动态最小费用流问题

考虑到时间对最小费用流问题中各个参数的影响,首先通过对动态最小费用流问题的各参数的定义建立了动态最小费用流问题的数学模型,在这样的有向网络里,流可以在中间点上停留一段时间,弧的容量以及中间点的容量随时间变化,流经过弧时所需的费用也随时间变化;在此模型基础上给出了动态最小费用增广链的定义并证明了与其相关的定理,并在最后给出求解动态最小费用流问题的一个算法。     

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．     

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．     

生产网络流最小费用问题

生产网络流是一种广义的网络流模型,是基于复杂的生产过程,重新建立的一种新模型.本文主要讨论了生产网络流的最小费用问题,在研究该问题的基本结构及其对偶性质的基础上给出了该问题的网络单纯形法.     

基于最小分支剩余容量的矿井通风网络极值流算法

为计算矿井最大通风量,针对最短增广链算法随机选取增广链,造成增广链缺失和极值流偏小的问题,提出一种基于最小分支剩余容量的矿井通风网络极值流算法。该算法在选取增广链时,选择中间分支剩余容量最小的增广链进行增广;每次增广完毕后,优先选择与增广完毕的增广链包含相同分支的增广链进行下一次增广。利用Excel Solver解算模型与BA无标度随机网络进行仿真实验,结果表明该算法比最短增广链算法解算时间短,且避免了增广链缺失。研究结论为矿井最大通风量的计算提供理论参考。     

制造网络的一个最小费用最大流算法

制造网络流广泛应用于解决水源的调度及工厂的产品运输、分配、合成等问题.该文提出一个制造网络流的最小费用最大流算法.     

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。     

拟凹费用的最小费用流问题

研究拟凹费用的最小费用流问题，建立问题的优化模型，给出了求解算法和数值例子。     

最小费用流的直接优化

研究了广义最小费用流问题，给出并证明了最小费用流的直接优化算法。数据裕列表明，直接优化算法不仅有效而且可以弥补ＯＫＡ算法的缺陷，并能解决网络流规划的其他类型的问题。     

总流量可变的最小费用流问题及其求解

讨论在总流量可变动的情况下，网络最小费用流问题的解法。分别就单源单汇和多源多汇情况构造不同的辅助网络，将原网络中的最小费用流问题转化为辅助网络中的最小费用循环流问题，然后用瑕疵算法求最小费用循环流问题的最优解，这样在求出原网络中最小费用流的同时，也获得了总流量的最优取值。     

最小费用流问题的多重最优解

本文提出了可调圈的概念，并力图对最小费用流问题的多重最优解进行一些探讨。     

最小费用流的直接优化

研究了广义最小费用流问题，给出并证明了最小费用流的直接优化原理，构造了直接优化算法．数据实例表明，直接优化算法不仅有效而且可以弥补ＯＫＡ（Ｏｕｔ－ｏｆ－ＫｉｌｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）算法的缺陷，并能解决网络流规划的其他类型的问题．     

最小费用排序问题

两类最小费用排序问题—费用函数满足三角不等式的最小费用排序问题和费用函数不满足三角不等式的最小费用排序问题.利用排序问题的O(nln(n))算法、图论和网络流理论分别给出了这两类问题的离线的最优多项式算法,并分别给出了这2个算法的最优性和计算复杂性分析.     

有宵禁限制的成本最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量,同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews).给出了时变条件下有软、硬宵禁限制的成本最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制的成本最短路的算法,并给出了一个应用实例.     

最小费用最大流在线性规划上的推广

最小费用最大流问题是运筹学中的一类典型问题,亦是许多实际问题的本质抽象。此外,最小费用最大流本身可以视为线性规划的一种特殊情况。由于其模型的特殊性和解决方法的特殊性,能够接受的数据规模远比一般线性规划大。对于某些线性规划问题,如果将其转化为最小费用流可以解决的模型,则可大大提高效率。文中针对一现有案例,探讨了用矩阵变化的方法,将一个本不能用最小费用最大流解决的问题巧妙转化为最小费用最大流问题,并从约束矩阵结构和实际问题两个方面给出了该算法的适用范围。     

最小费用最大流维度拓展及其在反洗钱中的应用研究

本文借助最小费用最大流理论对时间压力下最小风险最大流问题进行了研究,分析了最小风险、最大流路径下的最短时间,构建了基于时间压力条件下的最小风险最大流模型,利用多目标规划方法给出了求解该模型的算法,最后通过实例验证了该方法的有效性.