最小费用流的灵敏度分析

最小费用流的灵敏度分析林景荣（广东民族学院，广州５１０６３３）ＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＭｉｎｉｍｕｍＣｏｓｔＣｉｒｃｕｌａｔｉｏｎＬｉｎＪｉｎｇｒｏｎｇ（ＧｕａｎｇｄｏｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ）Ａｂｓｔ...     

广义最大并行流算法的改进

研究了Karakostas G给出的求解最大并行流问题的一个近似算法,将其算法的参数进行了改进,给出了算法的时间复杂性不依赖于物资数k的广义最大并行流的全多项式时间近似算法,该算法只适用于广义的lossy网络.用改进后算法求出的目标函数值更接近于最优值,对该近似算法的近似性和算法的时间复杂性进行了证明.最后,用C语言编程,计算数值例子,通过对比充分验证了改进后算法的正确性和有效性.     

最小费用流在商品购运销中的应用

本文力图用网络技术中的最小费用流理论解决商品流通企业降低其商品购、运、销中的成本问题。     

求解最小费用流的复合标号法

本文在求最短路和求最大流标号法的基础上,提出了求最小费用流的复合标号法。这种方法比现在流行的算法简单易行,迭代次数少,而且易于理解和为一般读者所接受。     

求解网络最小流的双向增流算法

堵塞是以人为主体的运输网络在随机流动情况下经常发生的一种现象。本文在网络堵塞流理论研究的基础上提出网络最小的基本概念，并从组合优化角度定义了网络最小流问题，提出了求解网络最小流的双向增流算法。     

网络最大流的割集矩阵算法

利用网络单位流量及网络可行流的流量平衡关系,得出流量关系矩阵,由流量关系矩阵,得出网络割矩阵,从而求出网络图的割集,最后根据网络最大流等于最小割容量,求得网络最大流,此方法使得计算网络最大流变得简便,且具有很强的实用性.     

堵塞网络中最小饱和流的灵敏度分析

由于流动单元的随机流动，在网络结构堵塞点处经常会发生堵塞，网络堵塞最严重时的饱和流是最小饱和流，它小于最大流值。网络当前的饱和流反映了网络的实际流通能力，以网络最大流为设计流通能力的网络中，发生堵塞时实际流通能力经常达不到设计流通能力。为缓解网络的堵塞．可以通过扩充某些弧容量的方法。由于网络中存在一类弧，增加这类弧容量不仅不能改善网络的堵塞程度，有时反而会更加恶化网络的流通性能。本文利用网络最大堵塞截面的性质．分析了改变截面中的弧容量时对最小饱和流的影响，结果表明最大堵塞截面中增加正向弧的容量可以改善网络的堵塞程度，而增加反向弧的容量不仅不能改善网络的堵塞，有时甚至会使最小饱和流减少。     

基于网络流矩阵求解网络最大流

通过建立网络流矩阵及相关概念，研究其性质，从理论上提出了基于网络流矩阵的最大流求解方法，并且给出了严格的数学证明和具体步骤。主要采用了节点流量平衡、转化为矩阵、矩阵降阶的思想。这些思想的应用具有重要的理论意义，同时也为研究最小费用最大流问题开辟了新途径，和其它方法比较，本文的方法具有操作简单、易于实现等优点。     

一种改进的导弹费用估算方法

采用了一阶Sugeno自适应神经 -模糊推理系统 ,以美国陆军 2 2种导弹费用 -性能参数作为原始样本 ,建立费用估算模型 ,找到了对导弹费用影响最大的性能参数。利用灰色GM(0 ,N)模型 ,在导弹总重 -速度空间的贫信息区域插值生成附加训练样本 ,生成了导弹费用预测模型。该模型与线性回归模型相比 ,大幅度地提高了预测精度 ,较好地反映了费用变化趋势 ,网络检测误差小 ,具有较强的推广能力。灰色模型与自适应神经 -模糊推理系统相结合 ,较好地解决了小样本情况下非线性函数的建模问题     

一种改进的ISAR运动补偿方法

本文针对ＩＳＡＲ外场实验数据,提出一套改进的运动补偿方法。首先用回波动态范围压缩的积累互相关方法进行补偿,再用相位梯度自聚焦算法进一步提高相位对准的精度。用这种方法对实验ＩＳＡＲ外场数据进行处理,得到了高质量的成像结果。     

一种改进的正弦拟合时基失真估计算法

利用采样输出估计时基失真的方法可以分为正弦拟合法和分解信号法两种。根据输入校准信号以及选择时基失真模型的不同,这两种方法各有其优缺点,且当时基失真模型不符合时,估计性能较差。提出了一种改进的正弦估计失真方法。它不需要考虑时基失真的模型,因此在时基失真类型未知或时基失真与模型不吻合时,较上述两种方法的性能更为优越。     

基于最小成本的多物资需求的协作供应

讨论包括运输成本、购货成本以及库存成本在内的总成本最小的供应链协作供应问题。在带有时间需求的多个供应点协作供应的前提条件下，建立了使总成本最小的多物资需求的数学模型；设计了一个求解该模型的算法，证明了该算法的可行性和最优性，给出了该算法的算法复杂度，从而指出试算法是一个拟多项式时间算法；最后给出了一个算例。     

一种细胞图像的区域标识算法

细胞图像由于其内在特性,一直是图像分割的难点.为了更好地分割与标识细胞图像,采用双层结构,第1层基于传统的分裂合并算法的思想,引入脉冲耦合神经网络并简化对图像分裂,引入MS模型并简化对分裂区域进行合并,得到一个粗分割图像;第2层利用Canny算子提取图像的边界,将长度大于阈值的边界视作细胞边界,反之视作仂边界,得到一个不连续的边界.最后在两层结果的基础上,利用教学形态学的方法,进行骨架提取与细化,最终得到区域分割与标识的结果.实验用5幅细胞图像作为测试,对算法的参数选择做了详细讨论,并就正确标识率和运行时间与基于区域的分割、基于先验模型的分割做对比,表明本文算法更优.     

一种改进的BSCB修复模型

图像修复是利用一些算法对产生划痕和有缺损的图像进行修复,或者从图像中去除指定的物体和文字,以达到特定的目的。提出了一种基于片相似性的BSCB模型,利用片相似性各向异性扩散的性能来对受损区域进行平滑降噪,并针对结构简单的人工图像和有复杂结构的自然图像进行了修补。实验结果表明,基于片相似的BSCB模型可以获得良好的修复效果,且与BSCB-ASG模型和TV模型相比,可以减少图像的修补次数,改善图像的修补效果,因而可以满足图像修复的需要。     

一种改进的加权最小二乘排序方法

本文对层次分析法中权的最小平方排序方法进行改进,提出一种新的改进的加权最小二乘排序方法,并从理论上进行证明。文章最后通过一个实例将两种排序方法与特征根排序方法进行对比分析,结果表明,改进的加权最小二乘排序方法可导出与特征向量排序方法相同的排序结果,克服了权的最小平方排序方法与特征向量排序方法排序结果不一致的缺点。     

基于EVM的项目绩效监测改进方法

传统挣得值方法在监测进度绩效时,不能区分挣得值来自于关键路径还是非关键路径上的活动,在监测费用绩效时,不能区分早期费用绩效与近期费用绩效对当前费用绩效的影响,因此造成监测结果不能准确反映项目的实际进展.从理论和算例分析两方面分析了传统挣得值方法及其他学者提出的改进方法(含权挣得值法和挣得工期法)存在的局限性.在此基础上,提出了一种新的集成改进方法,在进度绩效监测方面,根据监测时各活动的总时差决定活动的关键程度,提出含权获工期法,将调整权重方法与挣得工期法结合;在费用绩效监测方面,区分不同监测时期的费用绩效对项目未来费用绩效的影响,提出含权费用绩效指数法.研究表明,改进方法挣得的监测结果为项目进度和费用绩效的评价和预测提供了可靠依据.     

一种改进的多维偏好线性规划分析方法

本文对传统的多维偏好线性规划分析方法——LINMAP法进行改进,提出一种新的多维偏好线性规划分析方法。该方法运用加性加权法建立线性规划模型,同时引入任意小正数δ,使得评价结果更加符合于决策人偏好集。     

改进型序关系分析法及其应用

摒弃原序关系分析法中要求评价指标间满足强一致性的条件,提出了要求评价指标满足弱一致性的观点,并对序关系分析法进行了改进.基于评价指标贡献率的概念,在改进型序关系分析法的基础上,利用评价者的“宏观”判断信息,给出了一种确定评价指标权重的方法.最后,结合实例给出了应用.