目前人们已经找到了r=2、3、4、5、7的相应极图,但迄今一直未能找到(6,5)极图,文中用排除法给出了(6,5)极图的一些有关结论。     

关心学生，做学生的良师益友

本文探究职业教育中班主任的角色转变以及如何把素质教育贯彻于学生思想道德教育。关心学生，提高学生思想道德素质，培养健康心理素质。通过三年的职高教育，使学生成功踏上自己的工作岗位，而在这期间离不开他们的良师益友——班主任。     

二叉树在Dijkstra算法最短路径存储中的应用

利用Dijkstra算法求连通网中某一个顶点到其他顶点的最短路径时,修改连通网的存储结构,利用邻接矩阵存储最短路径的同时引入二叉树,提高算法的执行效率.     

链路状态（L—S）分布式路由选择算法分析

讨论在路由选择协议中广泛使用的链路状态（L—S）路由选择算法的相关问题及其使用的协议类型，并针对使用中经常出现的问题提出相关的解决方法．     

基于Dijkstra算法的最小暴露路径的求解

研究了无线传感器网络最小暴露路径的问题。针对节点数量较多,基于节点协作覆盖模型,利用Dijkstra算法求解最小暴露路径,可较快较好地找到最优化的路线,灵活性及适应性好,空间及事件的复杂度均有所提高;仿真结果验证了该方法的有效性。     

A class of geodetic blocks with given diameter and girth by subdividing Petersen graph

In this paper, we obtain a class of new geodetic block with given diameter and girth by subdividing Petersen graph.     

Dijkstra算法程序的优化与实现

在分析传统Dijkstra算法的基础上,提出谊算法实现方法存在的缺点。继而提出一种基于Diikstra算法的优化算法一优先队列算法,在搜索最小的节点时,该算法的时间复杂度大大降低,具有较好适用性．     

Dijkstra算法的优化

Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,可用来找出图中指定节点到其他节点的最短距离,有着广泛的应用。文章通过分析传统Dijkstra算法的设计思想,提出该算法在实现方法上存在的一些不足之处,并从节约存储空间和提高运算效率方面对其进行了改进,并通过复杂性分析比较,得出这种改进算法的效率优于传统的Dijkstra算法。     

基于自适应杂交、变异率的演化算法

在遗传算法过程中存在着对杂交、变异率的选取不当，增加了迭代的次数，甚至直接导致算法陷入局部最优解。本文提出一种自适应杂交、变异率的方法，并使用多父体杂交和非均匀变异的改进策略，实际计算表明，该算法性能稳定、搜索效率高，能有效地避免算法的“早熟”现象，且快速找到全局最优解。     

Dijkstra算法的分析与改进

Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,有着广泛的应用。传统Dijkstra算法在求解单源最短路径时,存在一些不足之处,影响了算法的效率。本文从节约存储空间和提高运算效率方面对传统Dijkstra算法进行了改进,通过分析与比较,这种改进算法的效率优于传统的Dijkstra算法,特别适用于大规模网络。