求网络最大流的新方法

对Ｆｏｒｄ－Ｆｕｌｋｅｒｓｏｎ标号法进行改进，使得通过一次标号便可找到全部增广链，并同时增流即得最大流，还给出了求最小费最大流的一种新的，更简单的方法。     

最大匹配问题的三链DNA计算模型

三螺旋结构的DNA链具有稳定性,在一定条件下易分解等特点,因此得到的三链模型具有错解率低的优点。利用三链模型来讨论最大匹配问题,拓展了DNA计算解决问题的方法和应用领域。     

最大团问题的三链DNA计算模型

本文研究利用三链DNA求解最大团问题。首先将最大团问题中的顶点编码为DNA片段,进行生化反应,组合成所有可能的情况,然后利用三链模型对解进行筛选,最终得到图的最大团。该模型降低了编码的复杂度,提高了检测效率,其他的NP(Non-deterministic Polynomial)问题也可用此方法来求解。     

计算网络最大流的表格法

给出了计算网络最大流的表格法，避免了标号法(由Ford-Fulkerson提出)在计算最大流过程中选择增流链的随机性，并通过实例给出了具体算法步骤．     

最大匹配问题的DNA试管计算模型

最大匹配问题是找给定图G中任意两条边都没有公共端点的最大边集,是NP完全问题.算法的关键是将数学问题转换到DNA链上,对图中的每条边进行适当的编码,利用生物操作及生物酶产生链及最终链的分离.给出了基于分子生物技术的图的匹配问题的DNA计算的试管方式.结果表明,提出的算法是有效可行的.     

基于DNA计算的最大权团问题设计

介绍了最大团和最大权团的概念和国内外学者运用DNA计算解决最大团的研究成果;结合前人运用质粒、二进制、粘贴模型等方式进行DNA计算操作的原理,设计了新的用于解决最大权团问题的算法步骤,大大提高了算法效率,实现了最大团和最大权团的同步求解,对市场分析、方案选择等领域有一定的意义。     

连续时间网络上的最小费用流问题

建立了连续时间网络上的最小费用流问题的数学模型；证明了连续时间网络中的增广流的存在性定理和最优性定理；最后给出求最小费用流的算法．     

连续时间网络上的最小费用流问题

建立了连续时间网络上的最小费用流问题的数学模型；证明了连续时间网络中的增广流的存在性定理和最优性定理；最后给出求最小费用流的算法．     

消耗性网络最大流问题研究

本文在网络最大流问题的基础上，提出了消耗性网络最大流问题，分析了问题存在可行解的充分必要条件以及求解问题的优化方法。     

容差修正网络最大流2F算法

网络最大流的2F算法由于对增广链的选取过于随意,造成算法不稳定,效率较低。受堵塞网络中容差概念的启发,在搜索增广链时加入了对顶点容差的判定,优先选取顶点容差为正的顶点加入增广链中,增大了每条增广链的增量,减少了增广链的数量,提高了算法的搜索效率,并用算例表明了新算法较好的可行性及执行效率。     

一种改进的社区发现最大流算法

为合理设计最大流算法中边容量的分配策略,利用网页的入度和出度的概率分布以及Web页面间链接重要性差异,合理分配边容量,提出改进的最大流算法MBP.实验结果表明,改进的最大流算法MBP发现的社区质量多数情况下优于HITS算法和原始最大流算法.     

两相流流体网络模型的实时仿真及其算法

根据核电站安全分析及实时仿真的需要，针对核电站一回路在事故状态下的两相流问题，进行了仿真建模及其算法的研究。在以漂移流理论为依据建立的理论模型的基础上提出了一种既能比较准确反映流体网络的动态过程，又能实现快速运算、达到实时仿真要求的两相流流体网络模型的建模方法和求解技术。所建模型具有精度高、实时性好的优点。并可适用于各种拓扑结构的两相流流体网络的实时仿真计算。     

用木桶原理改进最大流算法

传统求网络最大流算法需要反复将网络图进行标号和增流,存在步骤繁复、计算量大的问题。本文提出了一种寻找最大流的改进标号法。此方法通过寻找网络中可能的最小割进行标号、分配流量,可以简化计算过程,提高运算效率。     

基于不确定图的最可靠最大流的改进算法

针对网络规模和稠密度的增大最可靠最大流SDBA算法性能下降较快的不足,提出了基于概率和割集双过滤的状态空间划分算法DF-SDBA.首先,在状态空间划分过程中使用概率约束,针对每一个待处理的区间,筛选掉下界分布概率值小于当前最可靠最大流分布的未处理区间,有效地减少了算法迭代的次数;然后,针对不确定的区间使用割集约束,即在区间上界对应的子图中求出最大流,同时求出最小割集,根据最小割集中的边必须都出现在合格子区间上界向量中这一规则,对待划分的子区间进行筛选,从而进一步减少了划分区间的数量.实验结果表明,相对于SDBA算法,DF-SDBA算法有效地减少了需要划分的区间,很大程度上克服了网络规模和稠密度对算法性能的影响,具有显著的性能优势,有效地提高了算法的适用性.     

基于批分离实验的最大独立集问题DNA算法

根据解决最大独立集问题的需要,讨论了简化的粘贴模型,该模型只由单链DNA的存储链和分离板组成.以分离实验为基础提出了批分离实验和生化操作过程,该实验可以快速分离存储链.基于批分离实验设计了最大独立集问题的DNA算法,并给出其生化实现过程:先形成所有顶点子集的初始解空间;接着用批分离实验对每个顶点进行检测,筛选全部满足不相邻要求的顶点子集,从而得到全部独立集;然后通过电泳实验得到全部最大独立集;最后通过检测实验输出实验结果.讨论并证明了算法的正确性和复杂性,算法的操作次数是线性的,通过仿真实验说明了算法的有效性和可行性.     

格子Boltzmann方法模拟气固两相流

利用格子Boltzmann方法对气固两相流进行数值模拟,其中颗粒的轨迹利用指数拉格朗日方法进行计算,而流场的计算方法则是基于一种修正后的LBGK模型．特点在于成功引入了两相耦合机制来处理模型中输运相和颗粒相之间的交互作用,这种新的模型适用于模拟气固两相流．     

基于二维数据的快速极大似然抽样一致性算法

对传统估计两幅图像对应点的鲁棒性算法进行了分析,指出了其基于一维数据的局限性.在一般的随机抽样一致性策略的基础上,提出了基于二维数据的极大似然抽样一致性(MLESAC)算法,并用每组对应点的匹配点数与匹配强度指导抽样过程.在预检验模型参数评估随机抽样一致性策略的基础上,增加了后检验步骤及自动更新局外点比例的步骤,以此对MLESAC算法进行加速.在对简单场景与复杂场景的实验中,分别使对应点数量提高了26 %和60 %,从而改善了场景重建的质量.     

一种求解最大独立集的自学习进化算法

为了求解最大独立集问题,通过对求解最大团问题EA/G算法的分析,从初始解选取、种群的构成、遗传策略等方面对EA/G算法进行了改进,提出了自学习进化算法,并在DIMACS基准图上进行了大量的实验.实验结果表明,该算法运算结果比EA/G算法所求结果有很好的改善.     

一种快速发现最大频繁项集的挖掘算法

文章分析了关联规则发现中关于频繁项集的生成与测试方法,提出一种快速挖掘最大频繁项集的算法MFIA_VTL。该算法针对数据库的垂直事务标识列表结构对项集搜索空间进行基于前缀的划分,来发现最大频繁项集。实验表明,该算法性能稳定,可扩展性好。     

流优化算法解决FMS调度的计算机仿真

本文着重研究了流优化方法解决ＦＭＳ生产调度问题,根据流优化算法数学模型给出了计算机仿真结果。