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1.
在剩余网络的基础上定义增广链,进而顺理成章地得出结论"可行流是最大流的充要条件是不存在关于该流的增广链"。这种方法直观形象,易于理解,便于操作。避免了用非饱和边和非零流边定义增广链给学生造成的理解困难。 相似文献
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求解最小费用流问题的蚁群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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简述了网络最大流问题的现状,给出网络最大流问题的数学模型并对Goldberg推进-重标号算法及它所使用的关键技术进行分析,同时阐述了几种在特殊网络结构上的网络最大流问题 相似文献
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针对单源、单汇网络给出最大流问题的一个新算法--最大容量有向路算法,算法的核心思想是利用分层原理在增量网络中反复寻找从源点到汇点的在一定规则下的容量最大的有向路,直至找不到有向路为止.给出算法的复杂度为O(mn)与最大流问题的两个具有代表性的算法--Ford-Fulkerson算法和Dinic算法,作了复杂性和实例比较,结论是最大容量有向路算法的效果好于Ford-Fulkerson,算法不低于Dinic算法.该算法完全能够编程实现,仿真试验结果表明,算法效果良好. 相似文献
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遇娜 《渭南师范学院学报》2011,26(2):66-68
文章从分析深度优先探测法的设计思路入手,得出了该方法的优缺点,并针对其缺点提出了一个基于八方向跟踪算法的新方法,并详细介绍了该方法的设计思路及求解方法.不仅为计算机解题提供了一个快捷的算法,也为人工和机器人破解提供了一个无需记忆的便捷方法. 相似文献
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袁佳乐 《西安文理学院学报》2009,12(3)
用计算机解决复杂的问题,往往把一个大的、复杂的问题根据其功能划分为不同的模块,每一个模块完成一独立的功能.如果每一个模块用计算机语言来实现,那么当所有模块都实现时,即为对复杂问题的解决.最大子段和问题就是一具有独立功能的小模块,在很多大的问题中都涉及到此问题,用不同的算法解决此问题,并分析其优劣. 相似文献
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党耀国;黄金鑫;丁孝郁;王俊杰 《东南大学学报》2025,(1):91-100
在处理带环网络的最大流问题时,为了降低算法的复杂度,提出了一种新颖的两阶段预流算法。首先,证明了当网络达到最大流状态时,环中必然存在至少一条最小可能流等于零的弧。在环中,如果每条弧同时获得最小可能流量,在移除任意一条弧之后,环中原始零流弧保持不变。其次,构建了使带环网络转换为无环网络两阶段预流算法:阶段1为当网络达到最大流时标记出环中的零流弧;阶段2为去除在阶段1中找到的零流弧,从而将原本的带环网络转化为无环网络。通过求解新生成的无环网络的最大流,可以得到原始带环网络的最大流解。最后,通过实例验证了该算法的有效性和可行性。该算法不仅提高了计算效率,还为解决类似网络优化问题提供了新的视角和工具。 相似文献
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农利伟 《南宁师范高等专科学校学报》2010,(5):4-5
研究了用辗转相除法求解多项式最大公因式的一个迭代算法。算法将两个多项式相乘,相除等过程用矩阵方法来处理,从而获得了用Matlab软件求解多项式最大公因式的迭代算法。 相似文献
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基于分治、剪枝和蚁群算法求解最大团问题 总被引:1,自引:0,他引:1
最大团问题是经典的NP-hard问题,对该问题求解方法的研究在理论上,实践上都具有一定的意义。蚁群算法已成功地求解许多组合优化难题。本文使用分治法,将图分解成子图,对各子图应用蚁群算法求解,并根据目前求得的最优解的值对各个子图进行剪枝,去除对求解没有意义的点,提出基于分治、剪枝和蚁群算法求解最大团问题的算法。它减小了问题的求解规模,使求解容易。实验取得了较好的结果。 相似文献
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提出了一种新的挖掘最大频繁集的深度优先算法GMPV。该算法利用集合枚举树,并用位置向量来表示项目子集,挖掘过程中使用了超集检测和基于支持度的剪枝技术,减少了某些项目子集的支持度计算。 相似文献
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高兴培 《广东广播电视大学学报》2005,14(1):28-31,35
免疫遗传算法是基于免疫原理的改进遗传算法,它能克服遗传算法易早熟、搜索效率低、不能很好保持个体的多样性等缺点。本文将免疫遗传算法用于BP网络结构优化设计中,仿真实验结果表明,该方法有很好的效果。 相似文献
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本文介绍了现有交通分配模型,并分析了现有模型的局限性,提出了基于遗传算法的交通量平衡分配预测模型,并给出了算例对所提模型进行了验证。 相似文献
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王鲜杰 《新乡师范高等专科学校学报》2007,21(4):125-127
立体化成人英语网络课程体系应为实现成人英语教育的培养目标服务。课程体系内容应注重学生语言应用能力的培养和人文素质的提高。课程的组织应考虑到成人学生的认知规律和实际情况,充分体现自主性学习,系统性与灵活性相结合,加强自我检测和自我评价支持,注重学习潜能的培养等原则。 相似文献