节点环流网络中的最大流算法

为了求出节点有容量并有存储功能的网络中的最大流,提出使用改进的带有节点环流的网络模型。在改进的网络模型中,网络节点改由新的结构代替,即节点分为入点和出点,增加中转弧和节点环。提出了进出节点的配平算法,使用了改进的流量守恒约束,通过虚拟源、虚拟汇进行配平,使用最大流算法求出由节点环流调节过的最大流。在配平算法中,遇到入流容量小于出流容量,要判断节点环流量的大小;遇到入流容量大于出流容量,要判断节点环流的残容量大小。算法应用于流的分配或流的汇聚。     

网络流问题的二个注释及有关算法的改进

鉴于网络理论在人力物力分配方面和物资调运方面等具有重大的应用意义,特对其中的网络流问题作出如下二个注释及有关算法的改进:1.最大流问题及有关算法的改进;2.最小费用的最大流问题及有关算法。     

采用节点流守恒求取多状态网络d-最小路集的改进算法

针对多状态网络可靠度的计算问题,给出一种求解多状态网络d-最小路集的改进算法.引入可行流向量,并将网络中的双向边等效为单向边,使算法对网络中边的容量取值无特殊要求,且可用于含双向边的网络,适用性更强.通过引入边的容量下确界,并将网络中的反向边等效为单向边,减少求取d-最小路集可行解时需枚举的解数目,降低算法复杂度.以多状态网络为例,进行分析验证.结果表明:该算法可以准确得到多状态网络所有d-最小路集.     

网络最大流模型算法及其实现

针对网络最大流的计算问题,提出了一种网络最大流计算模型的实现方法,具体作法是灵活运用栈和结构数组以实现算法功能．首先创建邻接表,其结构包含边的方向、容量、流量等信息.然后根据邻接表采用标号法寻找增广链,在寻找过程中采用深度优先遍历和广度优先遍历的方法把点存入栈中,并用一数组保存所经过的路径．直至找出最大流及各边的流量.     

用最小费用流的允许边算法求解指派问题

构造指派问题的最小费用最大流模型,并将基于对偶原理的允许边算法用于该模型,提出了求解指派问题的一种新算法。该算法按照互补松驰条件,通过修改已标号节点的势,在容量-费用网络中逐步扩大允许网络,并在其中增广流量,直至求得容量-费用网络的最小费用最大流,此最大流中的非0流边即对应于指派问题的最优指派。在迭代过程中,后续迭代充分利用了上一迭代的信息,有效节省了计算量。对于非标准指派问题,可以直接求解,而不需要先将其转化为标准形式。     

网络流问题的二个注释及有关算法的改进

鉴于网络理论在人力物力分配方面和物资调运方面等具有重大的应用意义，特对其中的网络流问题作出如下二个注释及有关算法的改进：1．最大流问题及有关算法的改进；2．最小费用的最大流问题及有关算法。     

快速确定网络中最大流的流量分配算法

运输网络中的最大流的流量分配问题不仅存在于计算机网络,许多诸如在生产活动中的信号流、物流之类的问题,均可转化为运输网络模型,同样存在最大流的流量分配问题.文章就这一问题进行了探讨,"快速确定网络中最大流的流量分配算法"提供了运输网络中最大流的流量分配问题的算法及理论依据.     

考虑运输损耗和运输成本的多状态配送网络可靠性评估

在考虑运输损耗和运输成本约束情形下,提出多状态配送网络可靠性评估方法。通过引入损耗因子刻画运输损耗,进而根据需求流量和运输损耗建立流分配策略;基于此分配策略、运输边容量约束以及运输成本约束,提出计算配送网络可靠性的极小容量向量方法。通过实例分析验证了算法的有效性,并从可靠性视角探讨了关键运输边的识别方法,研究成果可为管理者在配送网络运维方面提供决策指导。     

网络流改进边问题

基于网络流提出了网络流改进边问题,该问题考虑在给定网络图以及改进总费用的前提下,如何通过选择部分边扩充其容量达到网络流量最大的目的。通过构造背包问题到该问题的多项式变换,该问题被证明是NP-难解问题,为了更清楚描述该问题的计算复杂度,构造了顶点覆盖问题到该问题的多项式变换,进而证明该问题是强NP-难问题。最后提出了解决此问题的一个启发式算法并做了若干实验结果。     

最大流问题的DNA计算两阶段法

给出了最大流问题的DNA计算两阶段法：第一阶段采用路序问题DNA算法得到包括所有增广路的路集,算法有两点改进,即采用等码长编码和不进行排序,这减少了生化实验时间．第二阶段算法思路是：设置一个逐步减小的增量△,对每个确定的△值从第一阶段得到的路集中寻找并增广容量不小于△值的增广路,对整数容量网络,当△＜1时获得最大流．证明了算法的正确性和复杂性,并指出在以增广路为基础的最大流算法中,本算法复杂度最低,这说明DNA计算和电子计算相结合的巨大优势．     

一种基于流量的Web社区挖掘方法

Web社区是由对于同一主题感兴趣的人或组织创作的Web页的集合。提出了一种比较严格的Web社区表示法，同时对社区内和社区外的节点进行约束，解决了以往社区定义边界模糊的问题。设计了与该定义对应的Web社区挖掘算法。算法充分考虑了Web图的性质，并在构造好的网络流上采用最大流／最小割算法，从而得到所要的社区。实验表明，该方法可以挖掘出较大而且有意义的社区。     

基于URL的Web集群分配策略

Web任务的分配影响Web服务器集群系统的整体性能。常用的分配方法是对用户的URL请求,根据服务器数量进行轮询分配。这种策略影响缓存的命中率和服务器性能的发挥。在分析了Web站点中文件的组织方式及用户对Web请求特征的基础上,提出了基于URL分配树的LT分配策略,根据URL地址构建URL分配树,对用户的请求进行响应。同时考虑任务的处理代价,各服务节点服务能力和当前负载状况,对服务节点进行负载均衡的任务分配。本文从缓存队列剩余、请求任务溢出情况和轮询分配策略进行了比较,实验表明本文的分配策略能根据服务节点的服务能力、负载状况进行合理地分配,实现了负载的真正均衡,提高了系统整体吞吐量。     

一种基于后缀树的中文网页层次聚类方法

为了便于用户浏览搜索引擎产生的搜索结果，结合STC算法和变色龙算法提出了一种中文网页的层次聚类方法-STCC算法。该方法采用雅可比系数修改了STC算法中基本类相似度的计算方法，然后根据基本类相似度矩阵，利用变色龙算法完成网页聚类。实验结果表明：STCC算法与STC算法相比。聚类精度提高将近10％，避免了单链接算法的链式效应，适用于大规模网页聚类。     

基于页面聚类的个性化推荐算法研究

聚类分析算法作为一种主要的Web使用挖掘技术，在个性化推荐系统中得到了广泛应用，然而面对Web动态性所引起的网页的更新以及用户行为方式的改变，已有的聚类算法并不能很好地解决这一问题。针对这一问题，本文以一种无向图的形式表示用户对网站的访问，提出一种可实时反映网站及用户行为变化情况的增量式页面聚类算法，并在页面聚类的基础上提出相应的推荐决策算法动态生成页面推荐。     

高性能网页索引器JU_Indexer的实现

高性能网页索引器JU_Indexer用倒排索引表存储网页索引数据, 以多线程并行的方式对网页建立索引数据, 采用经过优化的检索算法实现用户的查询. 首先给出了JU_Indexer的系统框架, 然后描述了索引数据在JU_Indexer中的存储结构、 建立网页索引的算法、 以及实现用户查询的检索算法. 实验结果表明, JU_Indexer能在毫秒级的时间内完成用户的查询, 它采用的经过优化的词组检索算法缩短了词组的检索时间.     

蛛网图的邻强边染色

蛛网图是一个重要的网络拓扑结构,研究它的染色对于网络权的分配和通信网络的设计有重要的指导作用.利用穷举法和组合分析法讨论了蛛网图的邻强边染色,得到了蛛网图的邻强边色数.     

基于IIS和web日志的关联关系的挖掘

针对隐藏在web日志的大量记录中的规律性开展研究，提出了一种基于微软的ⅡS合理构建web日志并进行数据预处理的方案，在此基础上运用Apriori算法挖掘用户访问的页面间的关联关系，将数据预处理过程提前到web日志的建立过程中，可极大地降低数据准备的复杂性，将日志数据导入关系数据库中进行净化处理，大幅度减少了工作量，该方案可用于ⅡS下的商业网站。     

基于内容的Web集群系统负载均衡策略

Web集群技术解决了Web服务器系统容量问题，其核心思想是负载均衡策略和算法。传统的策略对某些站点类型有效，而不能满足各种类型站点的要求。笔者分析了各种类型站点的负载特点，讨论了负载均衡需要解决的主要问题，提出了一种基于内容的Web集群负载均衡策略和相应的负载均衡算法，并通过仿真实验验证了该策略和算法的有效性。     

基于量子粒子群优化算法的Web服务组合问题

使用量子粒子群优化算法（QPSO）,将可能的web服务工作流执行路径看作粒子,按照QPSO算法进行进化,从而解决了基于服务质量（QualityofService,qos）~束的Web服务组合问题,此为解决Web服务组合问题提出了一种新的思路．实验表明,使用QPSO算法求解复杂web服务组合问题在组合时间上具有一定的优越性．     

朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析

为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据.